En el cuarto módulo, llamado fundamentos y potencialidades del machine learning, de la primera convocatoria para fortalecer a las industrias creativas y TI en el uso de tecnologías de la cuarta revolución industria del Ministerio de las Tecnologías de la Información y Comunicaciones (MinTIC), nos acompañó el experto en aprendizaje de máquina y grandes volúmenes de datos Joseph Alejandro Gallego Mejia, Ph.D.(c) en ingeniería de sistemas, quien les compartió sus conocimientos y experiencia tanto en la academia como en la industria a las 200 empresas previamente seleccionadas. Nuestro experto ha sido merecedor de numerosos reconocimientos internacionales como Start-Up Chile y Young Leaders of the Americas (YLAI) Fellowship Program, siendo seleccionado como un emprendedor internacional sobresaliente. Es experto en aprendizaje de máquina, grandes volúmenes de datos, desarrollo de software full-stack, IoT e Industria 4.0. 
 
En la primera sesión, nuestro experto le presentó a los participantes los distintos retos que existen en el manejo de grandes volúmenes de datos (del inglés Big data). En palabras del experto: “las aplicaciones de la cuarta revolución industrial deben utilizar y basarse en el nuevo petróleo, los datos. Los datos son la principal herramienta para tomar decisiones informadas y una empresa moderna que no explote sus datos, es una empresa sin un rumbo claro”. Con la ayuda de un taller desarrollado por nuestro experto, los participantes pudieron entender las diferencias entre los distintos tipos de bases de datos y como cada una se enfoca en solucionar dos de los tres conceptos del teorema de consistencia, disponibilidad y tolerancia a la partición (CAP). 
 
En la segunda sesión, Joseph Alejandro se centró en explicar a nuestros participantes los fundamentos del aprendizaje de máquina (del inglés machine learning). Para él, el aprendizaje de máquina se debe ver como una herramienta de mejora continua según la metodología lean manufacturing, en donde a través de los datos y los algoritmos podemos automatizar y mejorar nuestros procesos. Aplicando lo anterior, las empresas pueden maximizar el aprovechamiento de sus recursos y de sus datos. Además, los participantes pudieron conocer las distintas clases de aprendizaje de máquina como lo son el aprendizaje supervisado, no supervisado, y por refuerzo. 
 
En la tercera sesión, los participantes pudieron observar y usar de primera mano algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. En un taller construido y guiado por nuestro experto, los empresarios asistentes al evento se enfrentaron a como luce la programación de un algoritmo de aprendizaje de máquina. Los talleristas acompañaron el proceso de aprendizaje de cada una de las empresas, explicando cómo el uso del lenguaje de programación Python puede ser usado para todo el ciclo de desarrollo de un algoritmo de aprendizaje de máquina. 
 
En la cuarta y última sesión, nuestro experto Joseph Alejandro Gallego Mejia en una sesión de una hora explicó el proceso CRISP-DM, el cual cuenta con 6 pasos. En el primer paso de la comprensión del negocio, se les pidió a nuestros participantes que explicaran en un documento cuál es la oportunidad que se tiene dentro de su compañía para la aplicación de estas herramientas en su modelo de negocio. Para este paso fue necesario utilizar una lluvia de ideas, una espina de pescado y una matriz DOFA. En el segundo paso de la comprensión de los datos los participantes explicaron cada uno de sus datos y cómo estos pueden ser utilizados para generar el modelado. En el tercer paso de preparación de los datos se les solicitó a los participantes que revisaran qué tipo de variables tienen para el modelo, separándolas en aquellas que son nominales, ordinales, discretas o continuas. Para el cuarto paso se les solicitó a los participantes que decidieran qué tipo de algoritmo tendrían: si usarían aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo.

Como resultado de todo el programa las empresas habrán identificado alternativas de uso de herramientas de la 4RI en sus empresas, buscando la mejora de su modelo de negocio y cadena de valor. 
 
Esta iniciativa se suma a las realizadas por el Ministerio de las tecnologías de información y comunicaciones, con las cuales busca apoyar al ecosistema empresarial colombiano para lograr su transformación digital.