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.

Machine Learning en la actualidad

Muchos servicios que utilizamos hoy en día son impulsados por Machine Learning: sistemas de recomendación como: Netflix, YouTube y Spotify; motores de búsqueda como Baidu y Google; fuentes de redes sociales como Facebook, Twitter, Instagram, etc.; predicción de tráfico en Google Maps, asistencia de voz como Siri y 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. 

Deep Learning (Aprendizaje Profundo)

Deep Learning es una técnica que brinda a las máquinas la capacidad mejorada de encontrar y ampliar los patrones más pequeños. Se le denomina red neutral profunda a esta técnica, por contar con muchas capas de nodos computacionales simples que trabajan juntas, administrando los datos y ofreciendo un resultado en forma de predicción.

Clasificación de los algoritmos de Machine Learning:

Algoritmos Supervisados

Es el algoritmo utilizado con mayor frecuencia, los datos son etiquetados para indicar con gran precisión a la máquina, los patrones que debe buscar.

    • 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.

Algoritmos no supervisados: Se utilizan cuando la información utilizada para entrenar no está clasificada ni etiquetada.

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

Algoritmos semi-supervisados: Se utiliza cuando los datos etiquetados adquiridos requieren recursos calificados y relevantes para entrenar/aprender de el.

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

Algoritmos de refuerzo: Permite las máquinas y agentes de software determinar automáticamente el comportamiento ideal dentro de un contexto específico para maximizar su rendimiento.

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

 

Aplicaciones del Machine Learning

Traducción de Idioma

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

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

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


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

En la actualidad muchos de los dispositivos tienen algún tipo de IA incorporada. Desde dispositivos inteligentes, recomendaciones en Netflix y productos en Amazon. Y los años siguientes solo irá en aumento su uso y será un tema más común.

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.

 

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