Machine Learning puede resolver problemas a una velocidad y escala que la mente humana no puede duplicar y permite reemplazar ciertas capacidades humanas

¿Que es Machine Learning?

Machine Learning en la actualidad

Es responsable de la mayoría de los avances y aplicaciones de Inteligencia Artificial (AI).

Los algoritmos de Machine Learning por medio de estadísticas encuentran patrones dentro de cantidades masivas de datos. Los datos abarcan números, palabras, imágenes, clics, y todo dato que se pueda almacenar digitalmente.

Muchos servicios que utilizamos hoy en día son impulsados por Machine Learning:

Sistemas de recomendación:

      • Netflix
      • YouTube
      • Spotify

Motores de búsqueda:

      • Baidu
      • Google

Predicción de tráfico

      • Google Maps
      • Waze

Asistencia de voz

      • Siri
      • Alexa

Y muchos más servicios…

En todos los casos mencionados las plataformas recopilan datos de los usuarios como: tipos de géneros, en que enlaces se dan clic, estados en los que reaccionan, y mediante el Machine Learning se hacen suposiciones de lo que a los usuarios les podría gustar.

Este proceso puede resultar muy básico; encontrar un patrón y aplicarlo.

Sin embargo, tiene una gran eficacia y puede tener variadas aplicaciones. 

Clasificación de los algoritmos de Machine Learning:

Clasificación de los algoritmos de Machine Learning:
Machine Learning puede resolver problemas a una velocidad y escala que la mente humana no puede duplicar por sí sola.

Tipos de Machine Learning

Supervised Learning:
L
as máquinas se entrenan con ejemplos es decir el operador le da al algoritmo de Machine Learning un conjunto de datos predefinido con entradas y salidas específicas, y el algoritmo necesita descubrir cómo obtener esas entradas y salidas.
Si bien el operador conoce las respuestas adecuadas, el algoritmo reconoce patrones en los datos, aprende de las observaciones y produce predicciones, el algoritmo predice y es corregido por el operador; este proceso se repite hasta que el algoritmo alcanza un alto nivel de precisión.

      • Aplican lo aprendido en el pasado en los datos nuevos.
      • Realizan predicciones sobre los valores de salida.
      • Comparan la salida con la correcta y prevista, encontrando errores para modificar el modelo.

Unsupervised Learning:
Examina los datos para detectar tendencias es decir NO hay interferencia humana, la máquina analiza los datos disponibles para descubrir correlaciones y vínculos.
Se deja que el algoritmo de aprendizaje automático evalúe conjuntos de datos masivos y aborde esos datos en un proceso de aprendizaje no supervisado, intenta organizar los datos de una manera que describa su estructura.
Esto podría implicar organizar los datos en grupos o estructurarlos de una manera más organizada y a medida que evalúa datos adicionales, su capacidad para tomar decisiones basadas en esos datos aumenta y se vuelve más refinada.

      • No calcula la salida correcta.
      • Explora datos y extrae inferencias de conjuntos de datos para describir estructuras ocultas, a partir de datos sin etiquetar.

Semi-Supervised Learning:
Es similar al Supervised Learning, pero emplea datos etiquetados y no etiquetados. Los datos etiquetados son principalmente información que tiene etiquetas semánticas para que el algoritmo pueda interpretarlos, pero los datos no etiquetados no tienen esa información. Los sistemas de Machine Learning pueden aprender a categorizar datos sin etiquetar usando esta combinación.

      • Utilizan conjuntos de datos etiquetas y sin etiquetar.
      • Sistemas con mejor precisión de aprendizaje.

Reinforcement Learning:
Se ocupa de los procedimientos de aprendizaje reglamentados en los que un algoritmo de Machine Learning recibe un conjunto de acciones, variables y valores finales a seguir.
Siguiendo la definición de las reglas, el algoritmo intenta explorar varias opciones y perspectivas, monitoreando y evaluando cada salida para determinar cuál es la ideal, instruye a la máquina a través de prueba y error y aprende de experiencias previas y comienza a cambiar su enfoque de la situación para alcanzar el mejor resultado posible.

      • Requiere comentarios de recompensas simples para aprender que acción es la mejor.
      • Búsqueda de pruebas y errores
      • Búsqueda de recompensas retrasadas.

¿Por qué es importante el Machine Learning?

Machine Learning puede resolver problemas a una velocidad y escala que la mente humana no puede duplicar por sí sola. 

Con cantidades masivas de capacidad computacional detrás de una sola tarea o múltiples tareas específicas, las máquinas pueden ser entrenadas para identificar patrones y relaciones entre los datos de entrada y automatizar los procesos de rutina.

      • Los datos son clave: Los algoritmos de Machine Learning construyen un modelo matemático basado en datos de muestra, conocidos como
        training data, para hacer predicciones o tomar decisiones sin estar programados explícitamente para hacerlo.

