¿ Cuándo surgió este concepto?

Cuando hablamos Machine Learning deberíamos empezar hablando  de Artur Samuel*. Él fue la primera persona en referirse a este término “Machine Learning”. Definió el concepto  en 1959 como “Ordenadores con capacidad de aprender sin ser programados específicamente para ello”.

Otras definiciones

Desde que ese primer acercamiento al concepto de Machine Learning que fue fundamentado por Arthur Samuel*, ha pasado mucho tiempo. Es por ello que el término ha ido evolucionando hasta nuestros días. En estos momentos es una palabra muy popular. Esta popularidad se debe en  parte  a la cobertura que le dan los medios así como a que se está empezando a aplicar a muchos ámbitos de nuestra vida.

De hecho, la definición que podemos encontrar en el diccionario inglés The Collins define Machine Learning como “Una rama de la inteligencia artificial en la que un ordenador genera reglas subyacentes o basadas en datos brutos que se han alimentado en él”.

Por otro lado, encontramos la definición del diccionario de Oxford. Éste define el Machine Learning como “La capacidad de un ordenador para aprender de la experiencia, es decir, para modificar su procesamiento sobre la base de la información recién adquirida “.

Sectores en los que ya se usa el Machine Learning

El Machine Learning se usa actualmente en sectores tan dispares como en motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraudes en el uso de tarjetas de crédito, análisis de mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y lenguaje escrito, juegos y robótica …

¿Cómo aprenden estas máquinas?

Para entender el Machine Learning debemos de centrarnos en la Inteligencia Artifical pues es de donde procede el concepto. La idea es que la máquina pueda predecir que va a ocurrir sin la ayuda humana.

Para poder enseñar a las máquinas es necesario el Big Data. Todos estos datos e información que se vayan o hayan recopilado, deben de estar muy organizados y tratados como un conjunto para poder utilizarlos de la manera más eficiente. De este modo la máquina podrá funcionar correctamente, llegando incluso a poder predecir comportamientos futuros.

Conclusiones

Como conclusión podríamos decir que es muy importante seguir trabajando en todas las posibilidades que el Machine Learning puede ofrecernos como sociedad. Ayudándonos a evolucionar , mirando hacia el futuro.

Arthur Samuel*: Fue un pionero estadounidense en el campo del juego informático y la inteligencia artificial.