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Machine learning. ¿Qué es y cuáles son sus utilidades?

15 Jul 2022. 08:04
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Traducciones de textos, recomendaciones de compras y ofertas, asistentes de voz, coches autónomos que ven la carretera, o incluso la recomendación de series y películas en las plataformas de streaming. Todas estas cosas tienen algo en común, y es la capacidad que tienen estas tecnologías de aprender gracias al machine learning o aprendizaje automático.

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Machine learning. ¿Qué es y cuáles son sus utilidades?
Descripción

La habilidad para hacer que los sistemas sean capaces de identificar patrones y analizarlos para poder hacer una predicción tiene sus orígenes en el siglo pasado. Sin embargo, es ahora cuando esta disciplina ha estado ganando mayor relevancia gracias a la gran disponibilidad de datos que vamos generando y al avance que estamos teniendo con las aplicaciones de la inteligencia artificial.

En este contexto, los expertos de Gartner definen el machine learning como un subconjunto de la IA que le permite a las máquinas desarrollar modelos de resolución de problemas mediante la identificación de patrones en datos. También explican que el aprendizaje se refiere al proceso de entrenamiento. Es decir, que los algoritmos identifican patrones en los datos y luego, con el objetivo de proporcionar resultados más precisos cada vez, utilizan esos patrones para ajustar el modelo.

 

 

Esta tecnología busca imitar la forma en la que aprenden los seres humanos mejorando de forma gradual su precisión.

 

 

Asimismo, permite a los computadores realizar tareas autónomas específicas sin necesidad de ser programados. Esta capacidad de aprendizaje la podemos ver reflejada en la mejora de los motores de búsqueda, en diagnósticos médicos y también en la detección de fraudes en mecanismos de pagos online.

Esta tecnología no solo está teniendo una gran importancia en el presente, la tendencia es seguir mejorando su uso en el futuro gracias al gran potencial que tiene en los distintos procesos dentro de grandes, medianas y pequeñas empresas. Pero, ¿cómo funciona realmente?

El aprendizaje automático está compuesto por diferentes tipos de modelos de aprendizaje. Dependiendo del resultado que queramos obtener y de la naturaleza de los datos a analizar, se puede utilizar uno de los tres tipos: supervisado, no supervisado o de refuerzo. Los algoritmos de este tipo de aprendizaje son entrenados normalmente para clasificar, encontrar patrones, predecir resultados o para la toma de decisiones fundamentadas.

 

Tipologías de técnicas de Machine learning

Machine learning supervisado

El aprendizaje supervisado consiste en introducir un sistema de etiquetas asociadas a los datos analizados con el fin de que el sistema pueda detectar patrones que le permitan tomar decisiones o hacer predicciones.

Este tipo de aprendizaje permite clasificar ciertos elementos en tareas de uso cotidiano como detectar correo que consideremos spam o agrupar diferentes imágenes según su categoría o temática en un buscador como Google.

 Machine learning no supervisado

En este caso, los algoritmos no identifican patrones en datos previamente etiquetados, sino que están programados para detectar similitudes en un tipo de información específica.

Se trata de una posible solución para el análisis de datos exploratorios como, por ejemplo, extraer patrones de datos provenientes de redes sociales para crear campañas altamente segmentadas.

 

Aprendizaje por refuerzo

Se produce cuando se entrenan los algoritmos para aprender mediante ensayo y error hasta lograr tomar la mejor decisión ante distintas situaciones recompensando las decisiones correctas. Actualmente, este tipo de aprendizaje se utiliza para posibilitar el reconocimiento facial o realizar algún diagnóstico médico.

 

Principales aplicaciones en empresas y ventajas

El aprendizaje automático puede ser realmente favorable en sectores completamente distintos entre sí: medicina, ingeniería, bioingeniería, robótica, lingüística, videojuegos, web, recursos humanos, big data, economía, finanzas, marketing, etc.

Actualmente son muchas las aplicaciones que puede tener y cada día se van descubriendo campos donde puede ser de gran utilidad. Te contamos algunas aplicaciones y sus ventajas:

  • Optimización de perfiles de clientes. Estos datos sirven para conocer el perfil de los clientes potenciales y de esta manera anticiparnos, prediciendo sus deseos y necesidades.
  • Motores de recomendación. Utilizando datos de comportamiento de consumo anteriores, los algoritmos pueden hacer recomendaciones complementarias y relevantes para los clientes durante el proceso de compra en las tiendas en línea.
  • Fijación de precios dinámicos. A través de esta tecnología, se puede predecir el precio de cada producto o servicio en forma dinámica, teniendo en cuenta los datos y las variables económicas de la oferta y la demanda.
  • Detección de fraudes financieros. Asimismo, podemos detectar el riesgo de cada cliente, teniendo en cuenta las probabilidades existentes de fraude.
  • Ciberseguridad. Dado que la máquina se encuentra en constante aprendizaje, le permite conocer y distinguir patrones de comportamiento anormales. Por lo tanto, es capaz de predecir posibles ataques.
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