Machine Learning y su aplicación en diferentes sectores

Machine Learning

Machine Learning, también conocido como aprendizaje automatizado, es una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es el desarrollo de sistemas que capaciten a un objeto automatizado o a una máquina generar comportamientos mediante la información obtenida o, en otras palabras, dar la habilidad del aprendizaje a las máquinas.

Este método funciona mediante algoritmos que permiten a la máquina interpretar los datos obtenidos y cambiar su comportamiento en base a los mismos. De esta forma, la máquina pasa a funcionar de forma autónoma y deja de ser dependiente de la interferencia humana para aprender y desarrollarse. 

  

¿Para qué sirve?

Mediante el Machine Learning un objeto automatizado puede desarrollar tareas que exijan el método de "ensayo y error", permitiendo a la máquina iniciar un proceso de forma errónea y, mediante el análisis de los datos obtenidos a tiempo real lograr culminar el proceso de forma óptima.

Gracias a ello, científicos o desarrolladores en general pueden generar procesos que hasta ahora no eran posibles debido a la falta de conocimiento de los mismos.

Riesgos derivados:

El Machine Learning, al tratar de dar la habilidad el aprendizaje a las máquinas da también a las mismas la habilidad de cometer errores, por lo que es posible que un objeto automatizado con Machine Learning cometa errores y de falsos positivos en su proceso de aprendizaje debido a una interpretación errónea de los datos obtenidos o la realización equivocada de los algoritmos.

Campos de aplicación:

Sector industrial:

Mediante el Machine Learning, los procesos industriales obtienen la capacidad de librarse de la rigidez que ha caracterizado a las máquinas del sector. Esto es debido a que, gracias a la mezcla del aprendizaje de las máquinas con la visión artificial que permite a las mismas obtener información visual a tiempo real, los operarios pueden trabajas en sintonía con las máquinas ya que estas son capaces de reaccionar inmediatamente a los movimientos del trabajador.

Sector medicinal:

Las máquinas que asisten al doctor encargado de realizar una operación pueden sugerir y ayudar al mismo en la realización de los movimientos más delicados gracias a los algoritmos que le han permitido detectar los movimientos más adecuados para cada situación.

Sector informático:

La minería de datos y el Big Data se verán ampliamente beneficiados gracias que las máquinas serán capaces de saber dirigir los procesos necesarios adecuadamente.

Además de ello, mediante el Machine Learning será posible mejoras notablemente la seguridad de los usuarios al navegar en la red y la protección de sus datos, lo cual es de fundamental necesidad ya que la seguridad en la red es uno de los mayores desafíos del tiempo moderno.

Sector de la robótica:

El desarrollo de los robots obtiene la capacidad de desarrollar máquinas que se adaptan al entorno y aprenden a tiempo real, facilitando en gran medida la construcción de robots con inteligencia artificial que adquieran inteligencia con el paso del tiempo. El Machine Learning es un paso fundamental para la evolución del sector, ya que la inteligencia artificial es el factor determinante que permite a un robot tener la capacidad de desarrollar pautas de actuación humanas y evolucionar para equipararse  con los seres a quienes intenta emular, los seres humanos.

Conclusiones:

El método del Machine Learning ofrece una amplia variedad de oportunidades y beneficios a muchos sectores, lo que deja entrever la importancia que tiene y lo fundamental que es la mejora y desarrollo del mismo.

A pesar de que se trate de algo que todavía hoy en día no sido perfeccionado, su evolución favorable y su aplicación en sectores fundamentales en los que ya hoy en día se está notando en gran medida su impacto muestra el gran potencial que posee.

Infografía:

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