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¿Qué es el Machine Learning? Metodología y casos de uso

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Una disciplina fascinante de la IA es el machine learning, cuya esencia es el reconocimiento de patrones. Los propios seres humanos son máquinas de reconocimiento de patrones. El aprendizaje se basa en intrincados conjuntos de reconocimiento de patrones y, a continuación, en ser capaz de tomar decisiones basadas en esos patrones. 

Piénsalo de este modo: La IA es la ciencia de imitar las habilidades humanas. El machine learning enseña a una máquina a aprender.

Entonces, ¿es posible que las máquinas aprendan basándose en el reconocimiento de patrones y que sigan aprendiendo sin necesidad de programación? Sí, y en algunos aspectos se parecen un poco a los humanos, pero en otros no. En este artículo nos encantaría ofrecerte nuestra visión sobre el potencial del machine learning.

El machine learning proporciona a los ordenadores la capacidad de identificar patrones a partir de montañas de datos, analizar esos patrones y hacer predicciones. 

Este método de aprendizaje permite a los ordenadores realizar tareas específicas de forma autónoma. Los algoritmos de machine learning pueden dividirse en tres categorías: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado. 

El aprendizaje supervisado incorpora el aprendizaje previo al algoritmo

Básicamente, un grupo de conocimientos y condiciones existentes son programados en el algoritmo de aprendizaje automático por un humano. Desde luego, no es un borrón y cuenta nueva. El aprendizaje previo se incorpora a través de un sistema de etiquetas. Básicamente, se le dice al sistema de antemano qué es «correcto» y qué es «incorrecto». El sistema de etiquetas permite al algoritmo asociar datos existentes para tomar nuevas decisiones y hacer predicciones. 

Por ejemplo, cuando un algoritmo marca una publicación en las redes sociales por varias razones, es el resultado del aprendizaje supervisado. El aprendizaje supervisado depende de los patrones que ha aprendido del historial de publicaciones en redes sociales y de todas las «banderas» que las acompañan. 

Los algoritmos de aprendizaje supervisado pueden predecir acontecimientos futuros basándose en datos históricos. Este tipo de aprendizaje puede utilizarse para predecir futuros resultados electorales o si es probable que las transacciones con tarjeta de crédito sean fraudulentas. 

El aprendizaje no supervisado es lo contrario

Se trata de aprender partiendo de cero. Es una forma especialmente interesante de que una máquina aprenda. Los algoritmos de machine learning no tienen conocimientos previos de aprendizaje no supervisado. Si alimentas a un algoritmo con un montón de datos que nunca ha visto antes, no ha tenido la oportunidad de aprender con el tiempo. Al sistema no se le dice de antemano lo que es «correcto» frente a lo que es «incorrecto».

Pero con el aprendizaje no supervisado, un algoritmo puede extraer patrones de todo esto. A menudo, el aprendizaje no supervisado es realmente bueno para el análisis de datos. Nuestro equipo de marketing, por ejemplo, puede analizar montones de datos basándose en el aprendizaje no supervisado y encontrar patrones que pueden dar sentido a los datos. 

El aprendizaje reforzado permite a un algoritmo aprender de su experiencia previa

El aprendizaje reforzado se utiliza mucho en proyectos de robótica e infraestructuras. Mientras que el aprendizaje supervisado consiste en aprender a través de conocimientos preconcebidos, el aprendizaje reforzado se basa en el método de ensayo y error. 

Este tipo de aprendizaje automático se basa en el descubrimiento. Los mejores resultados se refuerzan y aprenden con el tiempo, mientras que los malos se dejan de lado. Así pues, el aprendizaje reforzado ofrece una solución a largo plazo para el machine learning.

¿Cómo puede elegir tu empresa el modelo de machine learning adecuado? 

Al igual que todas las empresas deberían abordar la adopción de tecnologías, elegir el modelo de machine learning adecuado consiste en resolver los problemas adecuados. Si no se hace correctamente, puede ser un proceso que lleve mucho tiempo, por lo que es mejor contar con un proceso de colaboración entre todos los equipos. 

Los científicos de datos deben tener un asiento en la mesa para alinear el problema con las posibles entradas de datos. Pero otras personas que tienen una relación profunda con el problema que hay que resolver también tienen que colaborar con los expertos de datos. 

