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Aprovechemos las bondades del aprendizaje automático machine learning

Si estas buscando saber más sobre el aprendizaje automatizado, déjame decirte que llegaste al artículo indicado. Aquí nuestro objetivo es mostrarte las bondades que tiene el Machine Learning para ti, no es necesario conocer mucho del tema ni ser un experto. Ven y aprendamos juntos!

Como has podido ver el Machine Learning y la inteligencia artificial van de la mano, sin embargo, son dos cosas distintas.


¿Qué es Machine Learning?

El Machine Learning, traducido al español como “Aprendizaje Automático” es un subcampo de la Inteligencia Artificial que busca resolver el “cómo construir programas de computadora que mejoran automáticamente adquiriendo experiencia”. Esta definición indica que el programa que se crea con ML(Machine Learning) no necesita que el programador indique explícitamente las reglas que debe seguir para lograr su tarea sino que esta mejore automáticamente.

Grandes volúmenes de datos están surgiendo de diversas fuentes en los últimos años y el Aprendizaje Automático relacionado con el campo estadístico, consiste en extraer y reconocer patrones y tendencias para comprender qué nos dicen los datos. Para ello, se vale de algoritmos que pueden procesar Gygas y/o Terabytes y así obtener información útil.

IMPORTANCIA DEL MACHINE LEARNING

Gracias al poder analítico del Machine Learning, los trillones de bytes son algo más que una espectacular acumulación. Un sistema con capacidades de Machine Learning sigue la huella digital que va dejando un usuario en sus actividades (en una tienda virtual o en un servicio de banca en línea por ejemplo), la cual analiza para descubrir pautas y con el tiempo aprende de dichos descubrimientos; una habilidad que les permitirá presentar recomendaciones, descubrir insights, prevenir riesgos, proyectar escenarios y resaltar anomalías, entre otras funciones.

Tipos de machine Learning

A partir de un gran número de ejemplos de una situación, puede elaborarse un modelo que puede deducir y generalizar un comportamiento ya observado y a partir de él realizar predicciones para casos totalmente nuevos. Como ejemplo, se puede considerar la predicción del valor de unas acciones en el futuro según el comportamiento de las mismas en periodos previos.

Aprendizaje supervisado

Se basa en lo que se conoce como información de entrenamiento. Se entrena al sistema proporcionándole cierta cantidad de datos definiéndolos al detalle con etiquetas. Por ejemplo, proporcionando a la computadora fotos de perros y gatos con etiquetas que los definen como tales.

Aprendizaje no supervisado

No se usan valores verdaderos o etiquetas. Estos sistemas tienen como finalidad la comprensión y abstracción de patrones de información de manera directa. Este es un modelo de problema que se conoce como clustering. Es un método de entrenamiento más parecido al modo en que los humanos procesan la información.

Aprendizaje por refuerzo

Los sistemas aprenden a partir de la experiencia. Como ejemplo se puede observar el comportamiento de un coche autónomo. Cuando el vehículo toma una decisión errónea, es penalizado, dentro de un sistema de registro de valores. Mediante dicho sistema de premios y castigos, el vehículo desarrolla una forma más efectiva de realizar sus tareas.

La tecnología del Aprendizaje Automático está sirviendo para recopilar y modelar el conocimiento, con el fin de proporcionar información más específica y elaborar mejores herramientas de trabajo para las personas. El uso de algoritmos marcará la competitividad y la profesionalidad durante los próximos años.

Por ello, no son pocas las empresas que utilizan el machine Learning en sus servicios y productos, aprovechando los beneficios que puede reportar su aplicación, tanto para los procesos de sus organizaciones como para mejorar la experiencia de trabajo y entretenimiento de sus clientes.

Conoce más sobre los tipos de machine Learning en el siguiente botón

APLICACIONES PRÁCTICAS DEL ‘MACHINE LEARNING’

Es uno de los pilares sobre los que descansa la transformación digital. En la actualidad, ya se está utilizando para encontrar nuevas soluciones en diferentes campos, entre los que cabe destacar:

