Machine Learning: ¿qué es y cómo funciona? [+17 aplicaciones]

El Machine Learning es una subcategoría de la inteligencia artificial. En él, la computadora está desarrollada para identificar patrones o descubrir formas de aprender regularmente, sin tener que hacer ajustes para optimizar el rendimiento.

Hay varias tareas en nuestra rutina que reciben información de algoritmos de aprendizaje automático.

• Detección de fraudes;
• Resultados de búsqueda web;
• Anuncios en tiempo real, tanto en páginas web como en dispositivos móviles;
• Análisis de sentimiento basado en texto;
• Puntaje de crédito y mejores ofertas;
• Predicción de fallas de equipos;
• Nuevos modelos de precios.

En este artículo, obtendrás más información sobre el machine learning, cómo funciona, cuáles son los beneficios y más. Continúa leyendo y despeja todas tus dudas.

¿Qué es el machine learning?

El machine learning o aprendizaje automático se basa en la misma premisa que el aprendizaje humano. Es decir, el aprendizaje automático ocurre a través del almacenamiento de datos e información previa, para luego realizar una determinada actividad.

Con el aprendizaje automático, las máquinas y las computadoras se vuelven capaces de aprender a aplicar diferentes tareas al identificar respuestas programadas a diferentes situaciones. Todo esto gracias a la sistematización de sus datos.

Los datos pueden ser imágenes o visuales, textuales, numéricos e incluso sensoriales en muchos casos.

¿Cómo funciona el machine learning?

Ahora que sabes qué es el aprendizaje automático, comprendamos mejor cómo funciona el proceso.

El desarrollo de un sistema de aprendizaje automático funciona de la siguiente manera: a través de la sistematización y almacenamiento de datos por parte del sistema máquina, se construye un conjunto de reglas y normas para generar una respuesta y acción a partir del procesamiento de estos datos.

Además, los algoritmos de machine learning crean, a partir de análisis de los datos almacenados, o incluso las respuestas y acciones esperadas de la máquina en este análisis, una optimización de todo el proceso.

En este escenario, se construyen nuevas reglas y preguntas para una segmentación más profunda de los datos almacenados.

¿Para qué sirve y cuál es su importancia?

El aprendizaje automático es una de las tecnologías más importantes en la actualidad. Al final, está disponible en la vida diaria de muchas personas.

El principal objetivo de la técnica es trabajar en conjunto y colaborar con tareas y ejecuciones manuales realizadas por nosotros los humanos, con el fin de optimizar y hacer que ciertos procesos sean más simples, rápidos y eficientes.

UBER también es otra empresa que aplica la tecnología. Aquí se utiliza para mostrar el tiempo de viaje estimado al usuario.

¿Cuál es la diferencia entre Machine Learning e Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial es una ciencia que estudia y desarrolla el uso de máquinas para realizar y optimizar tareas humanas de forma autónoma e independiente.

El aprendizaje automático, por otro lado, se puede definir como una subárea de inteligencia artificial. Es decir, el machine learning es una pequeña parte del amplio abanico de técnicas y conceptos que abarca la inteligencia artificial.

¿Cuáles son los principales beneficios de esta tecnología?

El machine learning es una solución tecnológica que ha venido presentando varios beneficios tanto en la optimización de las tareas cotidianas en nuestro día a día y en la optimización de las tareas empresariales.

Vea a continuación cuáles son los principales beneficios de la tecnología.

• Productividad incrementada;
• Optimización en la sistematización y análisis de datos;
• Reducción de costos operativos;
• Identificación de problemas y fallas de manera ágil y eficiente;

¿Cuáles son los principales tipos de aprendizaje automático?

La aplicación del aprendizaje automático se puede observar en la ejecución de varias tareas.

• Aplicaciones de transporte y geolocalización;
• Filtrado de correo electrónico, spam y malware;
• Las compras en línea;
• Anuncios personalizados basados ​​en datos e historial del usuario;
• Algoritmos para redes sociales y servicios de streaming basados ​​en el comportamiento y consumo de los usuarios.

¿Cuáles son los principales métodos de machine learning?

El aprendizaje automático permite la automatización de tareas y actividades en varios segmentos.

Sin embargo, se desarrolla a través de cuatro métodos diferentes que dependen directamente de su propósito, legibilidad, almacenamiento y análisis de datos.

Mira a continuación las tres formas principales de desarrollo del machine learning.

