¿Qué es Machine Learning?

Mucha gente usa aplicaciones impulsadas por la inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático. Estas tecnologías ya han causado una revolución en varias industrias, por ejemplo, contribuyeron a la aparición de asistentes virtuales como Siri y permitieron pronosticar el tráfico con Google Maps. Te contamos en palabras sencillas qué es el aprendizaje automático o machine learning, en qué consiste y qué ventajas puede aportar a empresas de distintos ámbitos de actividad.

¿Qué es el machine learning?

El aprendizaje automático (machine learning) son técnicas de análisis de datos que permiten que un sistema analítico aprenda en el curso de la solución de problemas similares y construya relaciones de causa y efecto. Es decir, una computadora puede analizar los indicadores durante varios meses o años, y sacar una conclusión.

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El aprendizaje automático ayuda a las empresas a impulsar el crecimiento, descubrir nuevas fuentes de ingresos y resolver problemas complejos. Tradicionalmente, las empresas utilizaban datos de diferentes fuentes, como comentarios de clientes, empleados y financieros. Los estudios de aprendizaje automático automatizan y agilizan este proceso. Mediante el uso de un software que analiza grandes cantidades de datos a alta velocidad las empresas pueden lograr resultados rápidamente.

¿Cómo funciona el machine learning?

Ve el proceso de aprendizaje para entender mejor cómo el aprendizaje automático trata los datos.

Recopilación
El primer paso es asegurarte de que los datos sean correctos y relevantes para el problema que estás tratando de resolver. Evalúa las posibilidades de recolección de datos, reflexiona sobre su fuente, el formato necesario, etc.

Limpieza
Los datos se generan a partir de varias fuentes y se muestran en varios formatos e idiomas. Elimina los valores irrelevantes y agrega los que faltan. Tanto la idoneidad de uso como la fiabilidad de los resultados dependen de una elaboración correcta de base de datos.

Separación
Según el tamaño del conjunto de datos, en algunos casos, es posible que solo necesites una pequeña parte de los datos. Elige una parte y divídela en dos grupos: uno para el uso del algoritmo y otro para la evaluación de sus acciones.

Aprendizaje
Esta etapa tiene como objetivo encontrar una función matemática que realice con precisión la tarea especificada. El algoritmo utiliza una parte de datos, la procesa, mide la eficiencia del procesamiento y ajusta automáticamente sus parámetros hasta que pueda seguir produciendo continuamente el resultado deseado con suficiente seguridad.

Calificación
Una vez que un algoritmo funcione bien con los datos de entrenamiento, debes evaluar su rendimiento con los datos que aún no ha encontrado. Haz ajustes adicionales si es necesario. Este proceso evita el sobreajuste, un fenómeno en el que el algoritmo funciona bien solo con datos de entrenamiento.

Optimización
Optimiza el modelo para que al integrarlo en la aplicación pese lo menos posible y funcione más rápido.

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Tipos de machine learning

Para facilitar la percepción, los tipos de aprendizaje automático generalmente se dividen en tres categorías:

• aprendizaje con un maestro (supervised learning),
• aprendizaje sin maestro (unsupervised learning),
• aprendizaje reforzado (reinforcement learning).

Aprendizaje con un maestro

Esta práctica es muy parecida al proceso de aprendizaje de un niño con respecto al mundo que lo rodea, solo que en este caso el algoritmo cumple el papel del niño.
Los datos preparados para el análisis contienen inicialmente la respuesta correcta, por eso el objetivo del algoritmo no es responder, sino entender por qué precisamente de esa manera se detectan las relaciones. El resultado es la capacidad de construir predicciones y modelos correctos.

Aprendizaje sin un maestro

Para este tipo de aprendizaje, el concepto clave es un patrón: al procesar conjuntos de datos significativos, el algoritmo primero debe identificar patrones de forma independiente. En la siguiente etapa, basándose en los patrones identificados, la máquina interpreta y sistematiza los datos.

Aprendizaje reforzado

Los principios del aprendizaje reforzado se toman de los experimentos psicológicos: la máquina trata de encontrar las acciones óptimas que tomará mientras se encuentra en un conjunto de diferentes escenarios. Estas acciones pueden tener efectos a corto y largo plazo, y se requiere que el algoritmo detecte estas conexiones.

