¿Qué es y cómo funciona el machine learning? 

Se espera que este mercado presente un CAGR (tasa de crecimiento anual compuesta) de un 38,8% entre 2022 y 2029, un dato que permite dimensionar la importancia de esta tecnología para el desarrollo empresarial.

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- Actualizado

Tiempo de lectura: 7 min

Sin duda, el machine learning es uno de los conceptos que está marcando pauta en lo que a desarrollo tecnológico respecta, siendo determinante para potenciar la automatización de procesos y mejorar los flujos de trabajo. Es decir, esta tecnología también conocida como aprendizaje automático, es uno de los pilares de la transformación digital.

Machine learning: potenciando la inteligencia de sistemas informáticos 

En otras palabras, el machine learning es una rama de la inteligencia artificial (IA) entendida como la capacidad que tiene un programa de reconocer patrones en grandes volúmenes de datos, lo que les permite realizar predicciones. 

De esta forma, mediante el procesamiento de la información, las máquinas pueden llegar a trabajar de forma autónoma al aprender por sí mismas, sin la necesidad de ser programadas previamente. 

Esto permite al programa aprender, identificar patrones y generar predicciones, gracias al entrenamiento del algoritmo a partir de una base de datos para analizar.El objetivo es que, al repetir este proceso, cada vez los algoritmos de machine learning logren entregar resultados más confiables y precisos. 

¿Para qué sirve el machine learning? 

El también llamado aprendizaje automático ha pasado a formar parte del día a día de miles de personas y organizaciones, seamos o no conscientes de ello.

Algunas de las instancias en las que está presente el machine learning son las siguientes: 

  • Recibir recomendaciones en plataformas como Spotify, Netflix o YouTube, sobre listas de reproducción o contenido que pueda ser del agrado de una persona en particular. 
  • Ver anuncios en redes sociales como Instagram o Facebook sobre productos o servicios que te sean de interés.  
  • Al utilizar aplicaciones como Waze para trasladarte en vehículo a algún destino en específico.  
  • Obtener mejores resultados en las búsquedas de Google. 
  • Optimización de la gestión documental. 
  • Al recibir correos electrónicos, Gmail filtra todos aquellos que representan spam. 
  • En el ámbito de la ciberseguridad, tanto los antivirus nuevos como los motores de detección de malware se pueden servir de aprendizaje automático para potenciar el escaneado, así como acelerar la detección de las capacidades a la hora de reconocer anomalías.
  • El procesamiento del lenguaje natural puede verse mejorado gracias a esta tecnología sirviendo para traducir simultáneamente de un idioma a otro, reconocer la voz de los diferentes usuarios o incluso ser capaz de analizar los sentimientos.

Tipos de aprendizaje automático 

Se pueden identificar diferentes modelos de machine learning en función de cómo aprenden las máquinas a gestionar el reconocimiento de patrones y realizar predicciones. Según los datos disponibles y las tareas a abordar, se pueden catalogar cuatro tipos diferentes: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semi-supervisado y aprendizaje por refuerzo.

Los principales rasgos de estas cuatro tipologías son los siguientes: 

1. Aprendizaje supervisado 

Los algoritmos integran conjuntos de datos etiquetados que contienen información previa sobre qué es lo que se quiere que aprenda un equipo para tomar decisiones y hacer predicciones.  

Por ejemplo, un negocio de paraguas puede predecir su nivel de venta al haber registrado en los últimos años las ventas de cada día y el contexto en el que se realizaban (mes, temperatura, clima, entre otros). 

2. Aprendizaje no supervisado 

La base de datos para analizar ha sido ordenada en torno a etiquetas, por lo que los algoritmos de aprendizaje buscan reconocer patrones en esta data desorganizada para obtener nuevos conocimientos y agrupar registros por afinidad.  

En particular, este tipo de aprendizaje cobra mucho valor para las empresas cuando se planean campañas de marketing al servir como identificador de nichos de mercado. 

3. Aprendizaje semi-supervisado

Al ser complejo contar con conjuntos de datos etiquetados, llegamos al modelo de aprendizaje semi-supervisado, que como su propio nombre indica cuenta con un poco de los dos modelos que ya hemos analizado previamente.

Al utilizar este enfoque, se etiquetan manualmente algunos de los comentarios. Cuando ya se dispone de un pequeño grupo de comentarios etiquetados, se entrenan uno o varios algoritmos de aprendizaje supervisado sobre esa porción de datos etiquetados y se utilizan los modelos resultantes para etiquetar el resto de comentarios.

En una última fase, se entrena un algoritmo de aprendizaje supervisado mediante el uso como etiquetas de las ya etiquetadas de forma manual a las que hay que añadir las generadas por los modelos anteriores.

4. Aprendizaje por refuerzo 

Bajo este método, para que el algoritmo aprenda por su propia experiencia ha de ser en base a ejercicios de prueba y error, recompensando los aciertos y castigando los fallos.  

El objetivo es que, al adquirir mayor práctica, los algoritmos logren predecir de forma adecuada los eventos en estudio. 