Supervisado

El aprendizaje supervisado se basa en dos conceptos fundamentales del machine learning: regresión y clasificación.

Con estos conceptos en mente, el aprendizaje supervisado funciona mediante la creación manual de una base de datos.

Luego, la máquina aprende a reconocer su función principal y las realiza en base a patrones y similitudes.

Sin supervisión

El aprendizaje no supervisado es más complejo y más lento. Esto porqué, la máquina comienza a analizar, de forma independiente, datos previamente recolectados y sistematizados. A partir de ahí, identifica patrones y esquemas de forma autónoma.

Semi supervisado

El aprendizaje semi supervisado se encuentra entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Se hace manualmente. Aquí una señal de aprendizaje y formación incompleta.

Por lo tanto, en el aprendizaje semi supervisado, la máquina recibe un conjunto de datos y algoritmos, sin determinar directamente el comando deseado en base a estos datos.

Reforzado

El aprendizaje por refuerzo es uno de los más parecidos al aprendizaje de los niños. Hasta cierto punto, se hace automáticamente. Luego, puede identificar errores y fallas en función de una respuesta externa.

A partir de la identificación de fallas, la máquina es capaz de trazar otra ruta para que la próxima vez se tome otro enfoque.

¿Cuáles son los tipos de enfoques de machine learning?

Conoce los principales enfoques utilizados en el desarrollo y estructuración de un sistema de aprendizaje automático.

Regresión

La regresión es un algoritmo de machine learning supervisado que se utiliza para "predecir el futuro" a partir de datos e información previamente sistematizados.

A partir de la sistematización de datos e información previa, a través de la regresión, un sistema de aprendizaje automático podrá identificar patrones de respuestas entregadas previamente en base a esta información y repetirlas continuamente.

Clasificación

La clasificación en un sistema de aprendizaje automático se encarga de sistematizar y organizar todos los datos almacenados previamente en la memoria del sistema.

Así, de manera supervisada, la información y los datos se dividen y subdividen en dos o más clases.

Uno de los ejemplos clásicos de clasificación de datos en un sistema de aprendizaje automático es la clasificación de correos electrónicos en listas de spam y no spam.

Agrupación

En el agrupamiento, el enfoque funciona de una manera más compleja. Un conjunto de datos e información se divide y subdivide en grupos de una o más entradas.

Sin embargo, esta información no se conoce ni se define de antemano, lo que hace que la agrupación en clústeres sea un enfoque de aprendizaje automático no supervisado.

¿Cuáles son las diferencias entre Machine Learning, Deep Learning y Data Mining?

La Inteligencia Artificial abarca una amplia gama de conceptos y técnicas, pero cada una tiene sus particularidades.

En resumen, el machine learning y el deep learning son dos pilares principales de un sistema de inteligencia artificial, mientras que el procesamiento de datos (data mining) es un sistema que hace posible el desarrollo de aprendizaje automático basado en la sistematización de datos e información.

La principal diferencia entre los dos es que el aprendizaje automático se desarrolla en base a datos y algoritmos donde el sistema aprende a realizar tareas automáticamente a través de la minería de datos.

El deep learning es una técnica un poco más compleja, ya que el sistema de inteligencia artificial es capaz de actuar de forma totalmente independiente.

Esto se hace mediante la construcción de redes neuronales que emulan el cerebro humano, lo que hace que el sistema sea capaz de realizar funciones manuales de forma autónoma y sin la supervisión de un humano.

17 casos de uso de machine learning

Las organizaciones en una amplia variedad de industrias ya han comenzado a experimentar con el aprendizaje automático. En algunos casos, los proveedores de software han incorporado el aprendizaje automático en herramientas utilizadas para un propósito específico y, en otros casos, los usuarios han adaptado aplicaciones de aprendizaje automático de uso general a sus necesidades o han desarrollado sus propias aplicaciones analíticas con la ayuda de científicos de datos.

1. Detección de fraude

Los bancos y las compañías de tarjetas de crédito fueron de los primeros en utilizar el aprendizaje automático. A menudo usan tecnología para identificar transacciones que pueden ser fraudulentas. Si la compañía de tu tarjeta de crédito te llama para validar una compra específica que realizó recientemente, es probable que la compañía haya utilizado el aprendizaje automático para marcar una transacción sospechosa en tu cuenta.