        Esto puede revelar tendencias dentro de los datos que las empresas de información pueden usar para mejorar la toma de decisiones, optimizar la eficiencia y capturar datos procesables a escala.

      • Artificial Intelligence es el objetivo : Machine Learning proporciona la base para los sistemas de Artificial Intelligence que automatizan procesos y resuelven problemas comerciales basados ​​en datos de forma autónoma.
        Permite a las empresas reemplazar o aumentar ciertas capacidades humanas.

Aplicaciones del Machine Learning

Traducción de Idioma

Aplicaciones del Machine Learning

Machine Learning mantiene un papel fundamental para la traducción de un idioma a otro. Esta tecnología se llama traducción automática, permite al mundo interactuar entre si proporcionando confianza a los viajeros y socios de negocios para aventurarse en tierras extranjeras con la convicción de que el idioma ya no es una escusa.


Recomendaciones de Productos

Aplicaciones del Machine Learning

Es una característica usual en los sitios web de ventas online, donde se utilizan técnicas de Machine Learning y otros tipos de Inteligencia Artificial (AI) para realizar un seguimiento del comportamiento en base a:

      • Compras anteriores
      • Patrón de búsqueda
      • Historial del carrito

Redes Sociales

Aplicaciones del Machine Learning

Por medio de los algoritmos y enfoques de aprendizaje automático las redes sociales crean algunas sugerencias y características atractivas según el usuario.

Plataformas como Facebook utilizan el registro de actividades, chats, likes a publicaciones, grupos y páginas, comentarios, y el tiempo específico en cada publicación. Machine Learning aprende de esas experiencias generando sugerencias de:

      • Amistad
      • Páginas
      • Videos
      • Productos/servicios
      • Entre otros

Automatización del control de acceso de los empleados

Aplicaciones del Machine Learning

Por medio del Machine Learning las organizaciones pueden determinar el nivel de acceso necesario para los empleados según su área, y perfil de trabajo.


Dominio Bancario

Ayuda a los bancos a prevenir el fraude y protegerse de las cuentas piratas.
Por medio de los algoritmos se determinan los factores a considerar para crear un filtro que controle los daños. Los sitios que nos son autentificados son filtrados automáticamente restringiendo el acceso a transacciones.


Machine Learning en las empresas

Cuando se implementa con precisión, puede ayudar a resolver problemas de grandes negocios con el potencial de agregar ingresos o reducir el gasto de una manera significativa. Casi todas las organizaciones que existen se están ahogando en datos que van desde compras, datos demográficos de clientes, datos de ubicación, datos de búsqueda, datos de precios, información de inventario y datos relacionados con la entrega.

Para implementar el aprendizaje automático, una empresa se necesita:

      • Comprensión profunda del proceso de aprendizaje automático.
      • Comprensión de los diversos tipos de algoritmos disponibles y los tipos de problemas a los que se pueden aplicar.
      • Conocimiento de los flujos de datos.

Considere un escenario en una compañía similar a FedEx donde se enrutan varios paquetes al destino equivocado.

La situación es esta: Los paquetes vienen con un cierto código de barras que indica el destino correcto. Se supone que las máquinas de enrutamiento deben recibir estos paquetes, leer el código de barras y pegar otra etiqueta de código de barras a su izquierda.

Dado el hecho de que muchos de los paquetes no tienen pegatinas de código de barras impresas correctamente, provoca que el código de barras no se esté leyendo correctamente y, en consecuencia, las nuevas pegatinas se están pegando con códigos de barras incorrectos. Esta situación  clara del requerimiento de aplicar  Machine Learning en sus procesos. Desde la identificación del primer error, para aplicar una corrección y resolver el problema.

Machine Learning e IA en los próximos años

Entre las tendencias que se prevén para los próximos años según los expertos  predominan un mayor uso de inteligencias artificiales y aprendizaje automático. Crecimiento en el número de empresas stardups basadas en machine learning, una mayor inversión de las empresas en aprendizaje automático y en especialistas. Además de la llegada de IA de código abierto para usuarios finales.

Otro tema interrelacionado es que habrá una mayor conversación en cuestiones éticas y legislación en el uso de IA.

Sin duda en las empresas la casi ilimitada cantidad de datos, almacenamiento y el crecimiento de un procesamiento menos costoso. A impulsado el crecimiento del aprendizaje automático. Cada empresa y muchas industrias desarrollan modelos de aprendizaje automático más robustos capaces de analizar datos más grandes y complejos al tiempo que ofrecen resultados más rápidos y precisos a grandes escalas.

Las herramientas de aprendizaje automático permiten a las organizaciones identificar más rápidamente oportunidades rentables   riesgos potenciales en muchas de sus áreas como: gobierno, marketing, ventas, logística, servicios financieros, fabricación, etc.

 

Capacitación en Data Warehousing y Business Intelligence 

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