¡Conoce 10 datos increíbles sobre Machine Learning!

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El aprendizaje automático (o Machine Learning) ha llegado para quedarse. Y es que cada vez más empresas lo están implementando, para identificar patrones, descubrir información valiosa o realizar predicciones, y así aumentar su eficiencia. Eso es posible gracias a que el aprendizaje automático utiliza el análisis de datos.

Por esa razón, cada vez más empresas están buscando ingenieros y trabajadores con conocimientos de aprendizaje automático. Esto hace que aprender más sobre los modelos de machine learning y conceptos básicos de aprendizaje automático termine abriéndote más puertas laborales.

En este artículo, te explicaremos exactamente que es el Machine Learning. ¡Además, te daremos algunos datos sobre aprendizaje automático que seguramente despertarán tu curiosidad para investigar y aprender más sobre este tema!

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¿Qué es el aprendizaje automático?

Se conoce como aprendizaje automático (o Machine Learning), al proceso que utiliza diferentes modelos de datos para que un equipo puede tener un aprendizaje sin necesidad de instrucciones directas. Esto es posible gracias al uso de algoritmos de aprendizaje, los que le permiten identificar diferentes patrones de datos. Estos patrones son muy útiles para crear un modelo de datos que puede hacer predicciones. Cuanta más experiencia y datos se posea, los resultados serán más precisos.

Existen diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático. A su vez, están clasificados en 3 grupos:

Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado, la máquina se enseña con el ejemplo. En primer lugar, es necesario que el operador proporcione al algoritmo un conjunto de datos, que deben reflejar las entradas y salidas deseadas. Luego, es trabajo del algoritmo encontrar la forma de llegar a esas entradas y salidas.

Aprendizaje sin supervisión

También conocido como aprendizaje no supervisado, consiste en que el algoritmo estudie diferentes datos para identificar patrones, sin la ayuda de un operador humano. A medida que estudia más datos, la capacidad del algoritmo para tomar decisiones es refinada.

Aprendizaje por refuerzo

Este último grupo está centrado en el aprendizaje reglamentado. Aquí es necesario proporcionar al algoritmo de aprendizaje automático con acciones, parámetros y valores finales. Al asignarle reglas, el algoritmo debe explorar diferentes posibilidades, monitorizando los resultados para definir finalmente cuál es la mejor opción.

Hablemos ahora de los 7 algoritmos del aprendizaje automático:

Los 7 algoritmos del aprendizaje automático:

  1. Algoritmos de regresión: Este tipo de tareas consiste en que el algoritmo debe identificar y comprender diferentes relaciones entre variables. Al estar enfocado en una variable dependiente y un grupo de variables cambiantes, se utiliza mucho en la predicción y el pronóstico de situaciones.
  2. Algoritmos bayesianos: Los algoritmos bayesianos tienen este nombre por estar basados en el Teorema de Bayes. Consiste en clasificar cada valor dado de forma independiente. Eso le permite predecir una clase basándose en un conjunto de categorías previamente dadas, mediante la probabilidad. Son un tipo de algoritmo de clasificación.
  3. Algoritmos de agrupación: Este tipo de algoritmos permiten categorizar datos sin categorías o grupos definidos. En primer lugar, realiza una búsqueda de grupos dentro de los datos (siendo los grupos representados por una variable K). Luego, utiliza características definidas para asignar los datos a cada uno de los grupos K.
  4. Algoritmos de árbol de decisión: Este tipo de algoritmo, como su nombre lo indica, tiene una estructura de árbol (similar a un diagrama de flujo). En este caso, se utiliza un método de bifurcación que permite ilustrar cada decisión posible. Cada uno de los nodos de este algoritmo representa una prueba específica, y cada una de las ramas representa el resultado de la prueba.
  5. Algoritmos de redes neuronales: Las redes neuronales artificiales (RNA) consiste en unidades dispuestas en capas. Cada una de ellas se encuentra conectada a las capas anexas. Son una gran cantidad de unidades de procesamientos interconectadas, las cuales trabajan en conjunto para resolver problemas. Estos algoritmos son muy útiles en dos ocasiones:
    • Modelado de relaciones lineales en datos de alta dimensión.
    • Modelado de relaciones donde la relación existente entre las variables es compleja de entender.
  6. Algoritmos de reducción de dimensión: Este tipo de algoritmos permiten reducir el número de variables que deben considerarse para encontrar una información específica.
  7. Algoritmos de Aprendizaje Profundo: Por último, este tipo de algoritmos permiten ejecutar datos a través de varias capas de algoritmos de redes neuronales. Este tipo de algoritmos pueden comprender más sobre una imagen específica a medida que pasan por las capas de redes neuronales: las primeras permiten detectar los bordes de las imágenes, mientras que las posteriores permiten representar la imagen de una forma más holística.