2. Sistemas de recomendación

Los motores de recomendación en línea utilizados por empresas como Amazon y Netflix se encuentran entre los ejemplos más claros de aprendizaje automático. Utilizando los datos recopilados de millones de compradores y usuarios, los sistemas de machine learning pueden predecir los artículos que le pueden gustar en función de sus compras anteriores o hábitos de visualización.

3. Motores de búsqueda

Google, Microsoft Bing y otros motores de búsqueda utilizan el aprendizaje automático para mejorar sus capacidades minuto a minuto. Pueden analizar datos sobre los enlaces en los que los usuarios hacen clic en respuesta a las consultas para mejorar sus resultados. También están utilizando el aprendizaje automático para mejorar el procesamiento de su lenguaje natural y proporcionar respuestas específicas a algunas preguntas.

4. Sistemas de videovigilancia

El machine learning permite que los sistemas de reconocimiento facial mejoren todo el tiempo. En algunos casos, estos sistemas pueden identificar a delincuentes conocidos, o pueden identificar comportamientos o actividades que están fuera de la norma o violan la ley.

5. Reconocimiento de escritura a mano

El Servicio Postal de EE. UU. utiliza el aprendizaje automático para entrenar su sistema para que reconozca direcciones escritas a mano.

6. Procesamiento del lenguaje natural

Hoy en día, la mayoría de nosotros damos por sentado que los asistentes personales como Siri, Alexa, Cortana o Google Assistant podrán comprender las solicitudes de voz y responder preguntas. Con el tiempo, estas herramientas utilizan el aprendizaje automático para mejorar sus habilidades para reconocer, comprender y procesar entradas verbales.

7. Bots de servicio al cliente

Los agentes automatizados pueden usar el procesamiento del lenguaje natural y los datos del servicio al cliente para responder preguntas comunes y mejorar la calidad de esas respuestas con el tiempo.

8. Seguridad de TI

Muchas de las soluciones de seguridad de TI más avanzadas de la actualidad, como las herramientas de análisis del comportamiento del usuario, utilizan algoritmos del machine learning para identificar posibles ataques. Establece una línea base de comportamiento "normal" que utiliza para detectar anomalías, lo que potencialmente permite a las organizaciones identificar y mitigar amenazas.

9. Análisis de transmisión de datos

En el mundo actual, que funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana, una gran cantidad de datos, como las fuentes de las redes sociales y las transacciones de ventas en línea, se actualizan constantemente. Las organizaciones utilizan el aprendizaje automático para encontrar información o identificar problemas potenciales en tiempo real.

10. Mantenimiento predictivo

Internet de las cosas (IoT) ofrece muchos casos de uso de aprendizaje automático, incluido el mantenimiento predictivo. Las empresas pueden usar datos históricos de equipos para predecir cuándo es probable que las máquinas fallen, lo que les permite realizar reparaciones de manera proactiva o instalar piezas de repuesto antes de que afecte las operaciones comerciales o de la planta.

11. Detección de anomalías

De la misma manera que el aprendizaje automático puede identificar comportamientos anómalos en los sistemas de TI, también puede detectar anomalías en productos manufacturados o alimentos. En lugar de contratar inspectores para examinar visualmente los productos, las fábricas pueden usar sistemas de aprendizaje automático que han sido capacitados para identificar artículos que no cumplen con los estándares o especificaciones.

12. Pronóstico de la demanda

En muchas industrias, obtener la cantidad correcta de producto en el lugar correcto es fundamental para el éxito comercial. Los sistemas de aprendizaje automático pueden usar datos históricos para predecir las ventas con mucha más precisión y rapidez que los humanos por sí solos.

13. Logística

Para las empresas de transporte, establecer horarios y rutas es una tarea compleja y que requiere mucho tiempo. El machine learning puede ayudar a identificar la forma más eficiente y rentable de transportar mercancías o personas del punto A al punto B.

14. Comercio financiero

Todo comerciante espera encontrar patrones en el mercado que le permitan comprar barato y vender caro. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a identificar oportunidades potenciales en función de la actividad del mercado anterior.

15. Diagnósticos de atención médica

Muchos expertos prevén un futuro en el que las herramientas de diagnóstico de aprendizaje automático trabajen junto con profesionales humanos para identificar enfermedades y determinar el curso de tratamiento más efectivo. Los sistemas computarizados pueden ser particularmente buenos para detectar anomalías y, en consecuencia, detectar enfermedades raras.

