Machine learning: conceptos básicos

Los nuevos dispositivos logran traducir instantáneamente una imagen, escribir de forma automática, buscar información a través de la voz o hasta tener sugerencias y recomendaciones basados en nuestros gustos e intereses. Todo esto es gracias a la inteligencia artificial. Hoy queremos hablarte del Machine Learning: conceptos básicos donde conocerás cómo funciona, su historia, tipos y casos de uso. 

Qué es el Machine Learning 

El Machine Learning (ML), o aprendizaje automático en su traducción al español, es un campo científico de la rama de la inteligencia artificial (IA), y se basa en una máquina que aprende automáticamente. 

Esta máquina es en realidad un algoritmo que aprende mediante la identificación de patrones recurrentes y/o complejos en los datos recogidos, ya sean números, palabras, imágenes u otros. Así logran mejorar su rendimiento en la ejecución de una tarea específica.

Analizar los datos tiene suma importancia en las empresas, estos nos ayudan a dibujar una ruta para el crecimiento y evolución de la organización.

Cómo funciona Machine Learning

Para el desarrollo del aprendizaje automático se deben completar cuatro etapas principales y quién gestiona y supervisa que el proceso se cumpla correctamente, es un Data Scientist.

Lo primero, y el punto más importante, es seleccionar y preparar los datos que analizará el algoritmo, estos datos se pueden etiquetar para facilitar el proceso de identificación, o pueden estar sin etiquetar, para que el modelo detecte y extraiga por sí mismo, las características recurrentes. 

De hacer mal este paso la información puede estar sesgada afectando los resultados de sus predicciones futuras.

Lo segundo que se debe hacer es seleccionar el algoritmo que procesará los datos, el cual dependerá del tipo y de la cantidad de datos que se tenga, así como del tipo de problema que haya que resolver.

Seguido a esto, hay que entrenar el algoritmo, que se hace mediante la repetición. Los diferentes datos se ejecutan con el algoritmo y los resultados se comparan con las predicciones. Después se vuelve a ejecutar hasta que el algoritmo produzca el resultado correcto en la mayoría de los casos.

El último paso es el uso y la mejora del modelo. El algoritmo hace el mismo proceso desde el inicio con nuevos datos, los cuales dependerán del problema que haya que resolver.

Cómo se relacionan los conceptos de IA y Machine Learning

El Machine Learning y sus componentes de Deep Learning y Redes Neuronales, se encuentran dentro de la rama de la inteligencia artificial. Esta sería entonces la madre de todos los anteriores. 

La inteligencia artificial procesa datos para tomar decisiones y hacer proyecciones, y los algoritmos de aprendizaje permiten que la misma aprenda de los datos sin necesidad de programación adicional.

Gracias a la inteligencia artificial ahora podemos analizar los datos de forma más compleja y dinámica mediante la aplicación del Business Intelligence, aplicarlo de manera exitosa hará que tu empresa crezca y ofrezcas mejores beneficios a los clientes.

¿Qué es Deep Learning?

El Deep Learning es una rama del Machine Learning inventada por Geoffrey Hinton en 1986. Denominada así porque incluye capas de redes neuronales y volúmenes masivos de datos complejos y dispares. 

Aquí el sistema a medida que procesa información, extrae resultados de nivel superior. Ejemplos de sus aplicaciones incluyen el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes y el análisis farmacéutico.

¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal artificial (ANN) sigue el modelo de las neuronas de un cerebro biológico. Estas neuronas son llamadas nodos y se agrupan en capas, que operan en paralelo. Por lo que cuando recibe una señal, la procesa y envía una señal a las otras neuronas conectadas a ella.

Historia del Machine Learning

El término “Machine Learning” se utilizó por primera vez en 1959 con el objetivo de reconocer patrones y aprender de la realización de una tarea específica. Pero no fue sino hasta tres décadas después que comenzó a utilizarse y evolucionar a como la conocemos hoy día.

La evolución del Machine Learning

Debido a los avances tecnológicos, el machine learning no es como el del pasado. Al inicio los investigadores deseaban saber si los dispositivos electrónicos podrían aprender de los datos. Pero con el paso del tiempo se descubrió que a medida que los modelos son expuestos a nuevos datos, éstos pueden adaptarse de forma independiente. 

