Machine Learning vs Aprendizaje humano: Cual es la diferencia y por qué esto impactara la manera como aprendemos?

Mientras la industria de la tecnología permanece bajo el foco de atención, nos bombardean con información poco clara y rumores sobre la IA. Nos sentimos abrumados y desmotivados para entender realmente cómo funciona.

Parece que cada vez que ponemos las noticias, alguien elogia a la IA o la reduce. No hay forma de escapar del futuro de la tecnología, entonces podemos empezar por entender por qué el Machine Learning puede mejorar enormemente nuestra relación con la tecnología.

Machine Learning vs Aprendizaje humano: ¿Cuál es la diferencia y por qué esto impactara la manera como aprendemos?

El Machine Learning o aprendizaje automático, es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que entrena a las máquinas para que aprendan, construye algoritmos específicos para mejorar el aprendizaje y el proceso de predicción.

El objetivo del Machine Learning es utilizar los datos para hacer que nuestras máquinas sean tan eficientes como los seres humanos en la realización de diferentes tareas y encontrar los datos correctos para que estas puedan ser más precisas en sus predicciones sin necesidad de ser programadas.

Podemos ver que las máquinas son capaces de aprender de la misma manera que los humanos. Cuando nacemos no sabemos absolutamente nada, pero con la repetición y la experiencia, finalmente nos convertimos en seres humanos capaces. Con los datos y las pruebas correctas, las máquinas pueden aprender de la misma manera que nosotros.

 

Para ello existe un ciclo de Aprendizaje Automático que utiliza los datos necesarios para luego entrenar el algoritmo para realizar una tarea, luego se realizan pruebas para ver si la máquina ha sido capaz de realizarla, se toman los resultados y obtienen retroalimentación sobre qué tan bien funcionó la máquina.

Finalmente, utilizan esa retroalimentación para mejorar los datos y hacer que las predicciones/decisiones de la máquina sean cada vez más precisas.

Podemos ver cómo se produce este ciclo en un ejemplo común de clasificación de imágenes mediante el entrenamiento de una máquina para diferenciar la imagen de un gato de la de un perro.

La máquina aprenderá a entender la diferencia al ser alimentada con datos estadísticos basados en la anatomía de los dos animales.

Por ejemplo, muchos perros tienen orejas flexibles donde los gatos tienen orejas puntiagudas y la computadora por sí misma puede usar todos los datos para elegir correctamente cuál es un gato y cuál es un perro.

Inevitablemente habrá errores en este proceso, por lo que la etapa de retroalimentación en el ciclo es crucial para asegurar que la computadora pueda seguir aprendiendo, tal como lo hacíamos cuando éramos niños.

Entonces, ¿por qué debería importarnos si una máquina puede distinguir con éxito a un perro de un gato?.

Bueno, deberíamos centrarnos en cómo el aprendizaje automático está cambiando el mundo que nos rodea, cuantas más máquinas puedan hacer las tareas mundanas de baja prioridad para nosotros, más tiempo y energía podremos dedicar al aprendizaje y al trabajo de nuestras pasiones. En última instancia, cuanto más inteligentes podamos hacer nuestras máquinas, más inteligentes seremos nosotros mismos.

 

¿Cómo funciona el Machine learning?

Como una visión general, los algoritmos del aprendizaje automático se dividen en dos secciones: Aprendizaje supervisado y no supervisado.

El Aprendizaje Supervisado significa que el algoritmo tiene un analista de datos que ayuda a dar la retroalimentación necesaria durante la etapa de capacitación. De esta manera, una vez realizado el entrenamiento, el algoritmo puede aplicar todo lo aprendido a los nuevos datos. Todos los datos se etiquetan y el analista de datos conoce las respuestas correctas y actúa como profesor para evaluar si la máquina obtuvo las respuestas correctas.

El Aprendizaje no Supervisado se utiliza en Deep Learning, un subconjunto del Machine Learning en el que las máquinas utilizan un enfoque iterativo y no necesitan formación, lo que significa que las máquinas pueden tomar decisiones y hacer predicciones por sí mismas.

Nuestras interacciones con las máquinas son más íntimas de lo que pensamos.

Muchas empresas utilizan el Machine Learning porque puede ayudarles a alcanzar un objetivo esencial que todas las empresas desean: mejorar la satisfacción de los usuarios.

Los algoritmos avanzados de Machine Learning nos ofrecen la posibilidad de personalizar verdaderamente la experiencia de cada uno utilizando las compañías en línea más comunes.

Mirando a estas tres compañías influyentes; Google, Amazon y Facebook, veamos cómo el Machine Learning impacta nuestras vidas diariamente.

Google se ha basado en gran medida en el Machine Learning para mejorar su comprensión de la intención de búsqueda del usuario, permitiendo dar la selección más precisa de contenido al usuario, ya que tiene los datos para conocer mejor la intención.

Amazon lo utiliza para centrarse en el reconocimiento de patrones, los algoritmos de Machine Learning ayudan a Amazon a predecir los intereses de los usuarios sobre los productos y pueden ofrecer al usuario sugerencias sobre los productos que creen que realmente desean.

Facebook también aplica estratégicamente técnicas de Machine Learning para personalizar las noticias de los usuarios y garantizar una mejor experiencia de usuario. Al igual que el resto de empresas, utiliza el análisis predictivo para darnos una sensación individualista filtrando a quién prestamos más atención en Facebook para que nos muestre primero la información más relevante en nuestra sección de noticias.

Cómo usamos Machine learning para conocer a nuestros clientes en Jaya Company

En JAYA utilizamos el Machine Learning para que la persona sea la prioridad, somos capaces de entender a las personas utilizando tácticas como el reconocimiento de patrones y el análisis predictivo para llegar a conocerlas realmente. Esto garantiza que todos tengan la experiencia que se merecen.

Nuestros productos están orientados a entender el futuro de su negocio. Por ejemplo, nuestro producto Keybe se centra en conocer a sus clientes para que puedas construir relaciones basadas en la confianza.

Con Keybe tus clientes son lo primero, ellos pueden elegir cómo quieren ser tratados para asegurar que usted pueda conectarse con ellos de la manera más precisa posible.

Máquinas más inteligentes significan seres humanos más inteligentes

Hay tantas complejidades debajo de la superficie de la Inteligencia Artificial que la mera idea de entender cómo funciona es desalentadora. En lugar de quedar atrapados en la jerga técnica, necesitamos dar un paso atrás y pensar por qué nos importa el Machine Learning.

Cuando damos la bienvenida al Machine Learning, podemos beneficiarnos más de sus habilidades. Muchas tareas mundanas pueden ser levantadas de nuestros hombros, dándonos más tiempo para concentrarnos en las cosas importantes. Las experiencias más personalizadas hacen que nuestra relación con nuestros dispositivos sea más significativa. Estos son sólo algunos ejemplos de cómo tener máquinas más inteligentes puede ayudarnos a vivir vidas más inteligentes.

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