16. Vehículos autónomos

Los vehículos autónomos son una de las aplicaciones más fascinantes del machine learning. En un futuro no muy lejano, los vehículos autónomos pueden convertirse en la norma.

17. Robots

Aunque han sido un elemento básico de la ciencia ficción, los robots con capacidades de aprendizaje automático podrían formar parte muy pronto de la vida cotidiana. Estos robots podrían mejorar sus capacidades con el tiempo, permitiéndoles volverse más útiles para los humanos.

Retos del aprendizaje automático

Si bien el aprendizaje automático tiene mucho potencial y ya se está volviendo común, el campo enfrenta muchos desafíos, algunos organizacionales, algunos tecnológicos y algunos filosóficos.

Escasez de profesionales calificados

Las empresas necesitan científicos de datos para operar sus sistemas de aprendizaje automático, y los profesionales con estas habilidades se encuentran entre los más buscados. Sus salarios son algunos de los más altos en la industria de la tecnología y, en los últimos años, su salario promedio ha aumentado muy rápidamente. Sin embargo, formar a un Científico de Datos lleva tiempo y la escasez de estos profesionales aumenta cada día.

Falta de cultura basada en datos

Aunque la mayoría de los ejecutivos entienden los beneficios potenciales de la toma de decisiones basada en datos y la tecnología de aprendizaje automático, hacer que todos en una gran empresa cambien su forma de pensar y sus actividades suele ser un proceso largo y lento. Los defensores del machine learning a menudo enfrentan obstáculos internos cuando intentan promover la tecnología.

Mala calidad de los datos

Los mejores sistemas de IA del mundo no pueden generar buenas predicciones e información si los datos que alimentan sus modelos no son precisos. Muchas organizaciones descubren que necesitan mejorar sus procesos de limpieza y gestión de datos antes de poder utilizar completamente el software de aprendizaje automático.

Integración de datos

En muchas organizaciones, los datos aún residen en aplicaciones heredadas y soluciones de almacenamiento local. Alimentar todos estos datos dispares en un sistema de machine learning puede ser un desafío, pero los proveedores están respondiendo con soluciones que pueden aceptar una amplia variedad de tipos y formatos de datos.

Seguridad de los datos

Equilibrar la necesidad de restringir el acceso a los datos con la necesidad de utilizarlos para potenciar los sistemas de aprendizaje automático puede ser complicado. Algunas organizaciones pueden necesitar actualizar sus políticas y/o usar herramientas de aprendizaje automático y cifrar o anonimizar los datos.

Requisitos de infraestructura

Los sistemas avanzados de aprendizaje automático funcionan mejor en hardware con GPU. Además, requieren mucho espacio de almacenamiento y capacidades de red adecuadas para mover datos del almacenamiento a las aplicaciones y viceversa.

Dilemas éticos

La IA se está volviendo más como los humanos, pero carece del sentido de la moralidad que informa la mayoría de las decisiones de toma de decisiones humanas. Por ejemplo, cuando Microsoft lanzó un bot de redes sociales llamado Tay que tenía capacidades de aprendizaje automático, rápidamente aprendió a decir cosas inapropiadas y ofensivas. Algunos expertos instan a las empresas tecnológicas a garantizar que los sistemas de IA sigan un conjunto estricto de reglas éticas para evitar que cometan delitos o dañen a los humanos.

Miedo

Muchas personas encuentran perturbadora la idea de la inteligencia artificial en general, o el aprendizaje automático en particular. Les preocupa que las computadoras se apoderen de sus trabajos, por una buena razón.

Forrester predijo que las tecnologías cognitivas como los robots, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la automatización reemplazarán el 7 % de los empleos en EE. UU. para 2025. A otros, incluidos Elon Musk, CEO de Tesla y SpaceX, les preocupa que el aprendizaje automático pueda representar una amenaza existencial para la humanidad.

Ya sea que estos temores estén fundados o no, las organizaciones tendrán que encontrar una manera de lidiar con ellos si quieren experimentar los beneficios potenciales del aprendizaje automático.

¿Listo para las ventajas del machine learning?

Machine Learning es la tecnología más prometedora para los próximos años. Puede ser un método útil para consolidar automáticamente el conocimiento a partir de los datos disponibles.

Puede ser beneficioso tanto para las empresas como para los usuarios y consumidores, que obtienen mejores servicios y una experiencia más personalizada.