Los algoritmos actuales aprenden de cálculos previos para producir mejores decisiones y resultados confiables y repetibles. Más recientemente se abrió la posibilidad de aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos al big data mediante este aprendizaje.

Seguro esta tecnología seguirá avanzando por el impulso consciente de las organizaciones y los múltiples beneficios que ha traído en diferentes campos laborales. 

Diferencias entre el Machine Learning adaptativo vs tradicional

Los algoritmos tradicionales de Machine Learning tienen dos funciones primordiales, el entrenamiento y la predicción. La primera función canaliza los datos recopilados, los depuran, agrupan y transforman; la segunda función analiza la información para generar pronósticos que permitan tomar decisiones acertadas.

Estas funciones suelen estar asociadas, y aunque hasta ahora ha sido efectivo para muchas empresas, al tratarse de dos entes, se requiere de una infraestructura elaborada y costosa.

Por otro lado, el método adaptativo Learning emplea un solo canal de entrenamiento y predicción, así los datos se procesan tan pronto como llegan y se generan insights rápidamente.

El Machine Learning adaptativo supervisa y aprende de los valores de entrada y salida, y a su vez contempla eventos que pueden alterar el comportamiento del mercado en tiempo real para mantener su precisión en todo momento. Siendo mucho más flexible que el tradicional y evitando que el aprendizaje se vuelva obsoleto.

Tipos de algoritmos

Aprendizaje supervisado

El algoritmo establece una correspondencia entre las entradas y las salidas deseadas del sistema. La base de conocimiento del sistema está formada por etiquetas y clasificaciones, llegando a ser muy útil para las investigaciones biológicas, biología computacional y bioinformáticas.

Aprendizaje no supervisado

Al contrario del anterior, no ofrece información sobre las categorías. Este tipo de algoritmo se lleva a cabo sobre datos formados sólo por entradas al sistema. Por lo tanto, permite reconocer patrones para poder etiquetar las nuevas entradas.

Aprendizaje semisupervisado

Este tipo de algoritmos combinan los dos algoritmos anteriores, analizando los datos seleccionados y los no seleccionados, para poder clasificar de manera adecuada.

Aprendizaje por refuerzo

El algoritmo aprende en base de ensayo y error, observando el mundo que le rodea. Siendo el más general entre las tres categorías. En el proceso en sí, aprende de cómo se comporta el entorno mediante recompensas (refuerzos) o castigos. El objetivo principal es maximizar la señal de recompensa y comprender el comportamiento del entorno para tomar decisiones acertadas.

Transducción

Este caso es similar al aprendizaje supervisado, pero no construye detalladamente una función. Busca predecir las categorías de los futuros datos basándose en los que ya tiene  de entrada y sus respectivas categorías.

Casos de uso y aplicaciones de aprendizaje automático

Estás son algunas aplicaciones del Machine Learning:

  • Tiendas en línea y plataformas web

    Analiza el historial de compras o reproducciones del usuario y lo compara con lo que han hecho otros usuarios con tendencias o gustos parecidos. Así hace sugerencias y recomendaciones personalizadas de compra, canciones, vídeos u otros

    Vehículos inteligentes

    Gracias al aprendizaje automático, los vehículos podrán ajustar diferentes configuraciones internas  como la temperatura, la música o la inclinación del respaldo de acuerdo a las preferencias del conductor.

    Redes sociales

    Estas pueden utilizarlo para reducir el spam publicado en la red, para detectar tanto noticias falsas como contenidos no permitidos o incluso para sugerir diferentes contenidos a los usuarios según su historial de búsqueda.

    Búsquedas

    Los motores de búsqueda optimizan sus resultados en función de su eficacia, midiendo la misma a través de los clics del usuario.

    Medicina

    La utilización del machine learning en la medicina puede ayudar a detectar con mayor antelación algunas enfermedades.

    Ciberseguridad

    Los nuevos antivirus y servicios de detección de malware potencian el escaneado, aceleran la detección y mejoran la habilidad de reconocer anomalías en los ordenadores.

 

La inteligencia artificial es uno de los pilares que destaca la transformación digital y el machine learning mejora el procesamiento de datos. En la actualidad, ya se está utilizando para encontrar nuevas soluciones en diferentes campos de la vida.

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