Aprendizaje automático
El aprendizaje automático hace parte de las nuevas tecnologías y como son aplicadas las mismas a los procesos de big data.
facultad de ingeniería · inteligencia artificial
lun. 06 de sep. 2021
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El machine learning o aprendizaje automático es una disciplina del campo de la inteligencia artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para hacer predicciones. Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados. El término se utilizó por primera vez en 1959, pero ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de computación y al boom de los datos.

Las técnicas de aprendizaje automático son, de hecho, una parte fundamental del big data. Debido a nuevas tecnologías de cómputo, hoy día el machine learning no es como el del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y de la teoría que dice que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas; investigadores interesados en la inteligencia artificial deseaban saber si las computadoras podían aprender de datos.

El aspecto iterativo del machine learning es importante porque a medida que los modelos son expuestos a nuevos datos, estos pueden adaptarse de forma independiente. Aprenden de cálculos previos para producir decisiones y resultados confiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva, pero que ha cobrado un nuevo impulso.

Ejemplo de machine learning

Aunque muchos algoritmos de aprendizaje basado en máquina han existido por largo tiempo, la posibilidad de aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos al big data (una y otra vez, cada vez más rápido) es un logro reciente. Estos son algunos ejemplos ampliamente publicados de aplicaciones de machine learning con los que quizá muchas personas estén familiarizadas:

  • El automóvil de conducción autónoma de Google tan publicitado: la esencia del machine learning.
  • Ofertas de recomendación en línea como las de Amazon y Netflix: aplicaciones de machine learning para la vida diaria.
  • Saber lo que los clientes dicen acerca de usted en Twitter: machine learning combinado con creación de reglas lingüísticas.
  • Detección de fraudes: uno de los usos más obvios e importantes actualmente en el mundo.

¿Por qué es importante el machine learning?

El resurgimiento del interés en el aprendizaje basado en máquina se debe a los mismos factores que han hecho la minería de datos y el análisis bayesiano más populares que nunca. Cosas como los volúmenes y variedades crecientes de datos disponibles, procesamiento computacional más económico y poderoso y almacenaje de datos asequible.

Todas estas cosas significan que es posible producir modelos de manera rápida y automática que puedan analizar datos más grandes y complejos; producir resultados más rápidos y precisos, incluso, en una escala muy grande. Con la construcción de modelos precisos, una organización tiene una mejor oportunidad de identificar oportunidades rentables o de evitar riesgos desconocidos.

¿Quién lo utiliza?

  • Servicios financieros. Los bancos y otras empresas de la industria financiera utilizan la tecnología del aprendizaje basado en máquina. Esto para dos fines principales: identificar insights importantes en los datos y prevenir el fraude. Los insights pueden identificar oportunidades de inversión o bien ayudar a los inversionistas a saber cuándo vender o comprar. La minería de datos también puede identificar clientes con perfiles de alto riesgo o bien utilizar la cíber vigilancia. Lo mismo para detectar signos de advertencia de fraude.
  • Gobierno. Dependencias de gobierno como seguridad pública y los servicios públicos tienen una necesidad particular del machine learning porque tienen múltiples fuentes de datos de las que se pueden extraer insights. Por ejemplo, el análisis de datos de sensores identifica formas de incrementar la eficiencia y ahorrar dinero. Asimismo, el aprendizaje basado en máquina puede ayudar a detectar fraude y minimizar el robo de identidad.
  • Atención a la salud. El machine learning es una tendencia en rápido crecimiento en la industria de atención a la salud, gracias a la aparición de dispositivos y sensores de vestir que pueden usar datos para evaluar la salud de un paciente en tiempo real. Asimismo, la tecnología puede ayudar a expertos médicos a analizar datos para identificar tendencias o banderas rojas que puedan llevar a diagnósticos y tratamientos mejorados.
  • Marketing y ventas. Los sitios web que le recomiendan artículos que podrían gustarle con base en compras anteriores, utilizan el machine learning para analizar su historial de compras y promocionar otros artículos que podrían interesarle. Esta capacidad de capturar datos, analizarlos y usarlos para personalizar una experiencia de compra (o implementar una campaña de marketing) es el futuro del comercio detallista.

Aplicaciones prácticas del machine learning

El machine learning es uno de los pilares sobre los que descansa la transformación digital. En la actualidad, ya se está utilizando para encontrar nuevas soluciones en diferentes campos, entre los que cabe destacar:

  • Recomendaciones: permite hacer sugerencias personalizadas de compra en plataformas online o recomendar canciones. En su forma más básica analiza el historial de compras y reproducciones del usuario y lo compara con lo que han hecho otros usuarios con tendencias o gastos parecidos.
  • Vehículos inteligentes: según el informe Automotive 2025: industry without borders de IBM, en 2025 se verán coches inteligentes en las carreteras. Gracias al aprendizaje automático, estos vehículos podrán ajustar la configuración interna (temperatura, música, inclinación del respaldo, etc.) de acuerdo con las preferencias del conductor e, incluso, mover el volante solo para reaccionar al entorno.
  • Redes sociales: Twitter, por ejemplo, se sirve de algoritmos de machine learning para reducir en gran medida el spam publicado en esta red social mientras que Facebook. Lo utiliza para detectar tanto noticias falsas como contenidos no permitidos en retransmisiones en directo que bloquea automáticamente.
  • Procesamiento de lenguaje natural (PLN): a través de la comprensión del lenguaje humano, asistentes virtuales como Alexa o Siri pueden traducir instantáneamente de un idioma a otro, reconocer la voz del usuario e incluso analizar sus sentimientos. Por otro lado, el PLN también se utiliza para otras tareas complejas como traducir la jerga legal de los contratos a un lenguaje sencillo.
  • Búsquedas: los motores de búsqueda se sirven del aprendizaje automático para optimizar sus resultados en función de su eficacia.
  • Medicina: investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) ya utilizan el machine learning para detectar con mayor antelación el cáncer de mama, algo de vital importancia, ya que su detección temprana aumenta las probabilidades de curación.

Aprendizaje supervisado y no supervisado

Los algoritmos de machine learning se dividen en tres categorías, siendo las dos primeras las más comunes:

  • Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones. Un ejemplo es un detector de spam que etiqueta un e-mail como spam o no dependiendo de los patrones que ha aprendido del histórico de correos (remitente, relación texto/imágenes, palabras clave en el asunto, etc.).
  • Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera. Por ejemplo, en el campo del marketing se utilizan para extraer patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales y crear campañas de publicidad altamente segmentadas.
  • Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo con un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas. En la actualidad se está utilizando para posibilitar el reconocimiento facial, hacer diagnósticos médicos o clasificar secuencias de ADN.

La inteligencia artificial aplicada

Dentro de la nueva revolución tecnológica uno de los mayores pasos que se han notado es la automatización de los proceso. La tecnología actual nos permite hacer que las máquinas y las computadoras trabajen para nosotros con una leve supervisión. Sin embargo, es en la implementación de estos sistemas donde se encuentra la complejidad del proceso.

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