Qué es Machine Learning

Algo de historia

En 1985, IBM desarrolló Deep Blue, una máquina para jugar ajedrez equipada con un algoritmo de inteligencia artificial. Con ella, retaron al mejor jugador del mundo de la época Garry Kasparov a jugar partidas con esta máquina.

El objetivo principal de esta máquina era repasar y aprender las jugadas de esta persona. En un principio, Garry le ganó a la máquina, pero luego, la máquina repasó todos los movimientos durante 24 horas, pudo aprender y predecir todos los posibles movimientos humanos.

En la segunda partida, Garry volvió a ganar y durante dos horas, la máquina siguió aprendiendo y repasando a través de cómputo los movimientos posibles humanos. La máquina estableció estrategias basadas en la predicción de movimientos y perfeccionó el juego.

De ahí en adelante, Garry Kasparov perdió la siguiente partida y ninguna persona ha podido volverle a ganar. Han catalogado a la máquina como ilógica, mientras una persona analiza un posible movimiento de la máquina, esta, ya sabe cuáles son los 5 posibles mejores movimientos de una persona. Se volvió invencible.

Inteligencia artificial

Los humanos tenemos sesgos, emociones y no podemos predecir de manera objetiva ciertas situaciones de la vida real, tampoco tenemos diferentes alternativas de solución a un mismo problema.

Entonces, la inteligencia artificial, es la capacidad que tienen las máquinas para solucionar un problema. Obvio, programado previamente por un humano.

Machine Learning

Asumiendo que ya se tiene una máquina inteligente, el siguiente paso es desarrollar una máquina con un algoritmo de Machine Learning. Este, se encarga de aprender basado en patrones de comportamiento o de unidades de análisis.

Un ejemplo de esto es el buzón de correo electrónico. Hoy en día tienen filtros especializados que descartan automáticamente los correos no deseados.

Utilidades del Machine Learning

  • Detección de fraudes. Estos algoritmos permiten identificar las características de una transacción, permite identificar si se realizaron estafas o pagos fraudulentos.
  • Búsqueda web. Muchas veces cuando buscas algo por internet, los buscadores te ofrecen opciones de navegación relacionados con la búsqueda que acabas de realizar.
  • Anuncios en tiempo real. Por ejemplo en el momento de las compras, justo en el momento de pago te sale un anuncio promocionando un objeto o servicio relacionado con la compra que estás a punto de realizar.
  • Análisis de textos. Es fascinante, porque ya el análisis se convierte en algo más categórico, más específico de las personas acerca de los mensajes y textos que escriben.
  • Next best action. Son algoritmos que permiten detectar posibilidades de solución dependiendo de la interacción de las personas que utilizan un servicio. Por ejemplo UBER, este servicio es muy proactivo con el manejo de la información y brinda una experiencia personalizada referente a las preferencias de uso del servicio.
Scroll to Top