El Aprendizaje Automático: el trabajo de los desarrolladores en su diseño

El Aprendizaje Automático consiste en un método de análisis de datos que permite la automatización en la estructuración de modelos analíticos. Surge de la Inteligencia Artificial y se sustenta en la idea de que los sistemas son capaces de aprender, incluso de efectuar toma de decisiones, con escasa intervención humana. 

En la actualidad es viable enseñar a una computadora para llevar a cabo diferentes actividades con diversos grados de complejidad. Por consiguiente, es posible programar una máquina y señalarle lo que debe hacer ante cada escenario. Esta acción es factible gracias al aprendizaje automático.

Este avance tecnológico que admite que las máquinas puedan aprender sin que deban ser explícitamente programadas para ello, es una capacidad fundamental para el desarrollo de sistemas que permite reconocer patrones en base a los datos que posee y así realizar predicciones. De esta manera se pueden disminuir los errores y aplicar medidas preventivas. 

Dichas innovaciones tecnológicas han sido posibles gracias a la labor de diferentes profesionales. No obstante, han sido los egresados de Ingeniería en Sistemas Computacionales y Desarrollo de Software los que han tenido un mayor impacto en el campo. Esta carrera es impartida por diversas instituciones educativas, sin embargo, el programa de Tiffin University destaca porque no solo forma a los estudiantes en sistemas computacionales, sino que también les aporta conocimientos y prácticas sobre el funcionamiento de las empresas. 

Conozcamos más sobre el Aprendizaje Automático, su funcionamiento, ejemplos prácticos y la labor de los desarrolladores en el Machine Learning en las siguientes líneas. 

¿De qué trata el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático o Machine Learning (ML) trata de un proceso por medio del cual se utilizan esquemas matemáticos de datos para asistir a un equipo o máquina en el aprendizaje, sin recibir instrucciones directas. Es considerado un subconjunto que forma parte de la Inteligencia Artificial (IA). 

En relación a ello, una máquina percibida como “inteligente” es aquella que piensa como un humano y ejecuta tareas por sí misma. Una de las formas de entrenar una máquina para simular el razonamiento humano es mediante la aplicación de una red neuronal, es decir, un conjunto de algoritmos que se forman a partir del esquema del cerebro humano.

El Machine Learning hace uso de algoritmos que permiten reconocer patrones en los datos, dichos patrones posteriormente se implementan para establecer un modelo de datos que sea capaz de realizar predicciones. Cuando la experiencia es mayor y los datos son completos, los resultados del aprendizaje automático obtenidos cuentan con mayor precisión, de forma equivalente a cómo las personas mejoran con la práctica.

¿De qué manera funciona el Aprendizaje Automático?

El Machine Learning está conformado por tres partes:

1. El algoritmo computacional, ubicado en el centro de la toma de determinaciones.

2. Las variables y funciones que forman la decisión.

3. El conocimiento que sirve como cimiento, a partir del cual se conoce la respuesta que consiente al sistema su aprendizaje, entrenándolo.

En principio, el modelo se nutre de datos provenientes de variables para los que se posee respuesta. Posteriormente, se efectúa el algoritmo y se llevan a cabo los ajustes, hasta que el efecto del algoritmo, es decir, el aprendizaje, concuerde con la respuesta que se conoce. 

Es aquí cuando se va acrecentando el número de datos que son incluidos para apoyar al sistema en su aprendizaje y de esta manera procesar una cantidad mayor de resoluciones computacionales.

4 ejemplos de Aprendizaje Automático en la práctica

1. Los teléfonos inteligentes 

Cada vez más se encuentran en el mercado smartphones que incluyen procesadores con la capacidad de aprender automáticamente, fundamentándose para ello en las redes neuronales. Por medio de esta tecnología, los teléfonos inteligentes pueden seleccionar el modo de administrar sus recursos, reduciendo el consumo de energía y consiguiendo una mayor velocidad.

2. Visualización de contenido en las redes sociales

Todas las redes sociales implementan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para establecer las notificaciones que más le interesan a cada usuario y presentarles contenido personalizado.

Te preguntarás ¿De qué manera funciona? La experiencia que cada usuario vive en las redes sociales se basa en su comportamiento previo, registrado por la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático con la finalidad de mostrarle la información que más se adapte a sus intereses y búsquedas anteriores, de esta forma, cada red social certifica que el usuario volverá con frecuencia.

3. Tareas automatizadas en los hogares 

En la actualidad, ha aumentado significativamente el número de hogares que cuentan con dispositivos IoT, es decir, objetos que han sido dotados de conexión a Internet e inteligencia de software, teniendola capacidad de brindar un servicio alrededor del mismo. 

Esto es lo que se conoce como domótica e involucra a todas las tecnologías inteligentes que facilitan la automatización de viviendas o edificios, con la finalidad de optimizar elementos como la comodidad, la gestión energética o la seguridad. Algunos de estos productos son: lámparas, persianas, ventanas, puertas, control en el apagado o encendido de electrodomésticos, entre otros.

4. Sistemas que brindan Atención al Cliente 

La expresión más resaltante del Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial en la atención al cliente son los chats artificiales o Chatbot. Estos chats se utilizan para brindar servicio a los clientes ante consultas fáciles, siendo una guía sencilla que permite el ahorro de tiempo, disminuyendo las complicaciones para la empresa y los clientes.

De este modo, las empresas pueden ofrecer atención a los clientes a cualquier hora, mejorando su satisfacción, promoviendo las ventas y recopilando información de utilidad para conocer a los consumidores que se poseen y así contar con información relevante para que el área de marketing fije la estrategia. 

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El Aprendizaje Automático y el trabajo de los desarrolladores

Para cualquier desarrollador que desee iniciarse en el aprendizaje automático, serán fundamentales habilidades y conocimientos en el campo de la probabilística, la estadística y el cálculo, debido a que son los que les permitirán crear modelos que tengan la capacidad de aprender de forma eficaz con el transcurso del tiempo. 

Es común que un desarrollador lleve a cabo la toma de decisiones y establezca un modelo al iniciar un proyecto y, subsiguientemente, admita que el modelo aprenda sin intervenir, llevando a cabo las pruebas pertinentes.

Normalmente, la línea que divide a un desarrollador del científico de datos es muy delgada. Ocasionalmente los desarrolladores simplifican datos de un prototipo de aprendizaje automático, en tanto que, los científicos de datos buscan ofrecer soluciones para el usuario final. Al colaborar estas dos disciplinas, los proyectos de aprendizaje automático son más valiosos y útiles.

Así que, si deseas adquirir los conocimientos y recursos necesarios para el desarrollo del aprendizaje automático, apóyate en el programa de Ingeniería en Sistemas Computacionales y Desarrollo de Software de Tiffin University, impartido completamente en español y 100% en línea.

Si tienes dudas acerca del programa presentado, puedes escribir por correo electrónico a estudiantes@global.tiffin.edu, o completar el formulario de admisión para que un asesor te pueda contactar y brindar información.

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