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Machine Learning: una visión panorámica

26 Mar, 2021 | Data & Analytics | 0 Comentarios

Insights -> Tendencias y Actualidad

 

Si hablamos de robots que hablan como humanos, algoritmos que predicen nuestro comportamiento o coches que conducen solos, puede parecer que estemos haciendo referencia a tecnología propia del futuro. Detrás de estos ejemplos están presentes la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, disciplinas que llevan con nosotros mucho más tiempo del que imaginamos.

Tendríamos que remontarnos a mediados del siglo pasado para hablar del origen de la Inteligencia Artificial. Con el ‘Test de Turing‘ se empezó a plantear esta nueva disciplina y, por ello, mucha gente considera a Alan Turing como el creador de la Inteligencia Artificial. Este Test consistía en la creación de una computadora que debía ser capaz de suplantar a un humano en una conversación por chat con otro.

Este concepto que planteó Turing ha evolucionado a pasos agigantados gracias al avance de la tecnología y, tanto el Machine Learning como la Inteligencia Artificial, son disciplinas muy presentes en cualquier aspecto de nuestra vida cotidiana. Estos algoritmos son utilizados, por ejemplo, para el reconocimiento de nuestra cara al desbloquear el móvil o para crear asistentes inteligentes como ‘Siri‘ o ‘Alexa‘.

Ahora bien, ¿Qué hace del Machine Learning una disciplina tan importante en nuestros días? Si queremos responder a esta pregunta primero debemos plantear una aún más sencilla: ¿Qué es el Machine Learning?

 

Definición de Machine Learning

A continuación, vamos a introducirnos en el concepto de Machine Learning, pero para ello, es muy importante entender sus diferencias con otras disciplinas que también definiremos, como son la Inteligencia Artificial y el Deep Learning.
 

El Machine Learning, o aprendizaje automático, es una disciplina científica que procede de la Inteligencia Artificial, cuyo objetivo es lograr que las máquinas o computadoras aprendan de forma autónoma gracias al uso de algoritmos.

 

Estos algoritmos son los encargados de identificar patrones en conjuntos de datos y hacer predicciones. De esta forma, los algoritmos mejoran con el tiempo sin necesidad de ser intervenidos por humanos ya que aprenden de la información que procesan.

Por otra parte, podríamos definir la Inteligencia Artificial (IA) como la habilidad de las máquinas para imitar, razonar o actuar como personas.

 

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning son conceptos que no debemos confundir. Por tanto, el Machine Learning nace de la búsqueda de la Inteligencia Artificial, pero con el propósito de hacer que las propias máquinas aprendan por sí mismas.

 

Otro concepto a tener en cuenta cuando hablamos de aprendizaje automático es el de Deep Learning. El Deep Learning es, a su vez, una rama del Machine Learning cuyo objetivo es lograr que las máquinas funcionen de forma similar al cerebro humano mediante redes neuronales artificiales. Estas redes neuronales están compuestas por capas de neuronas y su funcionamiento está basado en el de una red neuronal biológica.

En futuros posts aprenderemos más sobre los conceptos de Deep Learning y Redes neuronales y su importancia en el desarrollo del aprendizaje automático.

 

Tipos de Machine Learning

Ahora que ya conocemos el concepto de Machine Learning, vamos a clasificar los tipos de aprendizaje automático según la forma que tenemos de ‘enseñar’ a nuestros algoritmos:

  • Aprendizaje supervisado: es la técnica en la que proporcionamos al modelo un conjunto de datos que han sido previamente etiquetados o clasificados y que incluyen el resultado esperado. el objetivo de estos algoritmos es el de determinar la salida deseada en función de la entrada recibida.

Vamos a ver un ejemplo para entenderlo de un modo más sencillo. Imaginad que queremos entrenar a nuestro modelo para que aprenda a clasificar fotos de coches y motos. Para ello, ofreceremos un conjunto de imágenes con el resultado correcto en cada caso. De esta forma, el algoritmo será capaz de diferenciar la imagen de un coche de la de una moto gracias a su entrenamiento previo.

  • Aprendizaje no supervisado: es el tipo de aprendizaje en el que no se introducen datos con etiquetas ni proporcionamos la salida esperada como hacíamos en el tipo anterior. Con esta técnica, el algoritmo buscará patrones en los datos de entrada para producir conocimiento.

