Qué es el Machine Learning y cómo se aplica?
El Machine Learning es una rama del Data Science que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos matemáticos que permiten a los ordenadores o las máquinas aprender de los datos sin ser explícitamente programados. A través de la experiencia y la observación, el machine learning permite que los sistemas mejoren su desempeño en tareas específicas sin ser programados explícitamente para hacerlo.
Hay tres tipos principales de aprendizaje dentro del machine learning: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. Cada tipo se utiliza en diferentes situaciones y para resolver diferentes problemas, pero todos comparten la capacidad de aprender automáticamente y mejorar su desempeño a medida que adquieren más datos y experiencia.
Las habilidades para desarrollar un proyecto de machine learning las puedes adquirir a través de formaciones tipo máster, curso especializado o bootcamps tanto online como bootcamps en Madrid presenciales.
Tipos de aprendizaje en Machine Learning
Hay tres tipos principales de aprendizaje de machine learning:
- Aprendizaje supervisado: En este tipo de aprendizaje, se proporcionan al modelo datos etiquetados previamente para entrenamiento, lo que significa que se le indica la respuesta correcta para cada ejemplo de datos. Luego, el modelo trata de generalizar esta relación para hacer predicciones precisas en nuevos datos.
- Aprendizaje no supervisado: Este tipo de aprendizaje se enfoca en encontrar patrones o estructuras en los datos sin etiquetas previas. Es útil para explorar y entender la naturaleza de los datos y puede ser utilizado como una base para tareas futuras de aprendizaje supervisado.
- Aprendizaje por refuerzo: En este tipo de aprendizaje, el modelo recibe una recompensa o un castigo por cada acción que realiza en un ambiente específico, y aprende a tomar decisiones más efectivas a través de la retroalimentación.
Cada tipo de aprendizaje se utiliza en diferentes situaciones y para resolver diferentes problemas, pero todos comparten la capacidad de aprender automáticamente y mejorar su desempeño con la experiencia adquirida. Formaciones como un bootcamp en big data te da además las bases para enfrentarte a este tipo de retos dentro del Data Science.
Ejemplos de proyectos usando Machine Learning
Un ejemplo de cómo se puede utilizar el machine learning en un proyecto es en el análisis de sentimientos en las redes sociales. En este caso, se puede entrenar un modelo de aprendizaje supervisado utilizando datos de tweets etiquetados previamente como positivos, negativos o neutrales. Luego, el modelo puede utilizarse para analizar la polaridad de nuevos tweets y determinar si son positivos, negativos o neutrales. Esta información puede ser utilizada por las empresas para comprender mejor la percepción de sus productos o servicios en las redes sociales y tomar medidas adecuadas en consecuencia.
Puedes echar un vistazo a ejemplos de proyectos de Machine Learning en las escuelas de bootcamps en data science y machine learning, ya que suelen publicarlos para mostrar a otros alumnos ejemplos reales de cómo sus estudiantes han puesto en práctica todo lo aprendido.
Otro ejemplo de cómo se puede utilizar el machine learning es en el diagnóstico médico. Se puede entrenar un modelo de aprendizaje supervisado utilizando datos de imágenes de rayos X etiquetados previamente por radiólogos. Luego, el modelo puede utilizarse para identificar patologías en nuevas imágenes de rayos X y ayudar a los médicos en el diagnóstico.
Estos son solo algunos ejemplos de cómo el machine learning puede ser utilizado en diversos proyectos, y hay muchas otras formaciones que lo incluyen en sus programas, por ejemplo, un master en marketing digital, finanzas, robótica y mucho más.