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El aprendizaje automático o machine learning (ML) se ha generalizado en los últimos años, pero la mayoría de la gente no es plenamente consciente de su papel en la vida cotidiana.
Muchos de nosotros utilizamos a diario aplicaciones basadas en tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático. Estas tecnologías ya han provocado una revolución en muchos sectores, como la facilitación de asistentes virtuales como Siri y Alexa, la posibilidad de prever el tráfico con Google Maps. Expliquemos de forma sencilla qué es el aprendizaje automático y qué beneficios puede aportar a las empresas de diferentes sectores.
Para facilitar la referencia, los tipos de aprendizaje automático se dividen en tres categorías:
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje por refuerzo
Tipos de aprendizaje automático
Aprendizaje supervisado
Este tipo es muy similar a la forma en que un niño aprende el mundo que le rodea, solo que el niño es un algoritmo. Los datos preparados para el análisis contienen inicialmente la respuesta correcta, por lo que el objetivo del algoritmo no es responder, sino entender «¿Por qué es así?» identificando las correlaciones. El resultado es la capacidad de construir predicciones y modelos correctos.
Aprendizaje no supervisado
Para este tipo de aprendizaje, el concepto clave es el de patrón: al procesar cantidades importantes de datos, el algoritmo debe identificar primero los patrones de forma independiente. En el siguiente paso, basándose en los patrones identificados, la máquina interpreta y organiza los datos.
Aprendizaje por refuerzo
Los principios del aprendizaje por refuerzo se han tomado prestados de los experimentos psicológicos: una máquina intenta encontrar las acciones óptimas a realizar cuando se encuentra en un conjunto de escenarios diferentes. Estas acciones pueden tener consecuencias tanto a corto como a largo plazo, y el algoritmo debe descubrir estas conexiones.
Herramientas de aprendizaje automático
Las herramientas de aprendizaje automático se utilizan en los siguientes pasos:
- La recogida y la preparación de los datos
- Construcción de modelos
- Formación y despliegue de aplicaciones.
Para realizar cada uno de estos pasos se utilizan plataformas especializadas. Se diferencian en el lenguaje de programación (Python, Cython, C, C++, CUDA, Java), el sistema operativo (Linux, Mac OS, Windows) y las tareas que se pueden resolver con su ayuda.
Hoy en día hay docenas de herramientas de software en el mercado:
- TensorFlow
- Shogun
- io
- Rapid Miner
- ML de Google Cloud
- Aprendizaje automático de Amazon (AML)
- NET
- Apache Mahout
- Microsoft Azure ML
- Aplicaciones prácticas de la tecnología ML
Avances tecnológicos del aprendizaje automático
El aprendizaje automático ya se aplica en todos los ámbitos del quehacer humano. Ya en 2017, se lanzó un nuevo índice IA100 bajo la Universidad de Stanford para seguir la dinámica en el campo de la IA. Según los datos obtenidos por la universidad, el número de start-ups se multiplicó por 14 desde el año 2000 hasta 2018. Echemos un vistazo a las áreas de avances tecnológicos que nos esperan gracias al ML.
Robótica
En el futuro, los robots se autoformarán en las tareas que se les asignen previamente. Por ejemplo, podrán trabajar en la extracción de minerales: petróleo, gas y otros. Podrán, por ejemplo, estudiar las profundidades del mar y apagar incendios. Los programadores no tendrán que escribir programas masivos y complejos por su cuenta por miedo a cometer un error en el código. La IA también repercutirá en la mejora de la calidad de la intimidad humana: ya tenemos coches no tripulados, robots aspiradores, rastreadores del sueño, la actividad física y la salud, y otros productos de la Internet del comportamiento.
Marketing
El ejemplo más evidente del uso del aprendizaje automático en el marketing son los motores de búsqueda Google, Baidu, Bing…, que lo utilizan para controlar la relevancia de los anuncios. Las redes sociales FaceBook, Twitter, Instagram y otras están utilizando sus propias máquinas de análisis para investigar los intereses de los usuarios y mejorar la personalización del feed de noticias. La investigación de marketing que precede al desarrollo y lanzamiento de los productos de la empresa será más fácil de aplicar y los datos resultantes serán más precisos. La agrupación en grupos con parámetros similares hará realidad las ofertas personalizadas: será posible atender las necesidades de cada individuo, en lugar de grupos de consumidores.
Seguridad
El campo de la seguridad moderna es inimaginable sin el aprendizaje automático. Los sistemas de reconocimiento facial en el metro y el uso de cámaras que escanean rostros y matrículas en las autopistas se han convertido en parte integrante de la vida humana y en ayudas indispensables para las fuerzas policiales en la búsqueda de delincuentes y personas perdidas.
El sector financiero y los seguros
Previsiones bursátiles y estimaciones de capitalización de marcas más precisas, decisiones sobre productos de préstamo a particulares y empresas, determinación del coste y la idoneidad de los seguros, e incluso la reducción de las colas en las oficinas al tiempo que se reducen los costes de personal, son algunas de las oportunidades que se presentarán en este sector.
Catering
El Big Data se está utilizando para desarrollar ofertas especiales para los huéspedes en función de la utilización de la capacidad de los pasajeros en los restaurantes y cafés, y servicios para planificar las compras de los chefs.
Medicina
En las instituciones médicas, el aprendizaje automático permite procesar rápidamente los datos de los pacientes, realizar un diagnóstico preliminar y seleccionar un tratamiento individualizado a partir de la información sobre las enfermedades del paciente de la base de datos. El ML también proporciona la capacidad de identificar automáticamente los grupos de riesgo de nuevas cepas de enfermedades virales.
Extracción de minerales
El análisis del suelo demuestra o desmiente la presencia de minerales y ayuda a delimitar una zona para su futura extracción.
La tecnología de aprendizaje automático ya forma parte de la vida cotidiana, y el número de empresas y productos de aprendizaje automático crece activamente. Siendo la causa de las revoluciones tecnológicas en algunas áreas de la economía, el ML tiene el potencial de ser un motor a escala de las empresas y las naciones. Hoy es un buen momento para pensar en integrar el aprendizaje automático en los procesos de negocio para no perder la ventaja competitiva.
Creativa, social media manager, copywriter y amante de gatitos. Donde me encanta escribir y crear conceptualizaciones para las marcas, y expresarme libremente a través de mis letras.
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