  1. Recomendaciones: Permite hacer sugerencias personalizadas de compra en plataformas online o recomendar canciones. En su forma más básica analiza el historial de compras y reproducciones del usuario y lo compara con lo que han hecho otros usuarios con tendencias o gastos parecidos.
  2. Vehículos inteligentes: Según el informe Automotive 2025: industry without borders de IBM, en 2025 ya veremos coches inteligentes en las carreteras. Gracias al aprendizaje automático, estos vehículos podrán ajustar la configuración interna (temperatura, música, inclinación del respaldo, etc.) de acuerdo a las preferencias del conductor e, incluso, mover el volante solos para reaccionar al entorno.
  3. Redes sociales: Twitter, por ejemplo, se sirve de algoritmos de Machine Learning para reducir en gran medida el spam publicado en esta red social mientras que Facebook, a su vez, lo utiliza para detectar tanto noticias falsas como contenidos no permitidos en retransmisiones en directo que bloquea automáticamente.
  4. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): A través de la comprensión del lenguaje humano, asistentes virtuales como Alexa o Siri pueden traducir instantáneamente de un idioma a otro, reconocer la voz del usuario e incluso analizar sus sentimientos. Por otro lado, el PLN también se utiliza para otras tareas complejas como traducir la jerga legal de los contratos a un lenguaje sencillo o ayudar a los abogados a ordenar grandes volúmenes de información relativos a un caso.
  5. Búsquedas: Los motores de búsqueda se sirven del aprendizaje automático para optimizar sus resultados en función de su eficacia, midiendo la misma a través de los clics del usuario.
  6. Medicina: Investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) ya utilizan el Machine Learning para detectar con mayor antelación el cáncer de mama, algo de vital importancia ya que su detección temprana aumenta las probabilidades de curación. Asimismo, también se utiliza con una alta eficacia para detectar neumonía y enfermedades de la retina que pueden provocar ceguera.
  7. Ciberseguridad: Los nuevos antivirus y motores de detección de malware ya se sirven del aprendizaje automático para potenciar el escaneado, acelerar la detección y mejorar la habilidad de reconocer anomalías.
  8. Predicciones: Machine Learning es muy útil para aquellas empresas y hasta  para los emprendedores que necesitan  hacer algunas predicciones sobre las ventas de los productos o servicios que ofrezcan, también puedes usar los servicios de Azure Machine Learning Studio para plantear perfectamente tu estrategia de mercado.

Conoce mas sobre como funciona Azure Machine Learning Studio en el siguiente botón

¿Cómo coopera Machine Learning en las industrias?

Para muchas industrias del mundo, Machine Learning se está convirtiendo en un factor que detona una profunda innovación, dado que su aplicación contribuye a mejorar procesos, generar nuevas oportunidades de negocio (antes imperceptibles o cuya detección no era sencilla) y definir nuevos parámetros empresariales (por ejemplo, la forma en que se consigue la satisfacción del cliente). Todo esto desde la propia solución tecnológica, sin que una instancia humana tenga que estudiar los datos, valorarlos y generar una respuesta.

Sectores que ya aprovechan la innovación analítica de Machine Learning:

  • Servicios financieros: Gracias a las soluciones de Machine Learning, las empresas detectan insights en la información de sus clientes y sus operaciones. Esto les permite en forma automatizada, sin la intervención de un equipo de ejecutivos recomendar productos financieros al usuario indicado y en el momento preciso (por ejemplo, una oportunidad de inversión), detectar a clientes con un alto perfil de riesgo, descubrir operaciones anómalas que podrían esconder fraudes, entre otras posibilidades.
  • Atención de la salud: En combinación con sensores o dispositivos en prendas de vestir (los llamados wearable devices), un sistema con capacidades de Machine Learning puede monitorear y valorar el estado de salud de una persona en tiempo real, y si detecta una irregularidad, tomar una acción en forma automática –como sugerir una visita al doctor. La innovación también ayuda en el análisis de los datos de los pacientes: identifica instantáneamente tendencias y anomalías, lo que contribuye con la realización de mejores diagnósticos.

Conoce mas sobre como el Machine Learning ayudo a afrontar la pandemia de la Covid-19 en el siguiente botón

  • Ventas y mercadotecnia: Machine Learning es el elemento que hace posible la personalización de una experiencia de compra, ya que a partir del análisis de compras previas (mercancías preferidas, gasto promedio, medio de pago recurrente, etc.), puede hacer recomendaciones con alto potencial de éxito. Este conocimiento del cliente también ayuda a implementar campañas de marketing con gran nivel de precisión.
  • Gobierno: Al ser una entidad que debe atender múltiples responsabilidades críticas (seguridad pública, salud, educación, infraestructura, finanzas, entre otras), las autoridades necesitan soluciones que revelen insights en forma sencilla y veloz. Con el respaldo de Machine Learning, un gobierno puede analizar su gigantesco cúmulo de datos, y detectar ágilmente áreas o funciones cuya mejora debe ser prioritaria –de esta forma, los recursos públicos se invierten en los ámbitos correctos, aquellos que realmente mejoran la vida de la ciudadanía y evitan procesos lentos y burocráticos para, por ejemplo, descubrir qué zona de una población necesita más apoyo en materia de seguridad.
  • Transporte: En una industria que no debe prescindir de la agilidad, Machine Learning se está volviendo el recurso ideal para descubrir nuevos niveles de eficiencia. Utilizando esta innovación, las compañías del rubro analizan sus operaciones de negocio y rápidamente detectan rutas más eficaces, lo que incrementa la rentabilidad de sus procesos (tiempos de entrega más cortos, con menor consumo de combustible, menor riesgo de desperfectos y menor desgaste de las unidades).

¿Y tú cómo entiendes al Machine Learning? ¿Cómo ves de importante esta disciplina para los próximos años?

¡Déjame tus comentarios para poder debatir!  

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