El Machine Learning es la capacidad de las máquinas de aprender por sí mismas. Y esta capacidad no esta nada alejada de nosotros.
Esta tecnología está presente en nuestro día a día tratando de mejorar cada experiencia de usuario en un sin fin de plataformas digitales como Netflix, Amazon, Google, Facebook, Siri, Alexa y muchos más.
El Machine Learning también es conocido como "Aprendizaje automático" que permite que las máquinas aprendan sin necesidad de ser programadas. Es el maestro del reconocimiento de patrones capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático.
Con la llegada del internet, los datos masivos permiten al Machine Learning trabajar 1,000,000,000 (mil millones) de veces más rápido. Donde los algoritmos son capaces de probar 500,000 millones de veces una misma combinación de datos hasta darnos el resultado óptimo en cuestión de horas o incluso minutos.
La diferencia con las técnicas anteriores está en la capacidad para adaptarse a los cambios.
Un dato curioso sobre el Machine Learning es que en 1997, IBM desarrollo "Deep Blue" que fue un programa entrenado a base de ver miles de partidas de ajedrez que al final logró derrotar al campeón mundial, Garry Kasparon. Está forma de programación cae en el "Aprendizaje profundo" que permite al programa aprender a partir de la experiencia sumando la habilidad de poder entrenarse a si mismo; donde al final genera una serie de cálculos estadísticos que arrojan el movimiento con más probabilidades de hacer ganar la partida.
Al día de hoy, la cantidad de datos que se generan al día pueden ayudar a mejorar el proceso de nuevos modelos de Machine Learning.
"Los humanos pueden crear, por lo general, uno o dos modelos por semana; el Machine Learning puede crear miles de modelos por semana"
- Thomas H. Davenport, Líder de Pensamiento Analítico.
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