Bootcamp en data science: ¿Cuáles son los tipos de machine learning?

El data science es un campo dedicado al estudio de diferente tipo de información cuyo objetivo último es la toma de decisiones basadas en el resultado del procesamiento de grandes cantidades de datos. El machine learning no podría existir sin esta disciplina ya que forma la base fundamental de su existencia: el análisis de un gran volumen de datos hace que la inteligencia artificial pueda predecir o adelantar acciones futuras gracias a ellos. Esto provoca la anticipación y optimización de los recursos de cualquier sector o empresa que incluya esta tecnología a través de un data scientist. Precisamente es una de las profesiones más demandadas en la actualidad y, por consiguiente, una de las que completa su formación a través de másteres, cursos o bootcamps en data science

Esta formación complementaria referida a las nuevas tecnologías será de gran utilidad en cualquier sector que decida incluir el estudio de big data en su trabajo como una forma de optimizar sus recursos y la relación con sus clientes. A su vez, este análisis de big data es utilizado por la inteligencia artificial recopilando datos en el sistema y diseñando nuevas respuestas informáticas cada vez más personalizadas a cada situación. Esto, de cara a los usuarios, supone una individualización del contenido adaptada a sus necesidades y gustos y, de cara al mantenimiento de cualquier maquinaria o sistema empresarial, permite la prevención de fallos y errores. En el bootcamp en data science de ID Bootcamps, esta diferenciación es clave para entender el uso del big data en cada caso práctico que pueda darse en el terreno laboral futuro. Precisamente en este mundo, Selecta Digital, empresa de selección IT, se encargará de buscar la mejor compañía adaptada a cada una de las necesidades de los alumnos del curso intensivo.

Este bootcamp se sumergirá en los tipos de machine learning más importantes:

  • Aprendizaje supervisado: El sistema es entrenado a través de datos definidos al detalle en base a diferentes patrones fijados por el data scientist. Una vez que el aprendizaje automático ya conoce cómo es la clasificación, el análisis de esta le permitirá predecir valores de nuevos datos.
  • Aprendizaje no supervisado: A diferencia del anterior, este aprendizaje no parte de una base o de unos datos ya analizados y estudiados que diferencian distintos valores. Esta vez será trabajo de la inteligencia artificial utilizada, el hecho de aislar patrones con la finalidad de obtener información de forma directa. 
  • Aprendizaje por refuerzo: Esta técnica utiliza el sistema del premio y castigo como forma de desarrollar una manera más efectiva de optimizar las tareas a realizar por la inteligencia artificial. Este sistema no requiere la utilización de gran cantidad de información ya que se basa en el aprendizaje a través de prueba y error.

El uso de algoritmos es cada vez más extendido en sectores y empresas dedicadas a cualquier tipo de servicio o producto. El machine learning es previsto como el siguiente paso a alcanzar y la automatización de las tecnologías como la meta a conseguir por esta disciplina de la inteligencia artificial.