Machine Learning
El Aprendizaje Máquina o aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (del inglés, Machine Learning) es el estudio científico de algoritmos y modelos estadísticos que los sistemas de computación utilizan para desempeñar una tarea específica sin que existan instrucciones especificas previas, y apoyadas en el reconocimiento de patrones y la inferencia estadística.
El Aprendizaje Máquina es un sub-campo de la ciencia de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es el desarrollo de técnicas que permitan que las computadoras “aprendan”, lo que quiere decir que adquieran habilidades que, no estando presentes en sus rasgos (programas) de origen, se adquieran y mejoren con la experiencia.
Los investigadores del Aprendizaje Máquina buscan el desarrollo de algoritmos y heurísticas que conviertan las características de muestras de datos en programas de computación, sin tener que escribir los últimos explícitamente. Los modelos o programas resultantes deben ser capaces de generalizar comportamientos e inferencias para un conjunto más amplio (potencialmente infinito) de datos.
Dichos algoritmos y heurísticas son utilizados para construir un modelo matemático, a partir de datos muestra, conocidos como “datos de entrenamiento”, que permitan al sistema de cómputo hacer predicciones o tomar decisiones sin que se requiera una programación específica de estas tareas.
El campo de actuación del Aprendizaje Máquina está estrechamente relacionado con el de la estadística inferencial, ya que ambas disciplinas se basan en el análisis de datos. Sin embargo, el Aprendizaje Máquina incorpora las preocupaciones de la Teoría de la Complejidad Computacional de los problemas.
El Aprendizaje Máquina también está estrechamente relacionado con el reconocimiento de patrones. El Aprendizaje Máquina puede ser visto como un intento de automatizar algunas partes del método científico mediante métodos matemáticos. Por lo tanto es un proceso de inducción del conocimiento.
La Minería de Datos es uno de los campos de estudio del Aprendizaje Máquina, ya que ésta disciplina persigue el análisis exploratorio de datos a través de un aprendizaje no supervisado o programado. Las aplicaciones de Minería de Datos que buscan la correlación de distintos problemas de negocios es conocida como Analítica Predictiva (Predictive Analytics & Prescriptive Analytics).
El Aprendizaje Máquina tiene una amplia variedad de aplicaciones, entre las que se incluyen, en la actualidad: motores de búsqueda; diagnósticos médicos; detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito; análisis de riesgo; análisis del mercado de valores; clasificación de secuencias de DNA (ADN); reconocimiento del habla y del lenguaje escrito; reconocimiento de elementos biométricos; video juegos; y robótica.
A partir de 2017, Grupo I-SCom incorporó la disciplina de Aprendizaje Máquina a la oferta de servicios a nuestros clientes, a través de la incorporación a nuestro equipo, de científicos de datos certificados que ya colaboran con diversas instituciones en el desarrollo de algoritmos y modelos tanto para tareas de Analítica Avanzada y Analítica Productiva como para el desarrollo de aplicaciones específicas.