10 principales algoritmos de machine learning

1. Regresión lineal. Si tienes una secuencia de números (100, 200, 300, 400, 500, x), la regresión lineal puede predecir fácilmente que x debe ser 600. Este algoritmo predice las relaciones lineales simples en los datos y valores dentro de las tendencias.
2. Regresión logística. Te permite dividir los objetos simples en dos clases. Da una respuesta en forma de número entre 0 y 1. Si el número está por debajo de cierto umbral de valor, el objeto pertenece a la primera clase de objetos, y si es más alto, a la segunda. La calibración del valor umbral para dividir objetos en clases se selecciona durante la calibración del algoritmo.
3. K-medias. Este algoritmo de aprendizaje automático puede agrupar objetos según su grado de similitud. Su tarea es distribuir muchos objetos en varias clases con propiedades similares.
4. Máquinas de vectores soporte. Otro clasificador, que es radicalmente diferente del anterior en su estructura: intenta construir una línea para separar con mayor precisión los diferentes tipos de objetos.
5. Clasificador bayesiano. Este algoritmo determina la clase a la que pertenece un objeto. Los mecanismos de clasificación se basan en el cálculo de la probabilidad con la que un objeto pertenece a un determinado tipo de datos.
6. Redes neuronales. Es el algoritmo superior entre todos los algoritmos de aprendizaje automático. Es el adecuado para la predicción, el reconocimiento y la clasificación. Además, este algoritmo puede generar contenido por sí solo.
7. Redes neuronales convolucionales. Es el algoritmo gemelo de las redes neuronales tradicionales. La principal diferencia está en la agrupación inteligente de datos y el trabajo con estos grupos dentro de la red. Dichos algoritmos son la base de los sistemas de visión y audición por computadora.
8. Árboles de decisión. El algoritmo representa los estados de un objeto en forma de árbol. Por ejemplo, “si una persona de género masculino, tiene más de cuarenta años y tiene malos hábitos, entonces la probabilidad de desarrollar una enfermedad cardíaca es superior a la media”.
9. Algoritmo de bosque aleatorio. Es el sucesor ideológico del método del árbol de decisión. A partir de árboles simples, se construye un grupo (bosque), cada árbol es ligeramente diferente de sus semejantes. Los árboles en el bosque votan por ciertas soluciones, y la solución más común se convierte en la respuesta del sistema.
10. Boosting. Se crea un clasificador fuerte sobre la base de los débiles: cada nuevo modelo aprende de los errores del anterior. Es decir, cada vez se suman más y más modelos nuevos que intentan corregir los errores de sus antecesores. Esto continúa hasta que los pronósticos estén libres de errores o se alcance el límite en el número de modelos.

Casos de uso y aplicaciones

En los negocios existen tres áreas de aplicación para el aprendizaje automático: descriptivo, predictivo y normativo.

La aplicación descriptiva se refiere al registro y análisis de datos estadísticos para mejorar las capacidades de inteligencia comercial. Los gerentes reciben un análisis suficientemente informativo de los resultados y consecuencias de acciones y decisiones pasadas. Este proceso ahora es común para la mayoría de las grandes empresas en todo el mundo; por ejemplo, se usa en el análisis de proyectos de ventas y publicidad para determinar sus resultados y rentabilidad.

La segunda aplicación del aprendizaje automático es la previsión. La recopilación de datos y su uso para predecir un resultado específico permite aumentar la velocidad de reacción y tomar decisiones correctas en el menor tiempo posible. Por ejemplo, predecir la pérdida de clientes puede ayudar a prevenirla. Hoy en día, este proceso se utiliza en la mayoría de las grandes empresas.

La tercera y más avanzada aplicación de aprendizaje automático está siendo implementada por empresas existentes y mejorada por los esfuerzos de las nuevas. Simplemente predecir resultados o comportamientos ya no es suficiente para administrar un negocio de manera efectiva. Comprender las causas, los motivos y la situación circundante es una condición necesaria para tomar la mejor decisión. Este método es más efectivo cuando la persona y la máquina unen sus fuerzas. El aprendizaje automático se utiliza para encontrar relaciones significativas y predecir resultados, y los especialistas de datos interpretan el resultado para comprender por qué existe tal relación. Como resultado, es posible tomar decisiones más precisas y correctas.

Estos son algunos ejemplos de aplicaciones de aprendizaje automático.

Logística y producción

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• En Rethink Robotics usan el aprendizaje automático para entrenar manipuladores y aumentar la velocidad de producción.
• En JaybridgeRobotics automatizan las máquinas ejecutoras de grado industrial para que funcionen de manera más eficiente.
• En Nanotronics automatizan los microscopios ópticos para mejorar los resultados de inspección.
• Netflix y Amazon optimizan la asignación de recursos según las necesidades del usuario.
• Otros ejemplos son la previsión de la demanda de ERP/ERM, la previsión de fallos y la mejora del mantenimiento, la mejora del control de calidad, y el aumento de la capacidad de la línea de producción.

Ventas y marketing

• 6sense predice qué cliente potencial y en qué momento es más probable que compre.
• Salesforce Einstein ayuda a anticipar oportunidades de ventas y automatizar tareas.
• Fusemachines automatiza los planes de ventas con ayuda de IA (inteligencia artificial).
• AirPR ofrece formas de mejorar la efectividad de las relaciones públicas.
• Retention Science ofrece interacción entre canales.
• Otros ejemplos incluyen la predicción del valor del ciclo de vida del cliente, la mejora de la precisión de la segmentación de clientes, la identificación de patrones de compra de clientes y la optimización de la experiencia del usuario en las aplicaciones.

Recursos humanos

• Entelo ayuda a los reclutadores a encontrar y seleccionar candidatos.
• HiQ ayuda a los managers con la gestión del talento.

Finanzas

• Cerebellum Capital y Sentient utilizan el aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones en las inversiones.
• Dataminr puede ayudar con las decisiones financieras actuales, alertando sobre las tendencias sociales y las últimas noticias con anticipación.
• Otros ejemplos son la detección de fraudes y la previsión de precios de las acciones.

Sector de salud

• Atomwise utiliza modelos predictivos para reducir el tiempo de producción de fármacos.
• Deep6 Analytics identifica pacientes elegibles para ensayos clínicos.
• Otros ejemplos incluyen diagnósticos de enfermedades más precisos, atención personalizada mejorada y evaluación de riesgos para la salud.

Conclusión

Las tecnologías de aprendizaje automático ya se han convertido en parte de la vida cotidiana, mientras que la cantidad de empresas emergentes y productos basados ​​en el aprendizaje automático está creciendo activamente. Al ser la causa de las revoluciones tecnológicas en algunas áreas de la economía, el aprendizaje automático puede llegar a ser un motor a escala de empresas y países. Ahora es el momento de pensar en integrar el aprendizaje automático en los procesos del negocio para no perder competitividad.