Machine Learning: ¿Qué es y cómo se utiliza?

Gestión de datos de producto (PDM): ¿Qué es y para qué sirve?

Los diferentes usos de la inteligencia artificial se han hecho presentes en diversos campos profesionales como por ejemplo el campo legal. En este campo, las aplicaciones del machine learning han significado un punto de quiebre para las corporaciones jurídicas.

Observamos cómo se encuentra presente en varios aspectos de la vida diaria la capacidad de aprender de las máquinas. No es de extrañar que detrás del reconocimiento por voz de asistentes virtuales o de las diversas recomendaciones de las plataformas virtuales se encuentre el machine learning. 

Dentro de la inteligencia artificial, el machine learning se posiciona como una de las tecnologías más relevantes jamás vistas debido principalmente a las capacidades de planificación y predicción inherentes al aprendizaje automático.

¿Qué es machine learning?

Utilizando diversos algoritmos, el machine learning da a los ordenadores la capacidad de reconocer patrones y elaborar predicciones a través de un análisis de carácter predictivo. Es una disciplina perteneciente al campo de la inteligencia artificial que posibilita a las computadoras a realizar diferentes labores de manera autónoma, es decir sin necesidad de programarlas, tales como identificar patrones para poder realizar predicciones. 

Mediante la estadística como base fundamental, se analizan cantidades de datos por medio de  algoritmos que permiten descubrir el mejor resultado para diversas cuestiones.

El machine learning ha logrado destacada notoriedad en los últimos tiempos debido al auge de los datos, aunque la utilización del término data del año 1959.

Aplicaciones tales como Spotify, Netflix, Prime, Gmail, para nombrar sólo algunas, hacen uso de esta tecnología. Asimismo se utiliza el machine learning para perfeccionar motores de búsquedas y hasta en la robótica.

¿Qué tipos de machine learning existen?

Los diferentes tipos de aprendizaje se basan principalmente en tres categorías conocidas como aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y por último aprendizaje profundo.

Aprendizaje Supervisado

En esta clase de aprendizaje la generación de conocimiento se lleva a cabo mediante datos etiquetados o ejemplos cuyos resultados resultan previamente conocidos. 

En este modelo de Machine Learning es posible la realización de predicciones apropiadas acerca de los datos que no han sido procesados todavía. Se utiliza, por ejemplo,  en detectores de correo spam y también en detectores de captchas, para citar algunos usos. Podemos afirmar que esta clase de modelo aprende de los resultados y adhiere ajustes en sus parámetros para adecuarse a los nuevos datos ingresados.

Aprendizaje No Supervisado

El aprendizaje no supervisado es utilizado en estrategias de marketing con el fin de construir segmentos de mercado mediante variables específicas. Consiste en utilizar datos no etiquetados cuya estructura es no conocida y tiende a obtener datos específicos sin conocer con anterioridad la referencia de las variables de salida.

Como parte del aprendizaje no supervisado podemos encontrar las categorías de reducción dimensional y clustering. La reducción dimensional se utiliza con información compleja e intenta determinar correlaciones en las variables y reduce el tiempo de análisis para obtener información de valor más eficientemente. 

El clustering, en cambio, se utiliza para obtener grupos de datos con similares características y consiste en una técnica exploratoria de análisis de datos que organiza la información sin conocer de antemano la estructura que la forma.

Aprendizaje Reforzado

Este análisis conocido como  aprendizaje profundo o deep learning consiste en la construcción de modelos que mejoren el rendimiento con base en la recompensa o en el resultado de cada interacción.

Para poder obtener una recompensa máxima de manera que la nueva acción obedezca al objetivo, el modelo hace uso de la recompensa como parámetro de ajuste en futuras acciones.

Este tipo de aprendizaje fue utilizado en el programa Alpha Zero y permitió conocer las jugadas posibles y combinaciones en un tablero de ajedrez.

¿Cuáles son los Algoritmos de Machine Learning?

