¿Qué es machine learning? Tipos, ejemplos y beneficios para las empresas
Actualmente encontramos en páginas de internet, en redes sociales, en presentaciones, en publicidad, incluso en la cámara de nuestros dispositivos móviles, los términos IA (inteligencia artificial), Machine Learning (aprendizaje automático) y nos preguntamos muchas cosas cómo:
- ♦ ¿Qué significan?
- ♦ ¿Cómo se usan?
- ♦ ¿Quiénes lo aprovechan?
- ♦ ¿Quiénes están detrás de estas tecnologías?
En este blog veremos un poco sobre todas estas tecnologías, para que tengas claro cómo funcionan.
¿Qué es machine learning o aprendizaje automático?
El aprendizaje automático o Machine Learning es el área de la inteligencia artificial que proporciona a las máquinas la capacidad de “aprender” a partir del análisis de datos, con el fin de apoyar en la toma decisiones, en otras palabras, consiste en que las máquinas aprendan a programarse. La tecnología permite reemplazar el trabajo manual, automatizar tareas repetitivas y aumentar la productividad.
ML, ayuda a que la programación sea más escalable, permitiéndonos conseguir mejores resultados en menos tiempo, entonces si consideramos a la programación un proceso de automatización, ML es doble automatización.
¿Cómo funciona?
El Machine Learning encuentra características o cualidades de los objetos que esté estudiando. Esas características son tomadas para el desarrollo de un modelo para luego emplear este modelo en uno de toma de decisiones o predictivo.
El objetivo principal es aprender desarrollando capacidades para asociar y generalizar. Lo hace replicando las facultades cognitivas del ser humano, formando modelos que “generalicen” la información que se les presenta para realizar sus predicciones.
Características del machine learning
Es importante conocer las características del Machine Learning:
- Se hace necesario un proceso de entrenamiento para poder generar predicciones.
- Entre mayor sea la cantidad de datos, las predicciones también serán más confiables y precisas.
- La capacidad del computador que se usa dependerá de las acciones que se quieran desarrollar.
- A pesar de su nivel de exactitud, también existe un margen de error, pero es menor que la humana.
- Se cimientan en generar modelos predictivos como resultado de la detección de patrones.
- Permite procesar diferentes tipos de información, en formatos y valores diferentes.
Tipos de machine learning
Hay cuatro tipos de Machine Learning:
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Aprendizaje supervisado: En este tipo de aprendizaje, la máquina aprende gracias a respuestas que ya son de conocimiento del programador.
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Aprendizaje no supervisado: En este se utilizan datos que casi no se encuentran etiquetados, por lo tanto, las respuestas no son supervisadas por el programador.
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Aprendizaje semisupervisado: Es una combinación entre los dos tipos anteriores, con datos mezclados entre etiquetados y no etiquetados.
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Aprendizaje reforzado: Este tipo de aprendizaje se encuentra basado en el concepto de ensayo y error. Teniendo un algoritmo con reglas y parámetros establecidos, con los cuales tomará acciones y elegirá la mejor respuesta.
3 ejemplos de machine learning aplicado
♦ Netflix: Usa análisis predictivos para mejorar las recomendaciones a los usuarios, logrando que estos se mantengan activos en el servicio, todos estos datos son tratados por algoritmos de Aprendizaje Automático, que básicamente usan tus preferencias, listas, búsquedas, etc. y “entienden” que películas o series te gustan.
♦ Fotografía y video: Algunos programas entrenados durante cientos de horas, utilizan ML para restaurar fotografías antiguas o incluso darles color con resultados muy buenos.
♦ Libros: Existen proyectos que han sido alimentados con miles de párrafos o escenas de libros, y estos usando ML redactan historias completamente nuevas, como si de un pequeño escritor se tratara, aquí los resultados no suelen ser tan buenos.
¿Quién se encarga de su implementación?
Los profesionales en ML aplican el método científico, limpiar y preparar datos para el modelado estadístico y de aprendizaje automático.
Estos profesionales trabajan con algoritmos analíticos para construir modelos que explican mejor las relaciones de datos, predicen escenarios y traducen información de datos en valor comercial.
Si quieres trabajar con ML, considera esto:
- ♦ Experiencia práctica con MALLET
- ♦ Experiencia en GraphLab Create, NetworkX, Spacy, NLTK,
- ♦ Experiencia en C ++, Python
10 beneficios de aplicar machine learning en tu negocio
Machine Learning nos permite crear sistemas de aprendizaje autónomos a partir de la extracción y recolección de datos sin procesar que buscan resolver preguntas de negocio de forma ágil y eficiente, algunos beneficios de optar por esta inteligencia artificial son:
- Reducción de errores del recurso humano, con respecto a datos.
- Visibilidad de su negocio en plataformas digitales.
- Análisis financieros a partir de la recopilación de datos.
- Optimización de los recursos transformando los métodos de trabajo
- Automatización de procesos.
- Mejorar la relación y satisfacción del cliente.
- Seguridad en los sistemas informáticos ante ciberataques.
- Detección de acciones fraudulentas.
- Análisis de la competencia de acuerdo a estadísticas y métricas.
- Mejora las estrategias de marketing de acuerdo a las preferencias del consumidor.
Conclusión
El potencial del machine learning es de suma ayuda para las compañías debido a su capacidad para tratar muchos datos a la vez que serían imposibles de procesar de manera manual. Las compañías que recopilan una gran cantidad de información necesitan soluciones capaces de procesar estos datos y de extraer información fácil de comprender que permita adoptar buenas decisiones.