¿Te suena el Machine Learning? Tanto si estás familiarizado con este concepto como si nunca has oído hablar del tema, este post es para ti. El Machine Learning está en la mayoría de las acciones que realizamos en nuestro día a día, aunque no lo advirtamos. Cuando buscas en una aplicación cómo llegar a algún sitio y te recomienda el mejor trayecto, estás usando esta tecnología. Cuando tu correo filtra el spam del resto de mensajes, lo mismo ocurre. Cuando una plataforma de streaming te recomienda una película o serie, también es posible gracias al Machine Learning. Por ello, esta disciplina se ha convertido últimamente en la rama más popular y relevante de la Inteligencia Artificial.
En este marco, hemos invitado a Arturo Sánchez Palacio, matemático especializado en Inteligencia Artificial, que ha colaborado con KeepCoding para la creación de un curso de 12 horas sobre Machine Learning, diseñado para todo tipo de públicos. En este webinar, el experto introduce el concepto y sus beneficios en el entorno empresarial y tecnológico, así como una primera aproximación de sus usos actuales.
El mundo de la tecnología crece día a día, por eso ¡No te quedes atrás!, si estás pensando dar tus primeros pasos en cambiar de trabajo e introducirte en el mundo del Machine Learning, descubre nuestro Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp. Domina en menos de 9 meses las técnicas y herramientas para trabajar con millones de datos y crear modelos de inteligencia artificial y machine learning a partir de estos.
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¿Qué es el Machine Learning?
Sánchez Palacio introduce la charla precisando que no existe una definición universal. Lo que sí está claro es que es una disciplina de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo inculcar la habilidad de aprender a las máquinas. En la computación tradicional, a partir de datos y reglas, la máquina soluciona un problema, “como la receta de una tortilla de patatas”, bromea nuestro experto. Sin embargo, el Machine Learning viene a romper con esto de manera radical, transformando el paradigma de lo que se entiende como ordenador. La idea que fundamenta esta tecnología es la de introducir las habilidades humanas de aprendizaje y creatividad en las máquinas para que sean más eficientes. Para ello, se altera el esquema clásico de programación, similar a la lógica de una receta. En el Machine Learning, el programa parte de datos y respuestas, y adivina las reglas que llevan a dicho resultado. Esta lógica coincide con el sistema de aprendizaje de los niños, que asimilan conceptos por repetición, observando el inicio y el resultado, adivinando el funcionamiento tras muchos ejemplos.¿Por qué Machine Learning?
El auge de esta tecnología se debe a cuatro factores fundamentales según nuestro invitado. En primer lugar, su expansión se justifica en el aumento de la cantidad de datos disponibles, su digitalización y la aparición del Big Data. En segundo lugar, se debe al abaratamiento de la computación, permitiendo un mayor almacenamiento de datos en menos tiempo. En tercer lugar, el desarrollo de la algoritmia es otra de las razones, lo que supone una mejora en los resultados y eficiencia. Y, en cuatro y último lugar, las empresas han detectado los beneficios que aporta todo este desarrollo tecnológico desde el punto de vista económico, por lo que la inversión en el sector se ha multiplicado exponencialmente. Como se mencionó más arriba, el Machine Learning está presente en la mayoría de las aplicaciones y programas que usamos cotidianamente. El sector bancario lo usa para la detección de fraudes, entre otras cosas. La medicina utiliza esta tecnología para el diagnóstico y tratamiento de ciertas enfermedades. Incluso cuando desbloqueas la pantalla de tu móvil con tu huella o imagen, sucede gracias al Machine Learning. Esto demuestra que esta tecnología ha venido para quedarse. Por ello, te animamos primero a ver este webinar, tanto si tienes nociones como si no, y a realizar el curso de Machine Learning de KeepCoding impartido por Sánchez Palacio. Son 12 horas, está íntegramente en español y no hace falta ser programador o matemático para realizarlo. La parte teórica y la práctica está muy equilibrada, es decir, la teoría se pone en práctica y todo todo el temario está dividido en fragmentos coherentes de 15 minutos, para que cada cual avance a su ritmo, sin presiones.
