El Machine Learning es un concepto que se traduce como “aprendizaje automático”. Se trata de una de las utilidades que tiene la AI o inteligencia artificial y se emplea con el objetivo de que las máquinas adquieran una serie de patrones sin que hayan sido programadas para hacerlo. Actualmente, esta tecnología está presente en muchas de las aplicaciones que se usan a diario.
¿Para qué sirve el machine learning?
La utilidad principal del machine learning se basa en la identificación de patrones de datos con el objetivo de hacer predicciones. Algunas aplicaciones del prestigio de Netflix o Spotify usan el Machine Learning para hacer recomendaciones basándose en los gustos de los usuarios. Esta tecnología también es utilizada por servidores de correo como gmail para programar respuestas.
La aportación más destacada de esta tecnología se basa en el reconocimiento de patrones. De ahí que también se utilice para analizar diagnósticos médicos con mayor profundidad, en las programaciones robóticas, en la mejora de los motores de búsquedas con el objetivo de que ofrezcan la información que mejor se ajuste a las pretensiones del usuario. También se usa como sistema de alerta en las tarjetas de crédito o de débito ante algún movimiento poco usual que pueda ser un indicativo de fraude.
Por otro lado, existen diferentes tipos de Machine Learning uno de ellos es el aprendizaje supervisado en el que los algoritmos reciben y gestionan la información con base en unos valores que se les asignan. Otra modalidad es el aprendizaje no supervisado en el que los algoritmos interpretan datos que no están ordenados ni calificados y finalmente, se encuentra el semi-supervisado que gestiona información etiquetada y no etiquetada.
¿Qué diferencia hay entre machine learning y Deep Learning?
Al igual que ocurre con el Machine Learning, el Deep Learning es una de las múltiples ramas de la inteligencia artificial. La primera diferencia que resalta al hacer una comparación entre Deep Learning VS Machine Learning es que el Deep Learning es una modalidad del propio Machine Learning y el aspecto que hace que ambos sean diferentes se centra en el modo en el que usan los algoritmos para aprender.
Otros aspectos diferenciales son que el Machine Learning necesita la intervención de un humano que ajuste una serie de características que influyan en el proceso de aprendizaje. Mientras que en el Deep Learning este proceso lo realiza el algoritmo y en muchos casos no es necesario que intervenga un humano. Además, el Deep Learning es capaz de gestionar cantidades de datos más amplias.
