MACHINE LEARNING ¿CÓMO APRENDEN LAS MÁQUINAS?

Publicado en: Noviembre 20 - 2017 por Jorge Chaparro

Lo más probable es que hayas oído hablar del machine learning, quizá no en estos términos, pero se trata de un concepto que gana repercusión conforme la transformación digital se apodera del mundo corporativo.

En este artículo, comprenderás en detalle qué es el machine learning y cómo funciona en la práctica.

Arranquemos por el concepto

En español hablamos del “aprendizaje automático” o cómo las máquinas adquieren conocimiento por sí mismas. Este es un concepto que abarca un tipo de inteligencia artificial que permite que tanto las aplicaciones de software como el hardware sean más precisos en la predicción de resultados sin estar explícitamente programados.

La premisa básica del machine learning es construir algoritmos que puedan recibir datos de entrada y usar análisis estadísticos para predecir un valor de salida dentro de un rango aceptable.

Gartner, en su glosario de TI, define que “los algoritmos avanzados de aprendizaje automático se componen de muchas tecnologías, aprendizaje profundo, redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural, que se utilizan en el aprendizaje supervisado y no supervisado, guiadas por las lecciones de la información existente”.

En resumen, en lugar de repetir patrones programados, las máquinas ahora pueden reconocer nuevos procedimientos y “aprender” mientras “funcionan”.

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¿Cómo funciona en la práctica?

En la práctica, como ya hemos anticipado, los algoritmos de aprendizaje automático se clasifican como:

ALGORITMOS SUPERVISADOS

Cuando se requiere que los humanos proporcionen la entrada y salida deseada, también proporcionan retroalimentación sobre la precisión de las predicciones durante el entrenamiento. Una vez que se completa el entrenamiento, el algoritmo aplicará lo que se ha aprendido.

ALGORITMOS NO SUPERVISADOS

Son aquellos que no necesitan ser entrenados con los datos de resultados deseados. En cambio, utilizan un enfoque iterativo, un aprendizaje profundo para realizar análisis de cantidades exponenciales de datos y sacar conclusiones. Se usan para tareas de procesamiento más complejas.

Independientemente de la categoría, lo que es importante saber es que los procesos involucrados en el aprendizaje automático son similares a los de minería de datos y modelado predictivo. Requieren una búsqueda de patrones y ajuste de las acciones.

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Normalmente, ni siquiera nos damos cuenta de que ya estamos familiarizados con el machine learning cuando compramos en Internet y recibimos anuncios relacionados con dicha compra.

Los mecanismos de recomendación utilizan el aprendizaje automático para personalizar la entrega de anuncios en línea casi en tiempo real en función del comportamiento virtual de los usuarios (historial de navegación, entre otras acciones).

Además del marketing personalizado, otros usos comunes del aprendizaje automático son: la detección de fraude, el filtrado de correo no deseado, la detección de amenazas de seguridad de red y el mantenimiento predictivo.

BENEFICIOS DEL MACHINE LEARNING PARA LOS NEGOCIOS

Finalmente, es importante saber que el concepto de aprendizaje automático ofrece numerosas ventajas comerciales, entre las que podemos destacar:

  • Predicción del comportamiento del consumidor, patrones de compra y necesidades.
  • Eliminación del ingreso manual de datos y análisis automáticos y predictivos.
  • Recomendaciones de acciones para clientes y colaboradores (indicación de productos, facilitación del uso de herramientas y recursos tecnológicos).
  • Análisis financiero a un nivel más profundo, para anticipar eventos y prevenir gastos.
  • Mejoras en la seguridad de la información, con detección de vulnerabilidades y amenazas.

¿Has usado alguna solución basada en el aprendizaje automático? Déjanos tu comentario y para conocer más sobre cómo el machine learning puede ayudarle a tu organización síguenos en redes sociales.

 

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