Machine Learning y sus infinitas aplicaciones

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El Machine Learning o Aprendizaje Automático es parte de nuestro día a día, pero no lo vemos. Simplemente, sentimos su presencia a través de las infinitas soluciones que nos hacen más sencilla la vida. Parecen saber lo que necesitamos antes de solicitarlo. Interactuamos con chatbots que tiene la respuesta a nuestras interrogantes. Conversamos con Siri o Alexa y hasta escuchamos sus bromas. Incluso es posible consultar a un asistente virtual sobre un posible diagnóstico médico a partir de nuestros síntomas. Las máquinas aprenden de nuestro comportamiento y se preparan para atender nuestros requerimientos, así sencillo.

Y es que el machine learning ha dado pasos agigantados los últimos años y sigue avanzando sin parar. Se ha convertido en el aliado de múltiples áreas de investigación y ha refinado sus formas de aprender. Un gigante derivado de la Inteligencia Artificial que llegó para quedarse definitivamente.

¿Qué es el Machine Learning?

La capacidad de aprendizaje de las máquinas sin estar previamente entrenadas para ello es lo que se conoce como Machine Learning o Aprendizaje Automático. Están diseñadas para cambiar su comportamiento y respuestas en base a los datos a los que son expuestas.

Este proceso de aprendizaje se basa en el diseño de algoritmos que permiten analizar y comparar datos para realizar predicciones y establecer patrones de comportamiento. Esto lleva a la mejora autónoma del sistema sin la intervención humana.

Sus orígenes se remontan al nacimiento de la ciencia de la estadística en la cual el establecimiento de patrones en base al comportamiento de los datos es la clave. El desarrollo de la Inteligencia Artificial ha sido el campo que le ha abierto las puertas como una rama de esta increíble tecnología.

 

Por esta razón, los inicios del Machine Learning se remontan, al igual que el de la IA, a 1950 cuando Alan Turing se cuestionaba acerca de la posibilidad que las máquinas piensen como lo hacen los humanos.

Un hito que marca el desarrollo del machine learning lo encontramos en la creación del primer sistema de redes neuronales artificiales de manos del matemático Marvin Minsky. bautizado con el nombre SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator) es considerado la primera máquina de autoaprendizaje artificial capaz de encontrarla salida en un laberinto.

Al igual que la IA, el machine learning enfrentó grandes lapsos de tiempo en los cuales su desarrollo se vio limitado debido a la falta de datos disponibles y las limitaciones informáticas. Pero durante el siglo XX logró despegar gracias a la llegada de internet y su inmenso potencial para ofrecer volúmenes gigantescos de datos. A su vez, el desarrollo de la tecnología en cuanto a la capacidad de procesamiento le sirvió en bandeja de plata lo que necesitaba para dar un gran salto.

 

En 1997. IBM marcó nuevamente la historia del Aprendizaje Automático al presentar su más reciente creación: Deep Blue. Este sistema fue entrenado a partir de miles de partidas de ajedrez exitosas y logró vencer al campeón mundial del momento, Garry Kasparov. Este éxito fue posible a lo que se conoce como el deep learning o aprendizaje profundo. Esta modalidad de aprendizaje se fundamenta en el hecho de que las máquinas no solo logran aprender de la experiencia, sino que son capaces de educarse a sí mismas para mejorar su desempeño en base a los datos

A partir de ese momento, este campo ha seguido creciendo en tecnología, aprendizaje y sofisticación y parece no detenerse.

Freerange

Diferentes clases de Machine Learning

Podemos clasificar el machine learning en tres clases de acuerdo con el trato que reciben los datos que maneja para su desarrollo:

 

Aprendizaje por refuerzo

Se conoce como aprendizaje en base a un modelo conductual. Responde ante el ensayo y el error. El sistema aprende su experiencia a partir de los castigos o recompensas recibe por su comportamiento. De esta manera, define los patrones que lo llevarán a triunfar a futuro en situaciones similares.

 

Aprendizaje supervisado

En esta clase de aprendizaje, las características de la data que se introduce cambian. Los datos son etiquetados previamente de manera que pueda elaborar patrones en base a las etiquetas e identificar nuevos datos a futuro.

Un ejemplo común es la introducción de fotos de animales, por ejemplo, con sus etiquetas correspondientes (gatos, perros, etc).

El sistema los reconocerá y a futuro podrá catalogar imágenes de animales en base a su similitud con los etiquetados previamente.

 

Aprendizaje no supervisado

En este caso, el aprendizaje da un paso más y ya no requiere de etiquetas previas. Los sistemas están entrenados para buscar similitudes en los datos y catalogarlos de acuerdo con ello. Un ejemplo de este aprendizaje lo encontramos en los sistemas de reconocimiento facial los cuales no buscan un rostro en específico sino aquellos rostros que compartan la mayor cantidad de características comunes.

Mención aparte merece el deep learning, mencionado anteriormente como una clase particular de aprendizaje automático. Este sistema de aprendizaje incorpora la técnica de redes neuronales artificiales y tiene como objetivo simular el comportamiento del cerebro humano. Es posible lograr que la computadora lidie con los conceptos de abstracción al igual que lo haría un ser humano.

El presente y sus aplicaciones

El machine learning le ha abierto las puertas al cambio y la mejora de las soluciones orientadas al cliente y a los negocios en general. La posibilidad de aprender del día a día y mejorar cada sistema es una oportunidad invaluable en este momento. Por esta razón, ha sido incorporado en casi todos los espacios cotidianos.

Sus aplicaciones principales las encontramos en las siguientes áreas:

 

Estudios de mercado y desarrollo de modelos predictivos

Permite una segmentación del mayor con mayor precisión en base a los patrones de comportamiento de los usuarios. Igualmente, facilita el diseño de modelos de predicción de demanda en base a las necesidades de clientes y su comportamiento.

 

Optimización de la atención al cliente

Gracias al análisis de la data obtenida a partir de las interacciones de los sistemas con el cliente es posible mejorar de forma continua la atención que se le presta. Ofrecer mejores recomendaciones ante sus solicitudes y opciones personalizadas son solo algunas de las mejoras posibles gracias al machine learning.

 

Mejoras en los sistemas de control de calidad y detección de fraudes

El continuo monitoreo de procesos y análisis de data permite que los sistemas basados en machine learning respondan con mayor precisión y éxito en el área de control de calidad y detección de fraudes. Son capaces de detectar fallas e irregularidades a tiempo y lanzar las alertas necesarias.

 

Automatización de procesos en las empresas

De la mano del RPA (automatización robótica de procesos), el machine learning se convierte en la herramienta perfecta para automatizar aquellos procesos repetitivos dentro de las organizaciones, minimizando los errores humanos y optimizando sus resultados. Áreas como las de gestión y control de acceso del capital humano se ven favorecidas ampliamente con estos avances.

 

Optimización de líneas de producción

Una de las preocupaciones de toda empresa manufacturera es el mantenimiento a punto de sus líneas de producción, tanto en tiempo como en calidad. El machine learning ofrece la posibilidad de reducir los costos de producción al mejorar los procesos de forma continua. Permite reducir o prevenir fallos futuros, aspecto que favorece la competitividad de las empresas.

Jack Moreh - Freerange

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