Por Anaí Quintero
En asistentes personales digitales en tu Smartphone, Pc o simplemente programando una alarma en tu asistente digital, estás haciendo uso de la Inteligencia Artificial, (IA por sus siglas en inglés), y esto empieza a hacer la vida más fácil. En temas más complejos podemos emplearla; en ciberseguridad, optimización de productos y procesos de venta, traductores automáticos, etc.
Si un dispositivo de computación es capaz de hacer algo que usualmente requiere de razonamiento humano o inteligencia, podemos decir que eso es inteligencia artificial, la IA o tecnología cognitiva tiene la capacidad de resolver problemas, comprender y entender situaciones para aplicarlo a nuevos eventos para alcanzar el resultado esperado. Este tipo de conocimientos previamente poseídas por seres humanos para resolver tareas muy delimitadas, es aquí donde entra el modelo predictivo y el uso de algoritmos.
Superficialmente podemos definir algoritmo como un conjunto de reglas y/p cálculos para llegar a un resultado, entonces podemos hablar de aprendizaje automatizado o machine learning, que es un conjunto de algoritmos que descubren relaciones entre datos con un nivel de confianza asociado basado en la probabilidad de que una relación sea verdadera.
Machine learning, o aprendizaje automatizado se divide en dos áreas, aprendizaje supervisado: es el que recibe los datos; y aprendizaje no supervisado: puede asociar y hacer agrupaciones.
Existe también el machine learning de refuerzo que aprende a reaccionar al entorno. Es muy utilizado en páginas web.
Esto tiene que ver de la parte analítica de la inteligencia artificial. Machine learning nos permite intentar predecir qué obtendremos por parte de un conjunto de datos ingresados a un sistema y cuyo resultado desconocemos de momento.
Este tipo de modelos predictivos sirve para estimar la probabilidad de que algún evento ocurra y puede ser utilizado en estrategias de comercialización, por ejemplo, para predecir precios de productos o servicios.