Las tecnologías avanzan a un ritmo vertiginoso. Éstas habitualmente tienen sus primeras aplicaciones en los sectores productivos, y puede servir para marca la diferencia. En el caso del machine learning, un sistema que permite unos procesos automatizados muy valiosos para las empresas.
¿Qué es el machine learning?
El machine learning, en español “aprendizaje automático”, es un sistema de la inteligencia artificial que permite a las herramientas aprender, mejorar y actuar de manera automática a través de la experiencia, el análisis de grandes cantidades de datos y la identificación de patrones.
¿Para qué sirve?
Sin necesidad de una programación estática, este sistema utiliza los datos recibidos para construir modelos capaces de realizar predicciones y tomar decisiones. De esta forma, las aplicaciones del machine learning son infinitas. Podemos clasificarlas de la siguiente manera y poner algunos ejemplos concretos:
– Clasificación y reconocimiento: reconocer caras, detectar spam, identificar contenido de una imagen médica.
– Predicción y pronóstico: predicción meteorológica, pronóstico de ventas, evaluación crediticia, predicción de enfermedades.
– Recomendaciones personalizadas: sugerencias, en música o series, basadas en las preferencias previas del usuario.
– Optimización y toma de decisiones: predecir demanda y optimizar niveles de inventario en la cadena de suministro.
– Análisis y minería de datos: identificar tendencias en campos como el financiero, la medicina o la investigación científica.
Enfoques y técnicas de machine learning
Podríamos distinguir los siguientes aprendizajes en el marchine learning:
– Aprendizaje supervisado: se basa un modelo de datos etiquetados donde se conocen las respuestas correctas. Con ellos puede hacer predicciones en nuevos datos.
– Aprendizaje no supervisado: en este caso los datos no están etiquetados, y el modelo busca patrones o estructuras inherentes en ellos sin guía previa. Así pueden descubrir agrupamientos y segmentaciones de datos.
– Aprendizaje por refuerzo: este modelo interactúa con un entorno, y recibe recompensas o penalizaciones según sus actuaciones. A mayor número de interacciones, mayor acierto en la toma de decisiones.
Herramientas de machine learning
Algunas de las herramientas más populares para el desarrollo de modelos y olgaritmos son los siguientes:
- Python
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- Scikit-learn
- R
- Microsoft Azure ML
Machine learning vs inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) es un campo muy amplio que se ocupa del estudio y desarrollo de una tecnología capaz de crear sistemas que realicen tareas que requieren de una inteligencia humana. Es decir, que sean capaces de pensar y actuar como seres humanos. De esta manera, podíamos considerar dentro de la inteligencia artificial a herramientas como el chat GPT o el machine learning.
De esta forma, entendemos que el machine learning es una subdisciplina de la inteligencia artificial. Y que, como venimos viendo a lo largo de este artículo, se centra en el desarrollo de modelos que permiten a diferentes sistemas aprender a partir de la experiencia y los datos.
En cualquiera de los casos, hablamos de herramientas muy útiles para el mundo empresarial, y que son necesarias dominar para no quedarse rezagado ante la competencia. Conseguirlo es un paso más en la transformación digital necesario en las empresas.
