¿Machine Learning?
El machine learning es traducido como aprendizaje automático, y como su propio nombre indica, se basa en el aprendizaje de una máquina, software, etc.. mediante sistemas algorítmicos y patrones de conducta anteriores para crear respuestas automáticas. Gracias al machine learning, las máquinas obtienen la capacidad de dar respuesta a nuevas peticiones sin necesidad de haber estado programadas con anterioridad para ello, sino que mediante cálculos basándose en otras experiencias, son capaces de brindar una nueva réplica a un estímulo, gracias a todos los datos almacenados con el paso del tiempo, creando así una respuesta predictiva en base a los datos que ya poseen.
Tal y como se ha especificado, el machine learning se nutre de datos, del big data generado. Por tanto, se puede afirmar que conforme más datos poseamos, más definida y efectiva será la predicción resultante. También, se ha tener presente que para empezar a diseñar un sistema de aprendizaje automático, deberá haber un mínimo de fuentes de datos.
Table of Contents
Pero… ¿y la Inteligencia Artificial?
Podríamos clasificar al machine learning como una rama de la inteligencia artificial. En esencia, hablaríamos de inteligencia artificial cuando nos referimos a aquellas máquinas que poseen la capacidad de llevar a cabo acciones y tareas inteligentes. En cambio, el machine learning hace referencia únicamente a la capacidad de aprendizaje que poseen estas máquinas.
Estructuras
Existen varios tipos de estructura de machine learning en función de la configuración inicial del sistema.
https://towardsdatascience.com/machine-learning-for-beginners-d247a9420dab
- Aprendizaje supervisado (supervised learning) ─ Mediante la introducción manual de entradas y una posterior clasificación. En este caso, los resultados vienen dados por una etiquetación previa, por tanto el sistema sólo ha de buscar una correspondencia teniendo en cuenta la clasificación previa que hemos realizado. https://medium.com/datos-y-ciencia/introduccion-al-machine-learning-una-gu%C3%ADa-desde-cero-b696a2ead359
- Aprendizaje no supervisado (unsupervised learning) ─ No se definen categorías, pero sí la información, por tanto es el propio sistema el que ha de aprender y crear estas clasificaciones y patrones. https://medium.com/datos-y-ciencia/introduccion-al-machine-learning-una-gu%C3%ADa-desde-cero-b696a2ead359
- Aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) ─ No existe una introducción previa de patrones ni categorías. El sistema se nutre a partir de la evaluación del entorno. Se basa en prueba-error para definir las mejores respuestas. https://medium.com/datos-y-ciencia/introduccion-al-machine-learning-una-gu%C3%ADa-desde-cero-b696a2ead359
Aplicaciones del machine learning para tu empresa
Gracias a su capacidad de procesamiento de grandes cantidades de datos ─big data─, el machine learning puede operar en muchos sectores. Algunos ejemplos son:
- Sanidad
- Finanzas
- Publicidad y márketing
- Retail
- Administración pública
- Etc
También, nos encontramos con herramientas de machine learning en aspectos más cotidianos de nuestra vida, como pueden ser recomendaciones en plataformas de contenido multimedia, motores de búsqueda, e-commerce, etc.
Por otro lado, muchas empresas utilizan el machine learning para procesar los datos que generan, consiguiendo así:
- Tendencias de mercado. Gracias a la cantidad de datos generados.
- Relación con los clientes. Conocimiento de hábitos y gustos.
- Soporte. Mediante chatbots.
- Segmentación. Permite una mejor clasificación de los clientes.
- Innovación. Conociendo las tendencias, ir un paso por delante de la competencia.
- Automatización de procesos. Muchas decisiones pueden tomarse automáticamente a través del machine learning.
- Captación de talento. A través de la automatización de patrones, el machine learning puede ser un gran aliado para el departamento de recursos humanos y selección.
- Ciberseguridad. La anticipación en términos de ataques es esencial para evitar poner en peligro a la compañía.
- Planificación estratégica. Con el procesamiento de datos, tendencias, segmentación y demás resultados es posible una mejor toma de decisión.