Veamos con el ejemplo anterior como entrenaríamos ahora nuestro algoritmo. En este caso, introduciremos en el modelo las fotos de coches y motos sin darle ninguna información. El algoritmo tratará de encontrar patrones y de agrupar las fotos según su propio criterio, ya que no le hemos «ayudado» con el resultado esperado en cada caso.

  • Aprendizaje por refuerzo: es un método parecido al aprendizaje supervisado en el que, en lugar de corregir al algoritmo con la respuesta adecuada, nos limitaremos a indicar si el sistema ha acertado o errado en su respuesta.

Imaginad que ahora queremos clasificar imágenes de coches, aviones y barcos. Cuando el algoritmo procesa las fotos y determina su respuesta, tan solo le diremos si ha acertado o fallado. Para este ejemplo, si el modelo ha confundido un coche con un barco no le daremos la solución adecuada, como haríamos en el supervisado, sino que nuestro objetivo es que aprenda con la mínima información posible.

 

Para aprender más sobre los distintos sistemas de Machine Learning y su clasificación, podéis leer el artículo: «Aprendiendo sobre sistemas de Machine Learning», de Antonio Méndez.

 

Aplicaciones del Machine Learning

La aplicación de estos algoritmos de aprendizaje automático se ha puesto de moda en todos los sectores de la sociedad y, como ya habíamos mencionado en la introducción, cada vez son más los usos que se hacen de esta tecnología.

Es sorprendente la facilidad con la que podemos encontrar ejemplos en cualquier ámbito. Por ejemplo, si has llegado a este post a través de un motor de búsqueda debes saber que empresas como Google o Yahoo utilizan potentes algoritmos para aprender de los usuarios y de sus intenciones de búsqueda con el fin ofrecer siempre los mejores resultados. Seguramente hayas utilizado también las sugerencias de respuesta rápida cuando recibes un correo electrónico, o las recomendaciones de palabras y oraciones según vas escribiendo un nuevo correo.

Estos sistemas también pueden aplicarse para el análisis de grandes volúmenes de datos sobre clientes. La mayor ventaja de estos algoritmos es que pueden utilizarse con diferentes objetivos dentro de un mismo sector y empresa.

Se puede utilizar el Machine Learning para detectar patrones en el comportamiento de los clientes a la hora de realizar una compra, para mejorar su experiencia de compra analizando su recorrido por la tienda o para mejorar la atención al cliente con el uso de chatbots que aprenden del lenguaje natural.

Como habrás comprobado, es fascinante descubrir la inmensa cantidad de ejemplos en los que estos algoritmos están presentes.

 

¿Cuáles son las ventajas de aplicar el Machine Learning en la empresa?

Esta rama de la Inteligencia Artificial se está ganando un hueco en cualquier empresa tanto para la automatización de procesos como para la mejora en la toma de decisiones. Gracias al Machine Learning, son muchas las empresas que ya están aprovechándose de estos algoritmos para obtener ventajas competitivas, pero ¿crees que es tarde para empezar a hacer uso de esta tecnología en tu empresa?

Sin duda, la respuesta es: ‘No’. A pesar de estar viviendo un verdadero boom de esta disciplina, aún son inmensas las oportunidades que esta puede ofrecer. Si en tu sector aún no se están utilizando los sistemas de Machine Learning, implementarlos puede suponer una enorme ventaja competitiva. Es el caso reciente de Tesla, que está consiguiendo enormes avances hacia la meta de la «conducción autónoma total», utilizando machine learning para entrenar sus redes neuronales.

En definitiva, la aplicación de estos algoritmos permite mejorar los procesos existentes en cualquier empresa con el fin de optimizarlos. En Panel disponemos de un equipo de expertos que te acompañará en la implantación de este tipo de técnicas que optimizarán y robustecerán tus procesos de negocio, ayudándote en el uso de nuevas herramientas y habilidades que aumentarán tu capacidad analítica en tiempo real, potenciando la toma de decisiones.

Si quieres conocer más en detalle nuestro equipo y nuestro proyecto, te animamos a conocer lo que hacemos en Panel en Servicios y Soluciones Data & Analytics.

 

Daniel Checa

Daniel Checa

Daniel Checa es colaborador en el área de Data & Analytics de Panel. Puedes contactar con él via correo electrónico aquí.

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