¿Qué es Machine Learning?
Machine Learning o aprendizaje automático es la rama de la inteligencia artificial que dota a las máquinas de la habilidad de “aprender” a partir del análisis de datos con el fin de identificar patrones y apoyar en la toma decisiones con la mínima intervención humana.
¿Por qué utilizar Machine Learning ahora?
Desde 2017 que inicio Sportwey, no hemos parado de desarrollar cosas nuevas, sin embargo al día de hoy hemos estado trabajando mucho más en optimizar y mejorar las funciones existentes que crear nuevas herramientas.
Y esto no sé debe a que hemos bajado nuestro nivel de creatividad, simplemente que buscamos solucionar los problemas de una mejor manera.
La mayoría de los problemas que nos quedan sin resolver, no pueden ser solucionados por medio de una simple función o Excel. Son problemas donde entran muchas condiciones y el trabajo humano necesita ser aplicado.
Algunos ejemplos donde aplicariamos esto sería:
- Voy a crear una jornada, sin embargo hay equipos que no podrán participar o jugar contra otros equipos, entonces necesito encontrar los enfrentamientos óptimos para que no afecte los futuros encuentros.
- Ayudar a los organizadores en decidir que tipos de torneos debería de poder crear, con base a la demanda de los jugadores existentes en sus alrededores.
- Muchos jugadores dentro de Sportwey buscan torneos donde participar, sin embargo el proceso de participar en uno de estos cuando no cuentas con un equipo, puede complica las cosas. Parte de nuestra solución es poder integrar esta inteligencia en mejorar la experiencia jugador, de tal forma ayudaríamos a las ligas a tener más participantes en sus torneos.
Para entender mejor como funciona esta tecnología, imaginemos que es un procesador de información, que puede recibir cientos de miles de datos y regresar la información que necesitamos en solo cuestión de milisegundos.
Nuestros siguientes pasos
Actualmente nos encontramos trabajando con tecnología de Amazon, la cual nos permite estudiar la información que tenemos a gran escala y poder comenzar a trabajar nuestros procesos de resoluciones.
A diferencia de lo que nuestro equipo de técnico ha realizado, esta tecnología es muy diferente, pues se requiere de un perfil más analítico y matemático que de programación, justo por eso hemos integrado más personas en el equipo.
Creemos que para finales de septiembre podremos comenzar con algunas pruebas beta en nuestro ambiente de producción, para aquellos usuarios que decidan probarlo. Sin embargo puede que nos retrasemos un poco, esta tecnología funciona mejor con el tiempo y con la información que va consumiendo.