Actualmente,
el fenómeno del “Machine Learning” ha experimentado un desarrollo más acelerado
en los últimos años. No obstante, es un proceso muy modernizado que no se ha
iniciado en la actualidad, es por ello que en este blog se hablará de cómo ha
ido evolucionando y lo que ello conlleva.
1. ¿De dónde nació el concepto de
“Machine Learning”?
Para analizar los primeros compases
sobre el desarrollo del machine learning, hay que remontarse a los años 50,
durante esta década el sector se centraba en crear un sistema que fuera
autónomo (inteligencia artificial) cuyo principal objetivo era comprobar si era
capaz de desarrollar el trabajo humano. Gracias a este primer paso, en las
décadas siguientes se podrán desarrollar todo tipo de avances, por ejemplo, la
robótica.
· En la década de los 70, se creó el
primer robot capaz de reconocer obstáculos y evitarlos (“Stanford Cart”), en
aquel momento supuso un enorme avance en la industria robótica puesto que se
consideraba impensable el hecho de que un robot pudiera responder de forma
autónoma a un estímulo real.
· Los años 80 se basaban en incorporar
la capacidad de deducción en ciertos sistemas operativos, ejemplos de ello son
el EBL (Explanation Based Learning) capaz de analizar información y descartar
la más irrelevante.
· La diferencia entre los años 80 y 90
no fue muy notable, se continuó con el desarrollo de la deducción (el ordenador
“Deep blue” fue capaz de ganar al campeón de ajedrez mundial). Debido a los grandes avances, necesitaron
crear bases de datos capaces de gestionar mucha más información.
3. El “Machine Learning” en la actualidad
Estos últimos años, el “Machine Learning” se convierte en una de las
herramientas fundamentales de las grandes empresas para adquirir ventajas
competitivas en múltiples aspectos (producción, distribución, I+D+I).
El vídeo que veremos a continuación es un claro ejemplo de ello, en este caso, la empresa "Amazon" crea un supermercado totalmente automatizado gracias a los grandes avances del machine learning:
No solo siendo de gran importancia a
nivel empresarial, la información extraída de los medios de comunicación (redes
sociales, encuestas…) u otras fuentes de información permite realizar
predicciones a muy largo plazo y de gran importancia gracias a la avanzada
capacidad de deducción.
Por ejemplo, Facebook procesa tanta información que
conoce cuales van a ser las nuevas tendencias, modas a años vista. En casos más
relevantes, también se realizan predicciones sobre el ciclo económico y político.
4.Infografía
A modo de conclusión, vamos a finalizar con un esquema que recoja la información más significativa en una línea del tiempo:
Fuente: Elaboración Propia
Entrada con un contenido interesante. La cronología muy bien explicada y de manera fácilmente entendible.
ResponderEliminarEn cuanto al formato, falta la referencia a la bibliografía, el link de la infografía y no incluye la licencia CC BY NC (Creative Commons), así como alguna etiqueta a parte del nombre del autor.
Este comentario ha sido eliminado por el autor.
ResponderEliminarDetallada e interesante explicación acerca de la evolución del Machine Learning.
ResponderEliminarPor otro lado, destacar que la estructura del contenido podría mejorarse justificando el texto en su totalidad con el fin de que resulte más visual.
Este me parece un buen blog, ya que el contenido es correcto, a pesar de ser algo extenso. El vídeo ayuda a comprender el contenido explicado anteriormente y la infografía esta correctamente relacionada con el tema.
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