Los modelos de machine learning utilizan los siguientes algoritmos:

Algoritmos Bayesianos

Es uno de los algoritmos más implementados y consiste en clasificar los valores independientemente de otros datos y permiten predecir una categorìa en base a un conjunto características predeterminadas usando un indìce probabilístico. No olvidamos de mencionar, como su nombre lo indica, que utiliza el teorema de Bayes.

Algoritmos de agrupación

Esta clase de algoritmo realiza búsquedas de grupos en datos representados por una variable común y es mayormente usado en el aprendizaje automático y permite a su vez, categorizar y ordenar datos no etiquetados. Tomando como base las características predeterminadas asigna cada punto de datos en una variable y para esto funciona de manera iterativa.

Algoritmos de regresión

Este algoritmo realiza pronósticos de manera eficiente y se enfoca en una variable de tipo dependiente y en una serie de variables independientes distintas. El programa tiene que llevar a cabo  estimaciones y entender en profundidad las relaciones entre las variables estudiadas al momento de realizar tareas de regresión.

Algoritmos de árbol de decisión

Este algoritmo utiliza un método de bifurcación para representar resultados plausibles. En el árbol se producen  nodos representando variables especiales y los resultados de las pruebas realizadas se hallan en las ramas. Se considera una herramienta apropiada para seleccionar opciones en base a criterios gerenciales predeterminados.

Algoritmos de aprendizaje profundo

Estos algoritmos de Deep Learning se manejan de manera fluida a través de datos estructurados. Asimismo ejecutan datos mediante capas compuestas por capas de algoritmos de redes neuronales y transitan hacia una representación reducida de la información en la siguiente capa.

Machine Learning con Python

Phyton es uno de los programas más utilizados en el aprendizaje automatizado ya que posee las características necesarias para la correcta manipulación y análisis de información.

Algoritmos de redes neuronales

Una red neuronal intenta asemejar la clase de conexiones halladas en sistemas biológicos tales como las neuronas cerebrales y comprende una serie de capas conectadas a capas anexas. Estas series de datos interconectados tratan de dar solución a diversos problemas.

¿En qué se puede  usar el machine learning?

Actualmente son varias las disciplinas que utilizan el machine learning. Sin pretender dar una enumeración infinita de usos, hemos considerado importante nombrar los siguientes:

Salud y medicina

En medicina se puede utilizar el machine learning para detección y predicción de enfermedades mediante el análisis de datos. Asimismo es posible utilizarlo en las investigaciones médicas

Sector financiero

Se pueden utilizar los beneficios del machine learning en el mundo financiero, por ejemplo agilizar procesos, y para trabajar herramientas de marketing que permitan ,por ejemplo, captar nuevos clientes. Asimismo permite detectar operaciones ilegales tales como el lavado de dinero o el  blanqueo de capitales.

Asistencia virtual

A través del procesamiento del lenguaje natural (NLP) los asistentes virtuales identifican las necesidades de los usuarios y las transforman en órdenes ejecutadas. Es una de las aplicaciones más populares del machine learning.

Seguridad

Mediante el uso del machine learning se puede mejorar la seguridad en distintos sectores. Por ejemplo, es posible  usar la tecnología para extraer información relevante de cámaras de seguridad tal como la detección de rostros.

Industrias

El machine learning es utilizado en varias industrias para realizar un mantenimiento predictivo en el cual las máquinas sean capaces de reaccionar anticipadamente a las fallas. De igual manera, es utilizado para validar datos, proponer soluciones a las aplicaciones, así como también para la optimización de procesos y funcionamientos con mayor seguridad.

Comunicaciones

Las funciones de machine learning pueden ser usadas para la detección de idiomas para su traducción. También se están observando mejoras considerables en el reconocimiento de voz y su transformación en texto. Asimismo,  mediante el machine learning es posible hallar la subjetividad en textos para luego, mediante un análisis lingüístico, poder extraer su significado.

Desplazamientos

El machine learning se está utilizando en vehículos con conducción autónoma, así como también en aplicaciones como GPS, las cuales pueden detectar las mejores y más rápidas rutas para desplazarse.