Quién creó el machine learning
Desde la creación y evolución de las tecnologías de la información, se intentó hacer una PC o sistema computacional que ande de forma sin dependencia, con la iniciativa de transformarlo en algo mucho más que una herramienta de trabajo.
Se han usado varios sacrificios y enfoques para conseguir este propósito. Entre los mucho más significativos -por la historia que hay detrás y los autores implicados- se ajusta a los androides. Sus primeros registros datan de los siglos XII y XIII, en el momento en que el inventor árabe describió una de sus producciones, la orquesta Al-Jazari (1). Esta máquina creaba música y movía a músicos de metal para animar acontecimientos desde un chorro de agua. Ciertos autores piensan a este autómata como la primera máquina reprogramable de la historia.
Hace aparición un nuevo personaje principal
Nos encontramos a inicios del año 2000, Machine Learning aún se está recuperando del largo invierno que padeció y un joven personaje principal está a puntito de mostrarse en escena.
Comenzó a aparecer en 2003 en el momento en que se publicó una investigación sobre un sistema de ficheros distribuido llamado ‘Google plus Archivo System’ (GFS). Y se definirá por último en 2004 en el momento en que Google plus presente un nuevo pensamiento de procesamiento distribuido que va a llamar ‘Map & Disminuye’.
¿De qué forma nos ha beneficiado el Deep Learning?
Con la aparición de nuevos adelantos, aun se consiguieron muchas apps prácticas. Hasta tal punto que entraron en la vida diaria de millones de individuos. Ejemplos obvios son el procesamiento y reconocimiento de imágenes para detectar elementos, caras y/o expresiones faciales. Estos se usan para la autenticación de identidad o para hacer un diagnostico patologías. Todo lo mencionado se realizó a través del análisis comparativo automatizado de imágenes precedentes. Otro ejemplo de la app del estudio profundo se apoya en el reconocimiento automático del habla. Con la entendimiento del lenguaje usado hoy día en los ayudantes personales capaces con Siri, Cortana y Google plus Assistant.
Su app asimismo se puede observar en: el avance de automóviles autónomos, sistemas para administrar su movilidad y tráfico urbano, el avance de nuevos gadgets para el diagnóstico médico a distancia o el diseño de nuevos materiales. Pero asimismo en el avance de sistemas avanzados de traducción automática multilingüe. El futuro está mucho más cerca de lo que pensamos y, habitualmente, este avance se apoya en la utilización de métodos y tecnologías de estudio profundo.
