Machine learning: la importancia de la automatización de las decisiones en tu empresa

Cuando trabajamos en el crecimiento de nuestra empresa, nos enfrentamos a diferentes problemas. Algunos de estos pueden ser: ¿cómo mejorar el producto?, ¿cómo ganar más clientes? o ¿cómo aprovechar mejor los recursos? Es más, probablemente, tú seas la persona responsable de resolverlos. Sin embargos, ¿estos obstáculos podrían ser resueltos con Inteligencia Artificial? ¿Cómo? Es aquí donde nace la importancia del machine learning.

Por definición el Aprendizaje Automático, o en inglés Machine Learning, es una disciplina de ciencias informáticas directamente relacionada con la Inteligencia Artificial. El Machine Learning es la capacidad que posee un software o una máquina para aprender a través de la adaptación de varios algoritmos de su programación, es decir identificar patrones complejos en múltiples datos.

El Aprendizaje Automático es una tecnología que permite que muchas operaciones se puedan realizar reduciendo la necesidad de intervención humana. Este sistema ofrece una gran ventaja a la hora de controlar de manera más efectiva una mayor cantidad de información. Es el caso de los robots AIV, capaces de crear sus propias rutas y trayectorias. Si bien el machine learning puede sonar ajeno a nuestra vida diaria, el contacto con esta tecnología es cotidiano: detección de fraudes o recomendaciones en línea en Netflix

El aspecto iterativo del machine learning es importante porque a medida que los modelos son expuestos a nuevos datos, estos pueden adaptarse de forma independiente. Aprenden de cálculos previos para producir decisiones y resultados confiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva, pero que ha cobrado un nuevo impulso; por lo tanto, deberías tenerla presente en la configuración de tu empresa.

¿Cómo funciona el Machine Learning?

El Machine Learning utiliza algoritmos que realizan muchas acciones por cuenta propia. Estos obtienen cálculos propios según la cantidad de datos recogidos en el sistema y mientras se obtengan más datos, las acciones resultantes serán mejores y más precisas. Hasta cierto punto, estas computadoras se programan a sí mismas, empleando estos algoritmos, los cuales tienen la función de actuar como un ingeniero que pueda diseñar nuevas respuestas, según la información que se le suministra por medio de su interfaz.

Absolutamente todos estos datos se transforman en un algoritmo, y mientras sea en mayor cantidad, la complejidad y efectividad de cálculo que proporcionen también será mayor para el sistema informático.

El Machine Learning es de gran ayuda para modelar y recopilar conocimiento, con la finalidad de facilitar información específica y para la elaboración de mejores herramientas de trabajo para las personas. Durante los próximos años, se prevé que el uso de algoritmos serán un factor importante en la profesionalidad y la competitividad.

Por tal razón, son muchas las empresas que están utilizando Redes Neuronales con Machine Learning en sus productos y servicios, aprovechando los beneficios que aporta la aplicación de este sistema. Su uso ha mejorado su experiencia de trabajo, así como optimizado sus procesos productivos.

¿Cómo generar valor en mi empresa con Machine Learning?

A nuestro alrededor, encontramos diferentes usos del aprendizaje de máquina. Por ejemplo, Netflix, Amazon o Spotify usan sistemas de recomendación para sugerir productos o contenido. También podemos encontrar inteligencia artificial en aplicaciones tan distintas como los coches autónomos desarrollados por Google o en sistemas de diagnóstico médico.

Piensa en tu trabajo o en tus actividades diarias, ¿todas las actividades de tu negocio pueden ser manejadas exitosamente por tu equipo de trabajo? Muchas tareas pueden ser resueltas por humanos, pero, si la información o las tareas adquieren un volumen muy grande, dichas acciones se vuelven imposibles. Así como ciertas tareas manuales pueden ser automatizadas con brazos robóticos, con el aprendizaje de máquina reemplazamos tareas mentales de análisis de datos con sistemas de aprendizaje automático. Entonces, piensa: ¿qué decisión se puede automatizar? ¿qué datos se pueden usar?

La razón por la que el aprendizaje de máquina es útil y genera valor es porque funciona para automatizar la toma de decisiones usando como entrada datos relacionados con el problema.

¿Qué tipos de Machine Learning existen?

El sistema de Machine Learning se basa en evidencias y experiencias en forma de datos, los cuales comprende por sí mismo detectando comportamientos o patrones. De este modo, los diversos escenarios serán analizados por el sistema y darán con la solución de la tarea específica.

Según la cantidad de ejemplos que se den en una situación, se elabora un modelo que deduce y generaliza un comportamiento ya visto; a partir de este patrón, procede a realizar predicciones para casos nuevos. Veamos los principales tipos de Machine Learning:

Aprendizaje supervisado

Se basa en la información de entrenamiento. Es donde se le proporciona cierta cantidad de datos definiendo con etiquetas dichos datos, de manera que el sistema se vaya entrenado. Por ejemplo, se proporciona a la computadora imágenes de gatos o perros con etiquetas que los definan como tales. Al introducir la cantidad suficiente de estos datos, sin necesidad de utilizar etiquetas se pueden introducir nuevos datos, basándose en varios patrones que durante su entrenamiento ha registrado.

Aprendizaje no supervisado

Las etiquetas o valores verdaderos no son utilizados en este tipo de aprendizaje, ya que, en este caso, la finalidad de este sistema es la de la abstracción y comprensión de patrones de información de modo directo. Se trata de un método de entrenamiento similar a la forma en que procesa la información un ser humano. También es conocido como un modelo de problema o clustering.

Aprendizaje semisupervisado

En este tipo de aprendizaje, se toman en cuenta los datos supervisados y no supervisados, combinando los dos anteriores para que se pueda clasificar de manera adecuada.

Aprendizaje por refuerzo

A partir de la experiencia, los sistemas aprenden con este modelo de aprendizaje. Por ejemplo, el comportamiento de un coche autónomo se puede regular en caso de una decisión errada, esto se hace por medio de un sistema que registra estos valores y responde con un sistema de castigos y premios, y el vehículo se ve forzado a desarrollar un aprendizaje efectivo de hacer sus tareas.

Transducción

Este sistema es muy similar al aprendizaje supervisado, aunque no construye una función de manera clara, solo trata de predecir variedades de ejemplos futuros.

Aprendizaje multi-tarea

Son los métodos de aprendizaje que emplean previamente conocimiento aprendido por el sistema, donde están propensos a enfrentarse a diversos problemas.

 

¿Qué esperas para integrar alguno de estos tipos de Machine Learning en tu empresa?

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