Uno de los términos que en el último tiempo ha adquirido bastante popularidad es el de Machine Learning (ML). Pero ¿de qué se trata este concepto y cuál es su aplicación en la industria?
Para comenzar definiremos al ML como un tipo de inteligencia artificial en la cual las máquinas son programadas para adaptar su algoritmo conforme reciben información, convirtiéndolas en computadoras con capacidad de aprendizaje automático. Los datos son revisados para encontrar patrones y así el sistema es capaz de predecir comportamientos futuros. Esta tecnología reduce al mínimo posible la intervención humana y permite automatizar una gran cantidad de operaciones.
Esta disciplina tiene una amplia gama de aplicaciones, entre las cuales se incluyen los motores de búsqueda, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, diagnósticos médicos, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, y robótica, entre otras.
En el área digital también es posible encontrar ML. Un ejemplo de ello es el feed de noticias de Facebook, el cual muestra información personalizada para cada miembro de esta red social. Funciona de esta manera: si una persona detiene frecuentemente su desplazamiento para leer, comentar o darle “like” a las publicaciones de un amigo en particular, el feed de noticias comenzará a exhibir más actividad de ese amigo. En este caso el software simplemente utiliza el análisis estadístico y el análisis predictivo para identificar patrones en los datos del usuario y con ello rellenar el feed de noticias. En caso de que el miembro ya no tenga interacción con las actividades del amigo (leer, gustar o comentar), esos nuevos detalles se incluirán en el conjunto de datos y el feed de noticias se ajustará de manera que ya no mostrará las actividades de dicho amigo.
Otro de los usos en los que se puede encontrar Machine Learning es en el ámbito de la ciberseguridad por medio de la biometría. Con el auge de Internet, las transacciones bancarias y las compras online, la necesidad de seguridad se ha vuelto indispensable. Por esto mismo, la tecnología ha ampliado la capacidad de identificación biométrica, entre las cuales se encuentran la geometría de la mano, el escaneo del iris y el reconocimiento facial. La unión de ML con estos sistemas de reconocimiento ha sido un gran paso para la evolución tecnológica y por esto mismo se reconoce como el futuro de la seguridad.
