{"id":2258,"date":"2019-11-01T17:20:41","date_gmt":"2019-11-01T23:20:41","guid":{"rendered":"https:\/\/uvp.mx\/uvpblog\/?p=2258"},"modified":"2023-07-01T11:05:29","modified_gmt":"2023-07-01T17:05:29","slug":"machine-learning-en-latinoamerica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/uvp.mx\/uvpblog\/machine-learning-en-latinoamerica\/","title":{"rendered":"Machine Learning en Latinoam\u00e9rica"},"content":{"rendered":"
Divisi\u00f3n de Ingenier\u00edas \/ Ingenier\u00eda En Sistemas y Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n \/ Ana Lisette M\u00e9ndez Hern\u00e1ndez<\/strong>\/ Octubre<\/strong>\u00a02019<\/h6>\n

Machine Learning (ML) es el campo de estudio que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin ser espec\u00edficamente programadas. El aprendizaje autom\u00e1tico le da a la computadora lo que lo hace m\u00e1s similar a los humanos: la capacidad de aprender. <\/strong><\/p>\n

Machine Learning puede explicarse como la automatizaci\u00f3n y mejora del proceso de aprendizaje de las computadoras sin ser realmente programadas, es decir, sin ninguna ayuda humana.<\/p>\n

Un ejemplo de Machine Learning aplicado en los humanos es el siguiente: mientras estudiantes se preparan para ex\u00e1menes, los estudiantes tratan de aprenderlo con total comprensi\u00f3n. Antes del examen, alimentan su cerebro con una buena cantidad de datos (preguntas y respuestas de diferentes libros o notas del profesor). En realidad, est\u00e1n entrenando su cerebro con resultados, es decir, qu\u00e9 tipo de enfoque o l\u00f3gica tienen para resolver preguntas. Cada vez que resuelven ejercicios de pr\u00e1ctica y conocen el puntaje, gradualmente, el puntaje sigue aumentando, ganando m\u00e1s confianza con el enfoque adoptado.<\/p>\n

\"Machine<\/p>\n

As\u00ed es como en realidad se construyen los modelos, se entrena la m\u00e1quina con datos y, cuando llega el momento, se ponen a prueba los datos y se obtienen las puntuaciones del modelo al comparar su respuesta con la salida real que no se ha realizado.<\/p>\n

Machine Learning est\u00e1 subcategorizado en tres tipos:<\/p>\n

    \n
  1. Aprendizaje supervisado<\/li>\n
  2. Aprendizaje no supervisado<\/li>\n
  3. Aprendizaje de refuerzos<\/li>\n<\/ol>\n

    El proceso de machine learning comienza con la alimentaci\u00f3n de datos, y luego el entrenamiento de la computadora mediante modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. Este campo de estudio se est\u00e1 utilizando activamente hoy en d\u00eda, quiz\u00e1s en muchos m\u00e1s lugares de los que uno podr\u00eda esperar.<\/p>\n

    Los datos son el elemento vital de todos los negocios. Las decisiones basadas en datos hacen cada vez m\u00e1s la diferencia entre mantenerse al d\u00eda con la\u00a0 \u00a0competencia o quedarse atr\u00e1s. Machine Learning puede ser la clave para adoptar decisiones que mantengan a una empresa por delante de la competencia.<\/p>\n

    A pesar de esto, actualmente el tema de Machine Learning no es muy discutido en las empresas o escuelas. La gran parte de Latinoam\u00e9rica no tiene noci\u00f3n para implementar tecnolog\u00eda en sus empresas; M\u00e9xico, Chile, Argentina y Brasil son algunos de muy pocos pa\u00edses que han logrado implementar Machine Learning en sus empresas.<\/p>\n

    Este tipo de aprendizaje en computadoras es necesario para tareas que son demasiado complejas para que los humanos las codifiquen directamente. Algunas tareas son tan complejas que no es solamente impr\u00e1ctico, si no imposible que los humanos resuelvan todos los matices y los codifiquen expl\u00edcitamente.<\/p>\n

    Latinoam\u00e9rica se podr\u00eda beneficiar inmensamente con los algoritmos de Machine Learning<\/u>. Siendo su ense\u00f1anza la clave principal para que m\u00e1s empresas empiecen a implementarlo m\u00e1s en sus negocios y sobresalir ante la competencia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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