Machine Learning o Aprendizaje Automático en español, es una herramienta utilizada para que las máquinas aprendan sin que las mismas sean programadas, es decir, que el software va evolucionando en el tiempo y va aprendiendo ciertos comportamientos. 

Este tipo de herramientas aprende a través de la adaptación de ciertos algoritmos de su programación respecto a cierta entrada de datos en su sistema, permitiendo de ese modo automatizar una serie de operaciones con el fin de mejorar la predicción de resultados.

La técnica de aprendizaje puede ser empleada por ejemplo para mejorar la robótica, el diagnóstico médico, y puede aplicarse en áreas como la biología, anatomía, salud entre otras.

Debido a que las acciones de la máquina se realizan de manera autónoma por el sistema, es un aprendizaje automático, que no necesita la intervención de las personas. La máquina no aprende por sí misma, sino por un algoritmo de su programación, que se va modificando con la entrada de datos en la interfaz. 

Machine Learning logra recopilar y modelar el conocimiento, proporcionando información específica, además, de que puede mejorar las herramientas de trabajo para los humanos. En los próximos años la misma incrementará los avances tecnológicos.

Por todo lo expuesto, es necesario desarrollar esta línea de investigación en el país, para ello, la Universidad María Auxiliadora (UMAX) cuenta entre su grupo de investigadores con el PhD. Darío Alviso, Responsable del Núcleo de Bioestadística de la institución. 

El profesional tiene experiencia en el área de Machine Learning, ha publicado recientemente artículos en la Revista Científica FUEL de la Editorial Elservier sobre el uso de la programación genética en distintas áreas. El especialista se encargará de investigar sobre temas relacionados a dicha técnica, asimismo busca que su línea de investigación sea multidisciplinaria y colaborativa con los demás integrantes del grupo de investigación. 

La UMAX forma profesionales íntegros e idóneos, de primer nivel con pensamiento científico, crítico y reflexivo, principios éticos y sólida preparación en el campo de la investigación y extensión social, que sean comprometidos con el mejoramiento de la calidad de vida de su entorno local, regional y global.

 

UMAX researcher implements Machine Learning among his research lines

Machine Learning is a tool used for machines to learn without being programmed, that is, the software evolves over time and learns certain behaviors.

This type of tool learns through the adaptation of certain algorithms of its programming with respect to certain data input in its system, thus allowing to automate a series of operations in order to improve the prediction of results.

The learning technique can be used for example in improving robotics, medical diagnosis, and applied in areas such as biology, anatomy, among others.

Because the actions of the machine are carried out autonomously by the system, it is automatic learning, which does not require the intervention of people. The machine does not learn by itself, but by an algorithm of its programming, which is modified with the input of data in the interface.

Machine Learning manages to collect and model knowledge, providing specific information. In addition, it can improve work tools for humans. In the coming years it will increase technological advances.

For all the above, it is necessary to develop this line of research in the country, for this, the María Auxiliadora University (UMAX) has among its group of researchers PhD. Darío Alviso, Head of the Biostatistics Nucleus of the institution.

The professional has experience in the area of Machine Learning, as he has recently published articles in the FUEL Scientific Journal of Editorial Elservier on the use of genetic programming in different areas. The specialist will be in charge of researching on issues related to this technique, also seeks that his line of research is multidisciplinary and collaborative with the other members of the research group.

The UMAX trains suitable professionals, of the first level with scientific, critical and reflective thinking, ethical principles and solid preparation in the field of research and social extension, who are committed to improving the quality of life in their local, regional and global environment.