La habilidad de los sistemas para identificar patrones, analizarlos y hacer predicciones está presente desde el siglo pasado. Sin embargo, actualmente esta disciplina ha ganado mucha mayor relevancia gracias a la gran disponibilidad de datos que se generan y los avances en Inteligencia Artificial (IA).
En este contexto, los expertos de Gartner definen el machine learning como un subconjunto de la IA que le permite a las máquinas desarrollar modelos de resolución de problemas mediante la identificación de patrones en datos. También explican que el aprendizaje se refiere al proceso de entrenamiento. Es decir, que los algoritmos identifican patrones en los datos y luego, con el objetivo de proporcionar resultados más precisos cada vez, utilizan esos patrones para ajustar el modelo.
Esto permite a los ordenadores realizar tareas autónomas específicas sin necesidad de programarlos. Esta capacidad de aprendizaje ya está presente en los buscadores web, diagnósticos médicos y también en la detección de fraudes de los pagos online.
El aprendizaje automático está compuesto por diferentes tipos de modelos de aprendizaje. Dependiendo del resultado que queramos obtener y de la naturaleza de los datos a analizar, se puede utilizar uno de los tres tipos: supervisado, no supervisado o de refuerzo. Los algoritmos de este tipo de aprendizaje son entrenados normalmente para clasificar, encontrar patrones, predecir resultados o para la toma de decisiones fundamentadas.
Tipologías de técnicas de Machine learning
Machine learning supervisado
El aprendizaje supervisado consiste en introducir un sistema de etiquetas asociadas a los datos analizados con el fin de que el sistema pueda detectar patrones que le permitan tomar decisiones o hacer predicciones. Esto aprendizaje permite clasificar ciertos elementos en tareas cotidianas como detectar correo que consideremos spam o agrupar imágenes según su categoría en un buscador como Google.
Machine learning no supervisado
En este caso, los algoritmos no identifican patrones en datos previamente etiquetados, sino que están programados para detectar similitudes en un tipo de información específica. Se trata de una posible solución para el análisis de datos exploratorios como, por ejemplo, extraer patrones de datos provenientes de redes sociales para crear campañas altamente segmentadas y por tanto dirigidas a las audencias interesadas.
Aprendizaje por refuerzo
Se produce cuando se entrenan los algoritmos mediante la técnica ensayo-error hasta lograr tomar la mejor decisión ante distintas situaciones recompensando las decisiones correctas. Actualmente, este tipo de aprendizaje se utiliza para posibilitar el reconocimiento facial o realizar algunos diagnósticos médicos.
Principales aplicaciones en empresas y ventajas
El aprendizaje automático puede ser realmente favorable en sectores completamente distintos entre sí: medicina, ingeniería, bioingeniería, robótica, lingüística, videojuegos, web, recursos humanos, big data, economía, finanzas, marketing, etc.
Algunas de sus ventajas y aplicaciones principales son las siguientes:
FUENTE (Noticia de AceleraPyme.es del 15-07-2022)
Las Oficinas Acelera pyme puestas en marcha en toda España por Red.es, entidad pública adscrita al Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital a través de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, cuentan con un presupuesto global de 8 millones de euros, de los cuales Red.es aportará 6,3 y las entidades beneficiarias el resto. Las actuaciones están cofinanciadas con fondos FEDER de la Unión Europea, en el marco del Programa Operativo Plurirregional de España FEDER 2014-2020 (POPE) bajo el lema “Una manera de hacer Europa”.