Implementación de Machine Lerarning en las Redes Sociales

Universidad Nacional Experimental Politécnica de la Fuerza Armada Nacional (UNEFA)[pic 1][pic 2]

Implementación de Machine Lerarning en las Redes Sociales.

Implementation of Machine Learning on Social Media.

Jaisel Manuel Herrera Medina^[1], María Auxiliadora Gil García^[2],

Universidad Nacional Experimental Politécnica de la Fuerza Armada (UNEFA)

Núcleo Falcón – Sede Coro. Coordinación de Ingeniería de Sistemas.

herrerajaisel@gmail.com , mariauxigilg@gmail.com 

RESUMEN — El propósito principal para la creación y redacción del presente artículo es la realización de un estudio enfocado al machine learning, el cual es un algoritmo capaz de realizar tareas autónomamente y crea experiencia para realizar tareas por sí mismo, por otro lado se nota cómo se implementa esta tecnología tomando en cuenta los modelos, arquitecturas, herramientas y otros aspectos fundamentales para la buena ejecución de esta, y como ultimo punto resaltar la influencia que tiene el machine learning en las redes sociales que se emplea diariamente.

Palabras clave: machine learning, implantación, redes sociales.

ABSTRACT — The main purpose for the creation and writing of this article is to carry out a study focused on machine learning, which is an algorithm capable of performing tasks autonomously and creates experience to perform tasks on its own, on the other hand, you can see how it is implemented this technology taking into account the models, architectures, tools and other fundamental aspects for the good execution of this, and as a last point to highlight the influence that machine learning has on social networks that is used daily.

Keywords: machine learning, social media, implementation

1. INTRODUCCIÓN

        Lo que se conocía como una ficción las películas ahora se esta haciendo realidad y esta ganando mucha popularidad en diversos sectores, estamos hablando nada mas y nada menos que de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático o mejor conocido como el machine learning,

        Al pasar de los años las compañías de gran calibre a nivel global se aprovechan de estas tecnologías para entender lo que el público necesita, grandes compañías como Facebook, Twitter y otras empresas grandes a nivel mundial se han sumado a la implementación de estas nuevas tecnologías. Estas compañías han comunicado e implementado el uso de estas nuevas tecnologías de aprendizaje automático para facilitarles las tareas al usuario dentro de sus plataformas, para nadie es un secreto que las redes sociales se ha vuelto una nueva manera de dirigir un negocio o imperio.

        Solo basta con echar un vistazo a las estadísticas de los consumidores ingresados a estas plataformas en la última década, sobrepasan los 1.65 billones de usuarios en la red que están activos impulsando un 52% las transacciones de compas en línea con el simple echo de agregar estas nuevas tecnologías revolucionarias a sus plataformas.

1. ¿Qué es el machine learning?

        Cabe resaltar que antes de estudiar el machine learning, considerada una pieza fundamental para los tiempos de ahora a nivel global, correspondería conocer los inicios de esta gran rama de la ciencia y compañera de la inteligencia artificial.

El machine learning ha tenido una gran historia de altos y bajos, inicialmente conocida en el año 1943 donde el matemático Walter Pitts y el neurofisiólogo Warren McColloch dieron a conocer su trabajo el cual se enfocaba en lo que hoy se conoce como Inteligencia artificial, este autor da a conocer su teoría la cual propone analizar el cerebro como un organismo de cómputo y a la creación de una computadora que funcione mejor o a la par de una red neuronal humana. Gracias a este aporte fue que la humanidad empezaría a conocer e interesarse en el simple hecho de que una maquina podría ser inteligente.

Posterior a esta teoría fueron saliendo más estudios relacionados a la inteligencia artificial, como es el caso del “Test Turing” creado por el reconocido científico Alan Turing, este test cuya finalidad era medir lo inteligente que podía ser una computadora al mantener una conversación de manera coherente imitando el comportamiento de un humano. Luego en 1952 con el estudio del profesor Arthur Samuel el cual era el primer programa de cómputo capaz de aprender, este se basaba en el juego de damas y era capaz de almacenar información y estilos de juego que le permitían mejorar su respuesta según cada nivel de juego haciéndose más inteligente juego tras juego.

Mucho tiempo después hubo muy buenos aportes como el del profesor informático Terry Sejnowski en 1985 el cual creo un programa llamado “NetTalk” el cual consistía en un algoritmo capaz de aprender a pronunciar palabras por sí mismo, un aporte muy importante para el campo de la inteligencia artificial.

Ahora bien, no llegaran a su término las cuatro décadas de avances y descubrimientos que dieron como origen el machine learning. a comienzos del 2000 este asombroso campo de la inteligencia artificial carecía de promoción y recursos, debido que desde sus orígenes estaba enfocada a sectores empresariales que tal vez no gozaban de suficientes ganancias como para alentar su pleno desarrollo, además, en ese punto de la historia se desconocía el verdadero potencial del machine learning.

 No obstante, fue solo hasta los primeros meses del 2006 que el machine learning inicio su gran ascenso a la cúspide de manejo y procesamiento de datos. Y es así como en el 2008 Microsoft lanza la versión beta del programa Azure Machine Learning, una herramienta que brinda un servicio de nube para sus usuarios con la capacidad de almacenar aplicaciones directamente en el centro de procesamiento de Microsoft permitiéndoles ser capaces de ejecutarse sobre ella, además, permite un mayor nivel de confidencialidad que muchos otros sistemas de la época.

Luego tres años más tarde la industria IBM también revolucionarían el machine learning, lanzando su ordenador Watson el cual causó sensación en el concurso Jeopardy un programa televisivo de norte américa que consistía en responder a preguntas en su lengua natural, pues este sistema venció a sus rivales humanos al responder con exactitud, aunque presento problemas en algunas categorías que no le brindaban las pistas necesarias para que este sistema pudiera responder adecuadamente logro conseguir una excelente puntuación.

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