Aprendizaje Automático (Machine Learning)

El aprendizaje automático, también conocido como "Machine Learning" en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y tomar decisiones basadas en datos, sin necesidad de programación explícita. En lugar de seguir instrucciones específicas, las máquinas pueden analizar patrones y experiencias pasadas para mejorar su desempeño en tareas específicas.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático consta de tres partes:

• El algoritmo computacional, situado en el núcleo de la toma de determinaciones.
• Las variables y las funciones que conforman la decisión.
• El conocimiento base según el cual se sabe la respuesta que permite aprender al sistema (lo entrena) .

Inicialmente, el modelo se alimenta de datos de parámetros para los que se conoce la respuesta. Se ejecuta entonces el algoritmo y se realizan ajustes hasta que el resultado del algoritmo (el aprendizaje) coincide con la respuesta conocida. En este momento, se va aumentando la cantidad de datos que se introducen para ayudar al sistema a aprender y procesar un número mayor de decisiones computacionales.

¿Por qué es importante el aprendizaje automático?

Los datos son la parte más importante de todas las empresas. Las decisiones que se toman en función del análisis de los datos marcan cada vez más la diferencia entre seguir el ritmo de la competencia o quedarse rezagado. El aprendizaje automático puede ser la clave a la hora de desbloquear el valor de los datos corporativos y del cliente, y de promulgar decisiones que mantengan a la empresa a la cabeza de la competencia.

Casos prácticos del aprendizaje automático

El aprendizaje automático se aplica en todos los tipos de sectores; entre ellos, la fabricación, el comercio minorista, los servicios sanitarios y ciencias biológicas, los viajes y hostelería, los servicios financieros, la energía, las materias primas y los servicios públicos. Entre los casos prácticos se encuentran: 

• Fabricación. Mantenimiento predictivo y supervisión condicionada
• Comercio minorista. Venta adicional y marketing multicanal
• Servicios sanitarios y ciencias biológicas. Identificación de enfermedades y satisfacción del riesgo
• Viajes y hostelería. Establecimiento dinámico de los precios
• Servicios financieros. Análisis del riesgo y regulación
• Energía. Demanda de energía y optimización de suministro 

'Machine learning': ¿qué es y cómo funciona? 

La capacidad de las máquinas para aprender está presente en muchos aspectos de la vida cotidiana. Por ello, el ‘machine learning’ está detrás de las recomendaciones de películas en plataformas digitales, del reconocimiento por voz de los asistentes virtuales o la capacidad de los coches autónomos para ver la carretera. Sin embargo, el origen de esta disciplina data de varias décadas atrás. Entonces: ¿por qué ahora es tan importante esta tecnología y qué la hace tan revolucionaria?

¿Cuáles son los tipos de aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se divide en tres categorías principales, que son:

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es una forma de aplicación de aprendizaje automático basada en conocimientos previos. A través de él, el sistema recibe información ya conocida y que viene ya con la respuesta correcta.

Es decir, en este modelo tanto las preguntas como las respuestas ya están conectadas y la función del sistema es mostrar las soluciones según las variables.

Un ejemplo de aprendizaje supervisado es el detector de spam, ya que aprende a través del historial de correo electrónico, puede identificar patrones y luego filtra los mensajes como spam o no.

Aprendizaje sin supervisión

En este formato no hay conocimientos previos. Así, el sistema se enfrenta a una enorme cantidad de datos y los cruza con el objetivo de encontrar patrones. Este proceso es impredecible y depende de una serie de variables introducidas en el sistema.

Un ejemplo de este modelo es cuando una empresa quiere crear campañas de fidelización para sus clientes. Para ello, el sistema necesita analizar el comportamiento de sus consumidores, estudiar sus hábitos y agrupar toda la información relacionada y detectar patrones.

Aprendizaje reforzado

Este tipo de inteligencia artificial de aprendizaje automático le enseña a la computadora a aprender de su propia experiencia y abarca recompensas y castigos.

Para esto se utilizan varias pruebas de ensayo y error. Esto le facilita al sistema aprender a priorizar y comprender qué necesita descartar para tomar la decisión correcta.

Los coches autónomos son ejemplos de este tipo de inteligencia artificial de aprendizaje automático, ya que pueden asimilar las mejores rutas, analizar escenarios y evitar accidentes.

PREGUNTA

¿Cuáles son algunos de los desafíos éticos y de sesgo asociados con la implementación de algoritmos de aprendizaje automático, y cómo se están abordando en la actualidad?

BIBLIOGRAFIA

• https://www.bbva.com/es/innovacion/machine-learning-que-es-y-como-funciona/
• https://www.zendesk.com.mx/blog/aprendizaje-automatico-machine-learning-que-es/