¿Cuáles son los mejores cursos de Machine Learning?

Si quieres aprender machine learning desde la comodidad de tu hogar, entonces aquí te dejamos los mejores cursos de aprendizaje automático. Si bien no son gratuitos, no deja de ser una gran oportunidad para interiorizarse en este fantástico mundo:

  • Curso Básico de Machine Learning y Python: En este curso, podrás aprender todos los conceptos básicos sobre Machine Learning, y como utilizar un programa tan versátil como Python para realizar tareas de Machine Learning y Data Science. Además, podrás interiorizarte aún más en algunos algoritmos muy utilizados, como el algoritmo de regresión lineal.
  • Redes Neuronales con Python desde cero: Este curso es un poco más específico que el anterior. Aquí podrás aprender todo lo que necesitas saber sobre los algoritmos de redes neuronales, y como aplicarlos en el sistema de Python. Además, aprenderás más sobre otros aspectos de Data Science, como la visualización de datos.
  • Machine Learning y Data Science: Curso Completo con Python 3: ¿Quieres un curso que además de enseñarte todo lo que necesitas saber sobre Python 3 te permita poner tus conocimientos en práctica? ¡Entonces esta capacitación es para ti! Este curso no solo te permitirá aprender conceptos como regresión y clasificación o árboles de decisión, sino que además te enseñará las aplicaciones técnicas de estos conceptos y escenarios reales donde puedes aplicarlos.

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Datos interesantes sobre Machine Learning

A continuación te dejaremos algunos datos sobre Machine Learning que seguramente te dejarán boquiabierto:

  1. En 1997, la empresa estadounidense IBM creó el programa Deep Blue, que fue entrenado mediante la metodología de Aprendizaje profundo para derrotar al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparon. 
  2. Hoy en día, el aprendizaje automático es utilizado en una gran cantidad de plataformas, como Netflix, Alexa, Google o Amazon. ¡Gracias a eso, es posible mejorar tu experiencia de usuario al utilizar estas plataformas!
  3. Los datos masivos permiten al Machine Learning trabajar 1.000.000.000 de veces más rápido.
  4. Los algoritmos pueden probar hasta 500000 millones de veces diferentes combinaciones de datos, hasta dar con la adecuada en cuestión de horas o incluso minutos.
  5. Durante 2021, 68% de las personas que trabajaron con Machine Learning lo hicieron con datos no estructurados. Esto los vuelve uno de los tipos de datos más populares entre los desarrolladores.
  6. ¿Sabes qué empresa lideró la industria global de Machine Learning durante 2021? ¡Newsle! Esta empresa logró tener una cuota de mercado de 88,71 %.
  7. A pesar de no haber liderado la industria global, Tencent fue la empresa con más familias de patentes de Machine Learning e Inteligencia Artificial durante 2021: ¡nada menos que 9614!
  8. El aprendizaje automático también plantea desafíos para las empresas. Uno de los más grandes desafíos durante 2021 fue solucionar los problemas vinculados a los requerimientos de seguridad y auditabilidad al desarrollar sistemas de Machine Learnig
  9. Actualmente, el mercado global de Machine Learning posee un valor de 21,27 billones de dólares.
  10. Por último, ¿sabes a cuanto se estima que podría ascender el valor del mercado global del aprendizaje automático en 2029? ¡Nada menos que 209,91 billones de dólares!

Ahora que ya conoces que es el Machine Learning y cuáles son sus estadísticas más impactantes, llega el momento de que aprendas más sobre este atrapante mundo en los cursos que te dejamos en este artículo.

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