El término Machine Learning fue acuñado por Arthur Samuel, en 1959, hace 60 años y… ¿hablamos de ello ahora? ¿Por qué? ¿60 años de beneficio desperdiciados?

El gran problema ha sido la falta de tecnología, la falta de “mips” que fueran capaces procesar pesadísimos algoritmos iterativos. Ahora los tenemos.
Entonces ¿por qué no estamos todos como locos haciendo ML?

• Sí es verdad que hay “mips”, incluso ordenadores cuánticos, pero estas máquinas están fuera de nuestro alcance.

• Hay que ser doctor en estadística para «hincarle el diente» a estos algoritmos.

• Necesito una legión de programadores R o Python y hay pocos, malos y caros.

Ya puedes archivar estas ideas en el cajón de los mitos urbanos. En la actualidad todas están ampliamente superadas.

Con la tecnología actual, en poco tiempo verás cómo se construye una maquina inteligente, sin “tirar” una línea de código y cómo la podemos explotar en línea o utilizarla para tomar decisiones con algo más que la intuición. No nos podemos equivocar, el ML es difícil, pero abordable a precios competitivos y con resultados razonables.

Hoy es un elemento diferenciador, en poco tiempo será una prestación “comodity”.