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Machine learning. ¿Qué es y cuáles son sus utilidades?

15 Mar 2022. 09:26
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Traducciones de textos, recomendaciones de compras y ofertas, asistentes de voz, coches autónomos que ven la carretera, o incluso la recomendación de series y películas en las plataformas de streaming. Todas estas cosas tienen algo en común, y es la capacidad que tienen estas tecnologías de aprender gracias al machine learning. 

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Descripción

La habilidad para hacer que los sistemas sean capaces de identificar patrones y analizarlos para poder hacer una predicción tiene sus orígenes en el siglo pasado. Sin embargo, es ahora cuando esta disciplina ha estado ganando mayor relevancia gracias a la gran disponibilidad de datos que vamos generando y al avance que estamos teniendo con las aplicaciones de la inteligencia artificial. 

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial basada en el uso de algoritmos para que máquinas y ordenadores tengan la capacidad de identificar patrones en distintos conjuntos de datos para poder elaborar posteriores predicciones.  

 

Esta tecnología busca imitar la forma en la que aprenden los seres humanos mejorando de forma gradual su precisión. 

 

 

Asimismo, permite a los computadores realizar tareas autónomas específicas sin necesidad de ser programados. Esta capacidad de aprendizaje la podemos ver reflejada en la mejora de los motores de búsqueda, en diagnósticos médicos y también en la detección de fraudes en mecanismos de pagos online. 

Esta tecnología no solo está teniendo una gran importancia en el presente, la tendencia es seguir mejorando su uso en el futuro gracias al gran potencial que tiene en los distintos procesos dentro de grandes, medianas y pequeñas empresas. Pero, cómo funciona realmente? 

¿Cómo funciona el machine learning? 

El machine learning está compuesto por diferentes tipos de modelos de aprendizaje. Dependiendo del resultado que queramos obtener y de la naturaleza de los datos a analizar, se puede utilizar uno de los tres tipos: supervisado, no supervisado o de refuerzo. Los algoritmos de machine learning son entrenados normalmente para clasificar, encontrar patrones, predecir resultados o para la toma de decisiones fundamentadas. 

  

Los 4 tipos de Machine learning 

Machine learning supervisado 

El aprendizaje supervisado consiste en introducir un sistema de etiquetas asociadas a los datos analizados con el fin de que el sistema pueda detectar patrones que le permitan tomar decisiones o hacer predicciones. 

Este tipo de aprendizaje permite clasificar ciertos elementos en tareas de uso cotidiano como detectar correo que consideremos spam o agrupar diferentes imágenes según su categoría o temática en un buscador como Google. 

 Machine learning no supervisado  

En este caso, los algoritmos no identifican patrones en datos previamente etiquetados, sino que están programados para detectar similitudes en un tipo de información específica. 

Se trata de una posible solución para el análisis de datos exploratorios como, por ejemplo, extraer patrones de datos provenientes de redes sociales para crear campañas altamente segmentadas. 

 

Aprendizaje por refuerzo 

Se produce cuando se entrenan los algoritmos para aprender mediante ensayo y error hasta lograr tomar la mejor decisión ante distintas situaciones recompensando las decisiones correctas. Actualmente, este tipo de aprendizaje se utiliza para posibilitar el reconocimiento facial o realizar algún diagnóstico médico. 

 

Principales aplicaciones en empresas y ventajas  

El Machine learning puede ser realmente favorable en sectores completamente distintos entre sí: Medicina, Ingeniería, Bioingeniería, Robótica, Lingüística, Videojuegos, Web, Recursos Humanos, Big Data, Economía, Finanzas, Marketing, etc.  

Esto lo convierte en uno de los pilares que impulsa la transformación digital. Actualmente son muchas las aplicaciones que puede tener y cada día se van descubriendo campos donde puede ser de gran utilidad. Te contamos algunas aplicaciones y sus ventajas: 

  • Optimización de perfiles de clientes. Estos datos sirven para conocer el perfil de los clientes potenciales y de esta manera anticiparnos, prediciendo sus deseos y necesidades. 

  • Motores de recomendación. Utilizando datos de comportamiento de consumo anteriores, los algoritmos pueden hacer recomendaciones complementarias y relevantes para los clientes durante el proceso de compra en las tiendas en línea. 

  • Fijación de precios dinámicos. A través del machine learning, se puede predecir el precio de cada producto o servicio en forma dinámica, teniendo en cuenta los datos y las variables económicas de la oferta y la demanda. 

  • Detección de fraudes financieros. Asimismo, podemos detectar el riesgo de cada cliente, teniendo en cuenta las probabilidades existentes de fraude. 

  • Ciberseguridad. Dado que la máquina se encuentra en constante aprendizaje, le permite conocer y distinguir patrones de comportamiento anormales. Por lo tanto, es capaz de predecir ataques. 

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