Antes de elegir el tipo de algoritmo de aprendizaje automático, cualquier empresa necesita recopilar los datos adecuados y ver cómo se comporta con cada uno de ellos. Esto requiere el esfuerzo colectivo de personas altamente cualificadas en ciencia de datos. 

Elegir el algoritmo de machine learning adecuado requiere entonces utilizarlo y probarlo. En función de los resultados, se tardará un tiempo en determinar cuál es la mejor solución. El machine learning es una solución tecnológica a largo plazo para las empresas. Incluso con la enorme potencia e inteligencia de las máquinas actuales, el verdadero aprendizaje sigue llevando tiempo. 

El machine learning ha evolucionado significativamente desde sus inicios, pero aún tiene mucho margen de crecimiento.

Hay que hacer mucho hincapié en los aspectos iterativos de la evolución del machine learning. Las máquinas pueden adaptarse de forma independiente a lo largo del tiempo a medida que se exponen a más datos. Las máquinas aprenden de cálculos anteriores para producir decisiones repetibles y resultados fiables. Esto creará resultados en el futuro que están mucho más allá de nuestra comprensión actual.

Aunque muchos algoritmos de machine learning existen desde hace tiempo, la capacidad de aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos a los macrodatos es un logro reciente. A medida que aumente la disponibilidad de big data y el procesamiento informático sea más barato y potente, el machine learning se convertirá cada vez más en un hecho cotidiano. 

Hoy en día es posible producir rápidamente modelos capaces de analizar datos más grandes y complejos y ofrecer resultados más rápidos y precisos. También es importante cómo se escalará esto.

Cada vez son más las empresas que adoptan el machine learning. La mayoría de los sectores que trabajan con grandes cantidades de datos han reconocido el valor de esta tecnología.

¿Cuáles son las ventajas y los inconvenientes de que una empresa adopte el machine learning?

El machine learning ha experimentado un aumento considerable en los casos de uso para una amplia gama de empresas. Este es quizá el hecho más emocionante (y quizás preocupante) de la evolución del machine learning a lo largo del tiempo. 

El poder de predicción es enorme. Muchas empresas utilizan el machine learning para predecir el comportamiento de sus clientes. Esto puede tener sus maravillas y beneficios. Pero también sus problemas. Las recomendaciones de compra online, que utilizan los datos de los clientes y los correlacionan con su comportamiento, se han hecho mucho más personalizadas y sofisticadas a lo largo de los años. 

El transporte es también un uso clave del machine learning. Esta búsqueda ha sido reveladora para las empresas. Los coches autónomos se basan en gran medida en el futuro del machine learning. No ha sido tan fácil enseñar a las máquinas los entresijos de la conducción, y se ha gastado mucho dinero. 

Pero en el lado positivo, el machine learning también ha revolucionado la logística del transporte, una aplicación más práctica desde el punto de vista financiero que los coches autoconducidos. Ya sea con los semáforos o con Uber, que te pone en contacto con un conductor, el machine learning ha hecho que el transporte sea más rápido y eficiente. 

La ventaja del machine learning es que podría revolucionar tu negocio a largo plazo. Se trata de averiguar qué puede funcionar a corto y a largo plazo. Algunos proyectos de machine learning son más adecuados para una mentalidad a largo plazo. Una gran desventaja, por tanto, es que una verdadera operación de machine learning construida para el éxito es cara. Los proyectos deben ser dirigidos por científicos de datos altamente cualificados. La infraestructura de software necesaria también es cara, aunque puede hacerse rentable con cierto esfuerzo.

En cuanto al aprendizaje, las máquinas no son inmunes a los sesgos del machine learning. Los algoritmos entrenados en conjuntos de datos que excluyen a determinadas poblaciones o contienen errores pueden dar lugar a modelos inexactos del mundo.

Sin una comprensión básica de los entresijos del funcionamiento del mundo, el aprendizaje se ve comprometido. Las empresas deben tener cuidado con las ramificaciones que pueden crear unas máquinas mal entrenadas. Los prejuicios son poderosos y omnipresentes en la naturaleza humana, y también pueden serlo en las máquinas. 

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