Machine learning: ¿Por qué es tan importante en el mundo empresarial?

La inteligencia artificial (IA) ha alcanzado nuevos niveles de desarrollo y es necesario que los profesionales se mantengan a la vanguardia en temas de innovación, además de adquirir y utilizar nuevos métodos y tecnologías. Ya no basta con recibir la información e interpretarla, también hay que lograr desarrollarla y transformarla en algo nuevo. 

Una de las tendencias en aumento es el uso del machine learning, una rama de la IA que permite a las máquinas aprender sin ser expresamente programadas para ello. Es una habilidad indispensable para desarrollar sistemas capaces de identificar patrones en las bases datos y generar predicciones. 

Esta capacidad de aprendizaje se usa para mejorar los motores de búsqueda, la robótica, el diagnóstico médico o incluso la detección del fraude en el uso de tarjetas de crédito. También está presente en un sinfín de aplicaciones, como las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa.

Tipos de aprendizaje

Los algoritmos de machine learning se dividen en tres categorías, donde las dos primeras son las más comunes:

1.- Aprendizaje supervisado. Son algoritmos con un aprendizaje previo, basado en un sistema de etiquetas asociadas a datos y que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones. 

2.- Aprendizaje no supervisado. Son algoritmos sin conocimientos previos, que se enfrentan al caos de datos para hallar patrones que permitan organizarlos de alguna forma. 

3.- Aprendizaje por refuerzo. Son algoritmos que aprenden a partir de la propia experiencia para luego tomar las mejores decisiones en diferentes situaciones, con base en un proceso de prueba y error que recompensa las decisiones correctas. 

Sin duda, el machine learning es clave para el desarrollo de muchas áreas de las actividades comerciales y de servicios. Es uno de los contenidos incluidos en la carrera de Ciencia de Datos de UTEC, donde se complementa con otras tendencias, como cloud computing y el big data, para formar a los principales desarrolladores de IA del Perú.