El Machine Learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (AI) enfocada al análisis de datos de forma mecánica a través de la construcción de métodos analíticos. Este modelo tiene como principio el aprendizaje por medio de la identificación de patrones y datos relevantes que le permitan tomar decisiones.
¿Qué es el Machine Learning y cómo funciona?
Una de las máximas del aprendizaje automático es la reducción de la intervención del ser humano en los procesos por medio de sistemas iterativos o repetitivos capaces de adaptarse al entorno. Cada vez que uno de estos sistemas se expone a mayor cantidad de data aprenden a realizar cálculos diseñados para encontrar soluciones que sean realizables en el corto y mediano plazo, estos son resultados que se repiten en un tiempo determinado como el sistema desarrollado por la MIT para traducir idiomas perdidos.
Si bien los algoritmos en los que se basa el Machine Learning han existido desde hace un tiempo considerable, los sistemas capaces de potencializar los recursos del Big Data o macrodatos son muy recientes. Incluso, hoy en día interactuamos con ellos a diario, como el buscador de Google que relaciona de acuerdo a la solicitud los resultados más favorables o los
servicios streaming como Netflix que se adaptan para generar trailers a partir de los gustos del perfil, entre otras aplicaciones.
En otras palabras es una forma de entrenar a una máquina para que aprenda e interprete, utilizando aplicaciones de la inteligencia artificial (IA), una amplia variedad de datos disponibles en menor tiempo y con resultados precisos. En ese sentido aumenta en gran medida las posibilidades de encontrar escenarios de riesgo u oportunidades de negocio.
En resumen es un sistema basado en aprendizaje automático debe tener capacidad para procesar datos, algoritmos para identificar patrones básicos o avanzados, escalabilidad para adaptarse a entornos más complejos, automatización o procesos repetitivos y, por último, modelado de conjuntos o relación de data.
Sin lugar a dudas es una tecnología que ha llegado para quedarse y su utilidad es innegable en los diferentes sectores económicos, en especial aquellas industrias que cuentan con grandes bases de datos. Muchos de ellos con aplicaciones en tiempo real con consecuencias positivas en la eficiencia de las prestaciones de las empresas, como: los servicios financieros que administran sus parámetros de seguridad con patrones para proteger a sus usuarios o para prevenir fraudes, también están los sistemas de salud que implementan esta tecnología en dispositivos para monitorear el estado de un paciente en tiempo real al identificar datos atípicos de la sintomatología.
Tipos de Machine Learning más utilizados en el mercado:
En ese sentido, existen diferentes modalidades para operar el aprendizaje automático o Machine Learning, dentro de los que se encuentran el aprendizaje supervisado, semisupervisado, no supervisado o por refuerzo.
El aprendizaje supervisado aplica algoritmos que utilizan muestras que les ayuda a identificar la información de entrada y la de salida. Estas entradas y salidas también tienen parámetros para ser clasificadas de acuerdo a la utilidad requerida, de esta forma el sistema identifica a partir de las muestras cómo debe adaptar su funcionamiento para encontrar los resultados deseados. Los patrones de clasificación, predicción, regresión, entre otros, ayudan a procesar la información para encontrar nuevos patrones que optimicen el sistema. Por lo general, su implementación se realiza en antecedentes que ayuden a predecir resultados futuros, como los movimientos financieros inusuales que podrían significar un fraude o un síntoma que evidencia el malestar de un paciente.
El aprendizaje semisupervisado tiene una aplicación similar a los aprendizajes supervisados, pero permiten utilizar datos segmentados y no segmentados para su entrenamiento. Por lo general, los datos segmentados o con etiqueta tienen un costo por la vinculación de una personal capacitado para clasificar información, contrario a la data no segmentada o no etiquetada que se obtiene de forma más rápida y se complementa con mayor facilidad con una muestra pequeña de datos segmentados. Uno de sus usos más frecuentes es el reconocimiento facial que utiliza los rasgos generales al igual que los particulares de cada persona.
Un aprendizaje no supervisado se ajusta normalmente a datos en los que no aplican antecedentes históricos, es decir, que a partir del análisis de datos no se busca realizar una predicción futura sino que identifica características, tendencias, datos atípicos o agrupaciones relevantes para la toma de decisiones. El marketing digital, por ejemplo, funciona de esta forma, ya que no puede predecir a futuro el comportamiento de los usuarios sino que a partir de los comportamientos más frecuentes y tendencias implementa mecanismos de interacción y participación.
El aprendizaje por refuerzo es utilizado en sistemas más autónomos como la robótica y la navegación aplicando una metodología de prueba y error para encontrar los resultados más óptimos. Acá entran en juego tres características fundamentales que son: el tomador de decisiones, el entorno y la función a ejecutar, la interacción entre estos tres componentes determinará cuáles son las acciones que optimizan el funcionamiento del sistema.
En conclusión
Al igual que otros sistemas como el aprendizaje profundo o Deep Learning, tienen como objetivo la extracción de datos significativos para encontrar ejecutables. Sólo debe identificar muy bien cuáles son sus necesidades y objetivos en su implementación. En Exsis Digital Angels contamos con las herramientas necesarias para saber cómo emparejar procesos y herramientas a algoritmos adaptables enfocados a la obtención de resultados.
Una implementación tecnológica integral debe abordar no sólo las necesidades técnicas, sino, que además provee un ecosistema enfocado a la calidad y cultura de su empresa.