El Machine Learning o Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es que una máquina sea capaz de aprender de forma automática y mejorar gracias a la experiencia, sin necesidad de haber sido programada para ello.
Nociones básicas sobre Machine Learning
La finalidad del Machine Learning (ML) es conseguir un software que se alimente de conjuntos de datos específicos, que a su vez le sirvan de aprendizaje para la realización de diferentes tareas. Para ello, se parte de una fase inicial dirigida en la que se aporta al software una serie de ejemplos, instrucciones y experiencia que le dotarán de datos fundamentales para conseguir los propósitos.
Tras esta primera fase de entrenamiento, los algoritmos podrán distinguir patrones y tomar decisiones al recibir nuevos conjuntos de datos, llegando a analizar cantidades masivas de datos. De este modo, poco a poco irán aprendiendo de manera autónoma, sin necesidad de que nadie intervenga en el proceso.
El procesamiento de grandes volúmenes de información es posible gracias a la combinación del aprendizaje automático con la Inteligencia Artificial y de las tecnologías cognitivas. Esto pone en relieve su gran potencial para resolver problemas complejos en cualquier ámbito.
Aplicaciones ML
Una de las aplicaciones más sencillas de los algoritmos del Machine Learning son los asistentes virtuales personales. A través de la voz, son capaces de entender algunos comandos y ejecutar tareas simples. En este caso, el proceso de aprendizaje es vital, ya que a medida que se interactúa con ellos van recopilando información y ajustando los resultados a las preferencias del usuario.
También los principales motores de búsqueda se ayudan del Machine Learning para aprender cómo reacciona cada usuario a los resultados arrojados en las búsquedas, para mostrarlos de la manera más eficiente posible. Del mismo modo, los algoritmos son útiles para mostrar recomendaciones personalizadas Estudian las búsquedas y las interacciones previas para ofrecer productos, servicios o contenidos que mejoren la experiencia de usuario o animen a la compra.
Adicionalmente, el Machine Learning sirve para mejorar la experiencia de usuario en aplicaciones móviles. Estudia cuándo el usuario se conecta, con qué contenido interactúa más o menos tiempo, qué servicios le interesan… Así prioriza a la hora de qué, cómo y cuándo mostrar los resultados más interesantes.
Otra de las aplicaciones prácticas es la regulación del tráfico. Hoy en día son muchas las grandes ciudades que cuentan con un sistema inteligente de control de tráfico. Éste sistema se encarga de estudiar y prever posibles atascos e incidencias, coordinando la red de semáforos para facilitar la movilidad en la ciudad.
Por otro lado, también interviene en el desarrollo de los vehículos autónomos. El objetivo es conseguir que el coche sea capaz de desplazarse de manera segura, del modo más parecido a cómo lo haría una persona. Es decir, detectando otros vehículos y obstáculos, o buscando la mejor ruta disponible.
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Gracias a su flexibilidad y a que no requiere inversión económica inicial, Cloud es la solución perfecta para las aplicaciones de Machine Learning. Cuenta con la ventaja adicional de que no es necesario migrar toda la infraestructura a la nube, lo cual es interesante para amortizar la inversión realizada en servidores y para no tener que emplear tiempo en la migración.