Principales beneficios del aprendizaje automático 

Son diversas las ventajas que entrega este campo de lainteligencia artificial, una tecnología que cada vez se va acercando más a las capacidades del cerebro humano, desde el punto de vista organizativo, entre las que destacan: 

  • Predecir tendencias en el mercado a partir del comportamiento de los consumidores, optimizando estrategias de marketing o determinando el nivel de producción que demanda un bien en una temporada específica. 
  • Optimizar los procesos de segmentación de público objetivo y anuncios, al identificar los hábitos de consumo de las personas y sus preferencias. 
  • Reducir el alto número de vulneraciones de seguridad, identificando las anomalías que suelen presentarse ante ataques, por ejemplo, de malware. Esto es de suma importancia en la actualidad, considerando que durante 2021 hubo 40.000 ciberataques cada día en España
  • Mejorar la relación con el cliente al brindar una atención más cercana y personalizada. Un gran ejemplo de esto lo constituyen los chatbots, herramientas para automatizar la interacción con clientes que han logrado un enorme desarrollo en la actualidad
  • Incentivar la apuesta por la innovación y búsqueda de soluciones tecnológicas más eficaces para resolver fallas e inconvenientes en las organizaciones. 

El aprendizaje automático ofrece múltiples beneficios para compañías de diversos sectores, como salud, alimentación, educación, transporte y publicidad, entre otras. Por eso, se espera que siga creciendo su implementación en el ecosistema empresarial. 

Además, se trata de una tecnología clave para potenciar la productividad y mejorar los flujos de trabajo a nivel general, facilitando el crecimiento de las organizaciones en medio de un entorno cada vez más digital y dinámico, siendo determinante para anticiparse a las variables del mercado. 

¿Cuál es la diferencia entre machine learning y deep learning?

La diferencia entre deep learning y machine learning, dos de los principales conceptos relacionados con la IA, se halla en diferentes cuestiones.

Dentro del campo de los científicos de datos, lo cierto es que ambas tecnologías buscan la construcción de sistemas que sean capaces de aprender a resolver problemas sin la intervención de un humano y que van desde los sistemas de predicción ortográfica a otros como, por ejemplo, la traducción automática.

Por un lado, el nivel de intervención humana. Y es que mientras el machine learning requiere cierto grado de intervención del ser humano para poder alcanzar los objetivos esperados, el deep learning puede lograr la autonomía.

Respecto al nivel de complejidad, los sistemas de aprendizaje automático son más simples y pueden funcionar en equipos convencionales mientras que los de aprendizaje profundo necesitan softwares más potentes y robustos.

En cuanto al tiempo y precisión, resultan diferentes los resultados entre ambas ramas de la IA. Si bien es cierto que el tiempo para que una máquina trabaja con autonomía en la realización de predicciones e identificación de patrones es menor en el machine learning, el grado de precisión que ofrece el deep learning es mayor.

Finalmente, otra diferencia se encuentra en las características y la organización de los datos. Para que el aprendizaje automático alcance su máximo potencial requiere que los datos se hayan estructurado previamente. En cuanto al aprendizaje profundo, esta tecnología puede trabajar con grandes volúmenes de datos no estructurados, algo que resulta de gran valor a la hora de identificar patrones o tendencias.

¿Qué son las redes neuronales?

Por redes neuronales, conocidas igualmente como redes neuronales artificiales (ANN) o redes neuronales simuladas (SNN), se entiende como un subconjunto de machine learning y constituyen el eje de los algoritmos de deep learning.

Tanto el nombre como estructura de las redes neuronales se inspiran en el cerebro humano, e imitan la forma en la que las neuronas biológicas se señalan entre sí.

Las redes neuronales artificiales se encuentran formadas por capas de nodos, que se conectan entre sí.

Estas redes neuronales están basadas en entrenar datos con el objetivo de aprender y mejorar su precisión con el paso del tiempo. Sin embargo, cuando ya estos algoritmos de aprendizaje se han ajustado con precisión, se trata de potentes herramientas para clasificar y agrupar datos a gran velocidad.

Conclusión

En el marco de la transformación digital que estamos viviendo en paralelo a la revolución tecnológica, numerosos avances están cambiando nuestro día a día, en numerosas ocasiones sin ni siquiera ser conscientes de ello.

El machine learning, una rama de la Inteligencia Artificial, es precisamente una de estas tecnologías. Un concepto clave en la potenciación de la mejora de flujos de trabajo y la automatización de procesos en una tecnología que también se conoce como aprendizaje automático.

La tecnología de machine learning cuenta con una serie de tipologías según cómo aprenden las máquinas a gestionar el reconocimiento de patrones y realizar predicciones. Existen diferentes tipos como aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semi-supervisado y aprendizaje por refuerzo.

Entre las principales ventajas que ofrece el aprendizaje automático están predecir tendencias de mercado, optimizar los procesos de segmentación de público objetivo, reducir el número de vulnerabilidades de seguridad, mejorar la relación con el cliente o incentivar la apuesta por la innovación.


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