El machine learning, se le conoce también como “aprendizaje automático” o “aprendizaje de máquina” y surgió en la década de los 60 como un proyecto de IA. Para hacerlo más específico, se trató de una subdisciplina de la IA que se dio a raíz de la computación y neurociencias de entonces.
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El machine learning lo que buscaba estudiar era el reconocer patrones (dentro de los procedimientos de ingeniería, computación, matemáticas, etc.) y también, el aprendizaje que las computadoras tenían. Cuando todo estaba algo “crudo” los investigadores estaban centrados en hallar la manera en la que las computadoras pudiesen aprender sólo basándose en la información o datos.
Pero entonces, ¿Qué es el machine learning?
Como se dijo previamente, el machine learning es un campo de ciencias en la computación que, por lo que dice Arthur Samuel en 1959, le otorgó al computador la habilidad de adquirir conocimientos sin necesidad de ser programado.
En caso de que aún no haya quedado del todo claro, te lo explico de la siguiente forma: hay una idea de que existen algoritmos que lograrían hallar un grupo de datos, sin que una persona deba escribir alguna instrucción o código para la tarea.
Bien, pero ¿el algoritmo qué es? No es más que una sucesión de instrucciones el cual representan la solución de un problema en concreto.
La misión del machine learning es que personas y máquinas puedan trabajar en armonía. Estas al tener la capacidad de adquirir conocimientos como una persona normal, haría las cosas más fáciles. Es eso exactamente la tarea de los algoritmos, le da la posibilidad a las máquinas de ejecutar tareas tanto a nivel general como concretas.
Es verdad que en un comienzo las funciones eran básicas y estaban limitadas a la filtración de correos electrónicos. Sin embargo, a día de hoy puede ejecutar tareas complicadas y hasta predecir un tráfico de intersección transitada. Inclusive, puede ser usado para detectar el cáncer, mapear lugares en tiempo real y hasta saber si dos personas son o no compatibles. En caso de que todavía tengas tus dudas, no te preocupes… entra en este enlace y obtén más información al respecto.
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