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A la hora de describir qué es Machine Learning es inevitable mencionar la Inteligencia Artificial. Y es que esta forma de aprendizaje automático hace referencia a la capacidad de una máquina o software para tomar conocimiento y acción como los humanos.
El aprendizaje basado en modelos predictivos y la automatización de tareas está revolucionando todos los sectores y campos de trabajo. Veamos las utilidades y aplicaciones del Machine Learning y cómo se desarrolla el aprendizaje automático a partir de determinados algoritmos, como el aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo.
El Machine Learning o aprendizaje automático es una disciplina propia de la inteligencia artificial que proporciona a las máquinas la capacidad de aprender como los humanos y de ejecutar análisis predictivos a partir de determinados algoritmos matemáticos.
Como estas acciones se realizan de manera autónoma por el sistema, se dice que el aprendizaje es automático, sin intervención humana
Gracias a los algoritmos de su programación, que se modifica mediante la entrada de datos en la interfaz, las máquinas pueden predecir escenarios futuros o tomar acciones de forma automatizada. Como estas acciones se realizan de manera autónoma por el sistema, se dice que el aprendizaje es automático, sin intervención humana.
A través de algoritmos, el Machine Learning permite automatizar una serie de tareas con el fin de reducir la necesidad de que intervengan los seres humanos. Esto puede suponer una gran ventaja a la hora de controlar una ingente cantidad de datos y de contar con análisis predictivos que favorezcan la toma de decisiones.
El Machine Learning se ha convertido en una tecnología con múltiples aplicaciones en diferentes sectores y campos de trabajo. De hecho, este aprendizaje automático es uno de los componentes clave de la digitalización. Hoy en día, son numerosas las aplicaciones del Machine Learning, así como las soluciones que aporta a distintos ámbitos profesionales:
Las aplicaciones del Machine Learning mencionadas son una realidad porque esta tecnología de la inteligencia artificial se sirve de experiencias y evidencias en forma de datos para detectar patrones de comportamiento y establecer modelos predictivos de escenarios. Para ello, se nutre de tres tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y de refuerzo.
El aprendizaje supervisado se basa en lo que se conoce como información de entrenamiento. Es decir, se entrena al sistema proporcionándole cierta cantidad de datos definiéndolos al detalle con etiquetas. Por ejemplo, proporcionando a la computadora fotos de perros y gatos con etiquetas que los definen como tales.
Una vez que se le ha proporcionado la suficiente cantidad de dichos datos, podrán introducirse nuevos datos sin necesidad de etiquetas, en base a patrones distintos que ha venido registrando durante el entrenamiento. Este sistema se conoce como clasificación.
Otro método de desarrollo del aprendizaje automático consiste en predecir un valor continuo, utilizando parámetros distintos que, combinados en la introducción de nuevos datos, permite predecir un resultado determinado. Este método se conoce como regresión.
Lo que distingue al aprendizaje supervisado es que se utilizan distintos ejemplos a partir de los que generalizar para nuevos casos.
En aprendizaje no supervisado no se usan valores verdaderos o etiquetas. Estos sistemas tienen como finalidad la comprensión y abstracción de patrones de información de manera directa. Este es un modelo de problema que se conoce como clustering. Es un método de entrenamiento más parecido al modo en que los humanos procesan la información.
En la técnica de aprendizaje mediante refuerzo, los sistemas aprenden a partir de la experiencia. Como ejemplo se puede observar el comportamiento de un coche autónomo. Cuando el vehículo toma una decisión errónea, es penalizado, dentro de un sistema de registro de valores. Mediante dicho sistema de premios y castigos, el vehículo desarrolla una forma más efectiva de realizar sus tareas.
El aprendizaje por refuerzo es una técnica de Machine Learning basada en la prueba y error, y en el uso de funciones de premio que optimizan el comportamiento del sistema. Es una de las maneras más interesantes de aprendizaje para sistemas de Inteligencia Artificial, pues no requiere de la introducción de gran cantidad de información.
Tradicionalmente, en la informática el único modo de conseguir que un sistema informático hiciera algo era escribiendo un algoritmo que definiera el contexto y detalles de cada acción. En cambio, los algoritmos del Machine Learning obtienen sus propios cálculos, según los datos que se recopilan en el sistema, y cuantos más datos obtienen, mejores y más precisas serán las acciones resultantes.
Las computadoras se programan a sí mismas, hasta cierto punto, usando dichos algoritmos. Estos funcionan como ingenieros que pueden diseñar nuevas respuestas informáticas según la información que se les suministra a través de su interfaz u otros medios. Todo nuevo dato se convierte en un nuevo algoritmo, y a mayor cantidad de datos, mayor efectividad de cálculo proporciona el sistema informático.
El mínimo que se recomienda es de seis entradas de datos reales para cada respuesta nueva diseñada
La clave de la capacidad de un sistema de aprendizaje automatizado se encuentra en la construcción y adaptación de los árboles de decisiones basadas en datos previamente conocidos por el sistema. Asimismo, influye la aplicación de fórmulas heurísticas en los nodos que forman el árbol, para el que se elabora un sistema de inferencias.
El sistema de Machine Learning necesita contar con un volumen de datos de relevancia para poder suministrar respuestas realmente válidas. El mínimo es de seis entradas de datos reales para cada respuesta nueva diseñada, y esto debe repetirse para cada variable.
En definitiva, la tecnología del aprendizaje automático está sirviendo para recopilar y modelar el conocimiento, así como optimizar procesos en todos los sectores y campos profesionales. De ahí que el uso de algoritmos del Machine Learning impacte de forma sustancial en la competitividad y la productividad durante los próximos años.
Ante este escenario, crecen las empresas que utilizan el Machine Learning en sus negocios, tanto para optimizar procesos productivos, como para mejorar la experiencia de trabajo y también la de sus clientes.