Agenda Faite Dixit@l

En los últimos años el interés de la industria y de la comunidad investigadora por las tecnologías asociadas al Aprendizaje Máquina o Machine Learning (ML) se incrementó notablemente. Diversos factores determinantes, como la disponibilidad de entornos computacionales cada vez más potentes, la irrupción de las tecnologías Big Data, la mejora en los algoritmos de aprendizaje, la aparición del Deep Learning, o el acceso a un conjunto de datos cada vez mayor y a menor coste, convirtieron esta tecnología en un referente actual en casi cualquier campo del conocimiento.

El uso de las tecnologías ML supuso un punto de inflexión en la sociedad con su presencia en una amplia gama de aplicaciones, como por ejemplo: sistemas de búsqueda, análisis de textos, análisis de redes sociales, reconocimiento de objetos y caras, procesado del ADN, reconocimiento del habla, analítica de datos médicos, mejora y optimización de los sistemas de producción en la industria, aplicaciones de analítica para la inteligencia de negocio, y un larguísimo etcétera. No obstante, y a pesar de todos los beneficios aportados por el ML a la sociedad y a la industria, su potencial máximo está aún por explotar, por lo que existe un futuro lleno de nuevos retos y oportunidades.