Machine Learning, qué es y cuál es su objetivo
El machine learning, aprendizaje de máquinas, aprendizaje automático o aprendizaje automatizado, es una disciplina de las ciencias informáticas, relacionada con el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA), que tiene como objetivo diseñar y crear sistemas que puedan aprender por sí solos.
Aprender en este contexto se refiere a la identificación de patrones complejos entre millones de datos, un algoritmo que se modifica con la constante entrada de información en la interfaz, y que puede, de ese modo, predecir escenarios futuros o tomar acciones según ciertas condiciones. Como el sistema ejecuta estas acciones de manera autónoma, se dice que el aprendizaje es automático, sin intervención humana.
El machine learning tiene una amplia gama de aplicaciones, como motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, juegos, robótica, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, entre otras.
¿Cómo funciona el machine learning?
Los algoritmos que se usan en el desarrollo del aprendizaje automatizado obtienen sus propios cálculos según los datos que se recopilan en el sistema; cuantos más datos obtienen, mejores y más precisas serán las acciones resultantes.
Estos algoritmos pueden diseñar nuevas respuestas informáticas como resultado de la información que se les suministra, a través de su interfaz u otros medios. Todo dato que se recibe se convierte en un nuevo algoritmo, y mientras más datos haya, mayor complejidad y efectividad de cálculo puede proporcionar el sistema informático.
El sistema de machine learning necesita contar con un volumen de datos relevante para poder suministrar respuestas válidas. El mínimo recomendado es de seis entradas de datos reales para cada respuesta nueva diseñada, cantidad que debe repetirse para cada variable que conforma el sistema de trabajo.
Tipos de machine learning
Existen tres tipos principales de aprendizaje automatizado:
- Aprendizaje supervisado. Está basado en información de entrenamiento. Se “entrena” al sistema a través del suministro de cierta cantidad de datos, definidos detalladamente con etiquetas. Luego de proporcionados datos suficientes, pueden ser introducidos nuevos datos sin necesidad de etiquetas, con base en patrones distintos que el sistema ha venido registrando durante el entrenamiento. Este método se conoce como clasificación. Otro método de aprendizaje automatizado, conocido como regresión, consiste en predecir un valor continuo, utilizando parámetros distintos que, combinados en la introducción de nuevos datos, permite predecir un resultado determinado.
- Aprendizaje no supervisado. Este tipo de aprendizaje no emplea etiquetas. Estos sistemas tienen como finalidad la comprensión y abstracción de patrones de información de manera directa. Este modelo se conoce como clustering y guarda parecido con la manera en que los humanos procesan la información. Todo el proceso de modelado se lleva a cabo sobre un conjunto de ejemplos formado tan solo por entradas al sistema. No se tiene información sobre las categorías de esos ejemplos. Por lo tanto, en este caso, el sistema tiene que ser capaz de reconocer patrones para poder etiquetar las nuevas entradas.
- Aprendizaje por refuerzo. Con esta técnica los sistemas aprenden a partir de la experiencia. Está basada en la prueba y el error, y en el uso de funciones de premio que optimizan el comportamiento del sistema. Es una de las maneras más interesantes de aprendizaje para sistemas de IA, pues no requiere de la introducción de gran cantidad de información. El algoritmo aprende observando el mundo que le rodea. Su información de entrada es el feedback o retroalimentación que obtiene del mundo exterior como respuesta a sus acciones. Por lo tanto, el sistema aprende a base de ensayo-error.
¿Cómo y dónde se aplica el machine learning?
Hacer uso del machine learning nos permite pasar de una actitud reactiva a una proactiva. Si organizamos debidamente los datos históricos que nos proporcionan los usuarios, generamos una base de datos con la que podemos predecir futuros comportamientos de nuestros clientes, favorecer aquellos que mejoran los objetivos de nuestro negocio y evitar los que lo perjudican.
Con datos de calidad, tecnologías adecuadas y análisis propicios, hoy en día es posible crear modelos de comportamiento para analizar volúmenes de datos de gran complejidad. El resultado: predicciones de alto valor para desarrollar mejores acciones de negocio.
Muchas actividades comerciales emplean el machine learning en la actualidad, como las compras online, el online advertising o los filtros antispam. Otros campos de aplicación son:
- Predicción del tráfico urbano
- Detección de fraudes transaccionales
- Predicción de fallas en equipos tecnológicos
- Decisión de la mejor hora para llamar a un cliente
- Selección de clientes potenciales con base en sus comportamientos e interacciones en la web
- Conocimiento del mejor momento para ejercer acciones en redes sociales o enviar newsletter
- Prediagnóstico médico basados en síntomas del paciente
- Detección de intrusiones en una red de comunicaciones de datos
- Predicción de bajas de usuarios en servicios de suscripción
- Cambio del comportamiento de una app móvil para adaptarla a las costumbres y necesidades de cada usuario.
Impacto de la IA en la Economía Global
Son varias las empresas que están apostando a incorporar funciones de machine learning, para lograr tener una ventaja competitiva.
Un estudio realizado por Pwc Global, muestra que la IA generará una variedad de productos con una mayor personalización, atractivo y asequibilidad a lo largo del tiempo, lo que representará el 45% de las ganancias económicas totales para 2030.
Estiman que la IA podría contribuir hasta $ 15.7 billones a la economía global en 2030, de esto, es probable que $ 6.6 billones provengan del aumento de la productividad y $ 9.1 billones provengan de los efectos secundarios del consumo.
¿Habías escuchado hablar de esta disciplina informática? Además de lo aquí expuesto, ¿de qué otra manera crees que el uso de datos proporcionados por los clientes puede servir a las marcas y las empresas? ¿Te animas a utilizar el aprendizaje automatizado? Te leo…
Lenis Toro Ditta
