Machine learning: qué es y para qué sirve

Coches autónomos capaces de conducir solos, sugerencias personalizadas de compras o asistentes virtuales como Siri o Alexa son solo algunas de las tecnologías que, hace unos años, parecían una quimera, pero que hoy día son posibles gracias al machine learning y el análisis big data

Esta rama de la inteligencia artificial está suponiendo toda una revolución en los modelos de negocios de todos los sectores y cuenta con un potencial aún incalculable. Pero ¿qué es el machine learning, para qué sirve y cómo funciona? 

¿Qué es el machine learning?

El machine learning, también conocido como aprendizaje automático, es una de las aplicaciones de la inteligencia artificial más poderosa. Es capaz de crear máquinas o sistemas capaces de aprender de forma autónoma y automática, sin haber sido expresamente programadas para ello.

Esta disciplina, a través de algoritmos, es capaz de dotar a las máquinas con la capacidad de analizar datos, identificar patrones y tomar decisiones, con la mínima intervención humana.

En la actualidad, convivimos con ejemplos de este machine learning cada día, pero su historia se remonta muchas décadas atrás.

Machine learning: qué es y para qué sirve

El principio del machine learning 

Transcurrían los años 50 cuando Marvin Minsky, cofundador del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) junto a Dean Edmonds crearon SNARC, la primera red neuronal artificial. Estos modelos computacionales se inspiraban en la forma en la que las neuronas, a través de un sistema de nodos interconectados, transmiten la información.

Así nació la primera máquina capaz de aprender por sí misma a realizar una tarea, a través de ejemplos proporcionados inicialmente, pero sin haber sido programada para ello de forma expresa.

Este primer gran hito del machine learning supuso todo un éxito y plantó la semilla de la revolución que supondría el paso de la programación mediante reglas a crear computadoras dotadas de inteligencia artificial, aunque también puso de manifiesto los límites que la tecnología aún tenía en aquellos años.

La dificultad en el acceso a los datos y la falta de potencia en el cómputo de aquellos sistemas provocaba que no fueran capaces de resolver problemas complejos. Todo ello derivó en el conocido como AI Winter o primer invierno de la inteligencia artificial, en la que la ausencia de resultados y avances en este campo hizo perder la esperanza en el aprendizaje automático y en otras soluciones de la inteligencia artificial.

Pero, hoy día, la revolución digital ha dejado atrás estos límites. El uso combinado de estas técnicas de machine learning, el incremento en la disponibilidad de datos digitales junto al crecimiento de las bases de datos y la capacidad de computación han logrado que esta tecnología sea ahora aplicable a todo tipo de empresas.

Cómo funciona

Hasta hace poco, la única manera de conseguir que un programa informático funcionara era escribir un algoritmo que definiera los detalles de cada acción y el contexto.

Sin embargo, el quid del machine learning reside en la construcción y adaptación de estos algoritmos con base en datos previamente conocidos por el sistema.

Cada nuevo dato obtenido se convierte en un nuevo algoritmo, de forma que cuantos más datos se obtengan, de mayor efectividad y complejidad serán los cálculos y las respuestas que pueden ofrecer los sistemas.

Para ello, el machine learning emplea tres tipos de técnicas:

  1. Aprendizaje por refuerzo

En esta técnica de aprendizaje, los sistemas aprenden a través de la experiencia, basándose en la prueba y error.

Dentro de un sistema de registro de valores, las máquinas son penalizadas si toman una decisión errónea y recompensadas como forma de optimizar su comportamiento, hasta que logren desarrollar la forma más efectiva de realizar sus tareas.

  1. Aprendizaje supervisado

Este aprendizaje tiene lugar cuando se entrena a las máquinas proporcionándoles cierta cantidad de datos que son definidos mediante etiquetas, de forma que el algoritmo que utilizan será capaz de reconocer esas etiquetas en otras bases de datos.

  1. Aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje no supervisado, las máquinas no identifican patrones con base en datos previamente etiquetados, dedicándose a buscar similitudes y características comunes en datos no estructurados. La finalidad de estos sistemas es llegar a la comprensión y abstracción de patrones de información de forma directa.

Es el método de aprendizaje que más se asemeja al modo en el que los humanos procesamos la información.

Para qué sirve

El auge del big data ha convertido al machine learning en una técnica clave para resolver problemas y alcanzar objetivos en el entorno empresarial.

Este tipo de herramientas de aprendizaje automático son capaces de realizar el análisis y revisión de una gran cantidad de datos al mismo tiempo, disminuyendo el número de tareas y el tiempo necesario para llevarlas a cabo y obteniendo unos resultados increíbles.

El machine learning es capaz de realizar análisis predictivos, causales y análisis de contenidos, con excelentes resultados en casi todos los sectores y, por ello, son herramientas tan demandadas en la actualidad.

Coches autónomos capaces de fijar rutas analizando las imágenes del entorno, sistemas de recomendación cada vez más acertados, nuevas estrategias de comercialización al poder ser capaces de predecir los precios de los productos o servicios o el reconocimiento de imágenes o de voz son solo algunas de las aplicaciones que el machine learning pone al servicio de cada vez más negocios y empresas.

La implantación y el desarrollo de estos sistemas de inteligencia artificial por empresarios y emprendedores ha crecido hasta un 270 % en los últimos años y se calcula que este mercado superará la cifra de los 250 mil millones en el año 2027.

 

Si quieres conocer más sobre las posibilidades infinitas del machine learning y su potencialidad en tu proyecto empresarial, contacta con nosotros y te ayudaremos a saber cómo sacar el máximo partido a los datos y a su análisis para que obtengas los mejores resultados.

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