Machine Learning como fortaleza innovadora
¿Qué es Machine learning?
En la actualidad el término Machine Learning es cada vez más frecuente pero, ¿sabes de qué trata?
Se entiende por Machine Learning a una rama de la Inteligencia Artificial que trata de imitar la manera en la que los humanos aprenden por medio de datos y algoritmos. De este modo se pueden ejecutar tareas complejas y resolverlas de un modo similar a cómo un humano lo haría.
Podría decirse que, mediante el Machine Learning, los ordenadores se programan a sí mismos a través de la experiencial. Si tuviésemos que explicar el proceso a grandes rasgos, diríamos que primeramente se proveen una serie de datos, que pueden ser numéricos, gráficos o de otros tipos. A mayor cantidad de datos, mejor será el programa ya que la máquina los usa para entrenarse. Una vez proporcionada esta información, los algoritmos utilizan patrones y relaciones entre los datos para realizar predicciones, clasificar información o generar contenidos, entre otras cosas. Con el transcurso del tiempo el modelo se puede volver más preciso cambiando parámetros en función de los resultados obtenidos.
¿Qué tipos de sistemas y categorías hay?
Los sistemas existentes pueden clasificarse en:
1.Descriptivo → Usa los datos para explicar lo qué ha pasado.
2.Predictivo → El sistema utiliza los datos para predecir lo que pasará.
3.Prescriptivo → El sistema usará los datos para sugerir acciones a tomar.
En cuanto a las categorías que podemos encontrarnos son:
1. Modelo supervisado → En esta categoría los modelos de machine learning son entrenados con grupos de datos etiquetados, lo que les permite aprender y ser más precisos con el paso del tiempo. A dichos datos les son definidas unas variables sobre las cuales se quiere que el algoritmo aplique relaciones, por lo tanto, tanto el input como el output del algoritmo siempre está definido. Estos algoritmos se utilizan para diversas tareas como:
Clasificación binaria → Divide los datos en dos categorías.
Clasificación multiclase → Elige entre más de dos tipos de respuestas.
Reagrupación → Combina las predicciones de modelos múltiples de ML para producir una descripción mas exacta.
Modelo de regresión → Predice valores continuos que se basan en las relaciones dentro de los datos
2. Modelo sin supervisar → Un programa busca patrones en datos sin etiquetar, de esta manera puede encontrar patrones o tendencias que no se buscan de manera explícita. Un buen ejemplo de esta categoría sería identificar diferentes tipos de clientes a través de datos de ventas online. Este tipo de algoritmos son buenos para las siguientes tareas:
Agrupación → Mediante el uso de algoritmos de agrupación se dividen los sets de datos en grupos fundamentados por similitudes.
Detección anómala → Mediante algoritmos de detección anómala se pueden identificar datos inusuales.
Regla de asociación → Se utiliza para descubrir sets de productos en un grupo de datos que ocurren juntos de manera frecuente.
Reducción dimensional → Para reducir el número de variables en un set de datos.
3. Modelo de refuerzo → Se basan en el aprendizaje de prueba y error para aplicar la mejor acción mediante un sistema de recompensas. Por ejemplo, se pueden entrenar vehículos autónomos para conducir, diciendo a la máquina cuándo tomó las decisiones correctas, lo cual ayuda a aprender con el paso del tiempo las acciones a seguir.
Algunos usos del machine learning:
Reconocimiento del habla → Se le denomina también ASR, por las siglas del inglés Automatic Speech Recognition. Utiliza el natural language processing para traducir el lenguaje hablado en texto.
Servicio de atención al cliente → Mediante chatbots que sirven como soporte para contestar preguntas frecuentes o ayudar al cliente con cualquier incidencia o reclamación.
Robotic process automation (RPA) → Esta tecnología utiliza la automatización inteligente para gestionar y mejorar tareas repetitivas.
Servicios financieros → Asesoramiento de riesgos, servicio al cliente, banca personalizada…son áreas dónde esta tecnología puede aplicarse dentro de este sector.
Manufactura → Asegura los controles de calidad y realiza mantenimientos predictivos.
Retail → Personalización y gestión de inventarios, planificación de las colecciones y predicciones en tendencias.
Machine Learning como recurso para innovar y transformar los negocios
Como hemos explicado en este artículo, el Machine Learning ofrece una gama de ventajas revolucionarias que están transformando nuestra interacción con la tecnología, así como los desafíos en varios negocios.
Su capacidad para procesar grandes cantidades de datos, o de automatizar tareas complejas convierten a esta tecnología en impulsora de innovación y eficiencia en industrias como la salud, la manufactura, la educación y muchos más.
Con una correcta implementación y sin dejar de lado los aspectos éticos y de transparencia que conllevan estas tecnologías, es posible trabajar para alcanzar un futuro más inteligente y sostenible para todos.
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