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

Noticia Público 15/07/2022 0 371
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Coches autónomos, asistentes de voz inteligentes, recomendaciones de series en streaming. Todas estas cosas tienen capacidad de aprender gracias al machine learning o aprendizaje automático

La habilidad de los sistemas para identificar patrones, analizarlos y hacer predicciones está presente desde el siglo pasado. Sin embargo, actualmente esta disciplina ha ganado mucha mayor relevancia gracias a la gran disponibilidad de datos que se generan y los avances en Inteligencia Artificial (IA).

En este contexto, los expertos de Gartner definen el machine learning como un subconjunto de la IA que le permite a las máquinas desarrollar modelos de resolución de problemas mediante la identificación de patrones en datos. También explican que el aprendizaje se refiere al proceso de entrenamiento. Es decir, que los algoritmos identifican patrones en los datos y luego, con el objetivo de proporcionar resultados más precisos cada vez, utilizan esos patrones para ajustar el modelo.

Esto permite a los ordenadores realizar tareas autónomas específicas sin necesidad de programarlos. Esta capacidad de aprendizaje ya está presente en los buscadores web, diagnósticos médicos y también en la detección de fraudes de los pagos online.

El aprendizaje automático 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 este tipo de aprendizaje son entrenados normalmente para clasificar, encontrar patrones, predecir resultados o para la toma de decisiones fundamentadas.

Tipologías de técnicas 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. Esto aprendizaje permite clasificar ciertos elementos en tareas cotidianas como detectar correo que consideremos spam o agrupar imágenes según su categoría 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 y por tanto dirigidas a las audencias interesadas.

Aprendizaje por refuerzo

Se produce cuando se entrenan los algoritmos mediante la técnica ensayo-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 algunos diagnósticos médicos.

Principales aplicaciones en empresas y ventajas

El aprendizaje automático 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.

Algunas de sus ventajas y aplicaciones principales son las siguientes:

  • 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 de esta tecnología, 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 posibles ataques.

FUENTE (Noticia de AceleraPyme.es del 15-07-2022)

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