El aprendizaje automático, también conocido como machine learning en inglés, es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y mejorar su rendimiento en tareas específicas sin ser programadas explícitamente para cada una de ellas.
En lugar de utilizar reglas y algoritmos específicos, el aprendizaje automático se basa en la capacidad de las máquinas para analizar datos, identificar patrones y tomar decisiones o hacer predicciones basadas en esos patrones. Estos algoritmos aprenden a partir de ejemplos y datos de entrenamiento, y ajustan sus parámetros para mejorar su rendimiento a medida que reciben más información.
Existen diferentes tipos de aprendizaje automático, que se pueden clasificar en tres categorías principales:
- Aprendizaje supervisado: En este enfoque, se proporciona al algoritmo un conjunto de ejemplos etiquetados, es decir, datos de entrenamiento que incluyen tanto las características de entrada como las salidas esperadas. El algoritmo aprende a través de estos ejemplos y luego se puede utilizar para hacer predicciones sobre nuevos datos de entrada.
- Aprendizaje no supervisado: En este caso, el algoritmo se enfrenta a datos no etiquetados y debe descubrir patrones o estructuras ocultas por sí mismo. No se le proporciona ninguna salida esperada, por lo que el algoritmo debe explorar y encontrar relaciones entre los datos sin ninguna guía externa.
- Aprendizaje por refuerzo: Este enfoque se basa en un agente que interactúa con un entorno y recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos según sus acciones. El agente aprende a través de la experiencia y busca maximizar las recompensas a largo plazo. El aprendizaje por refuerzo se utiliza en problemas de toma de decisiones secuenciales, donde el agente debe aprender una política óptima.
El aprendizaje automático tiene una amplia gama de aplicaciones en diversas áreas, como el reconocimiento de voz, la visión por computadora, la detección de fraudes, la recomendación de productos, el análisis de datos, entre otros.
Según Google existen varios casos de uso para el aprendizaje automatizado, algunos son:
- Automatización robótica de procesos (RPA): Es una tecnología que utiliza software para automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas en aplicaciones y sistemas informáticos. Los robots de software realizan estas tareas de manera eficiente y precisa, liberando a los empleados para que se centren en actividades más estratégicas y de mayor valor.
- Optimización de ventas: Mejora la eficiencia de los procesos de ventas mediante el análisis de datos y la extracción de información relevante. Ayuda a identificar patrones de comportamiento de los clientes, predecir la demanda, optimizar los precios y recomendar productos o servicios adecuados a cada cliente.
- Atención al cliente: Las aplicaciones de aprendizaje automático, como chatbots y asistentes virtuales, automatizan las tareas comunes de atención al cliente, brindando respuestas instantáneas y precisas a las consultas de los clientes. Esto reduce los tiempos de espera y acelera la resolución de problemas.
- Security: Logra detectar y prevenir amenazas cibernéticas gracias a los algoritmos avanzados y el análisis de grandes volúmenes de datos o patrones para identificar comportamientos anómalos y potenciales ataques. Esto permite una detección temprana de intrusiones, malware y actividades sospechosas, brindando una protección más efectiva.
En el caso de las empresas que utilicen pasarelas de pago, se puede lograr una prevención de fraude detectando cuentas y tarjetas bancarias extrañas o modificadas.
- Marketing digital: Al analizar datos de los clientes, su comportamiento en línea y las tendencias del mercado, permite la segmentación de audiencias más precisa, la personalización de mensajes y la recomendación de productos o servicios relevantes para cada cliente. Además, el aprendizaje automático puede optimizar la programación de anuncios, determinar los canales más efectivos y predecir el rendimiento de las campañas.
A medida que la tecnología avanza, el aprendizaje automático continúa siendo una herramienta poderosa para automatizar tareas complejas y mejorar la toma de decisiones basada en datos.
Para construir modelos de aprendizaje automático y utilizarlos para tomar decisiones, se pueden seguir los siguientes pasos generales:
- Definir el problema: lo primero que hay que hacer es entender claramente el problema que se quiere resolver y qué tipo de datos se necesitan para resolverlo.
- Recopilar y preparar los datos: se deben recopilar los datos necesarios y prepararlos para su uso en el modelo de aprendizaje automático. Esto incluye limpiar los datos, transformarlos a un formato adecuado y seleccionar las características relevantes.
- Seleccionar y entrenar un modelo y en: hay muchos tipos diferentes de modelos de aprendizaje automático, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Es importante seleccionar el modelo adecuado para el problema que se está tratando de resolver, y este debe utilizar los datos preparados. Durante el entrenamiento, el modelo ajustará sus parámetros para hacer predicciones más precisas.
- Validar el modelo: una vez entrenado el modelo, es importante validar su rendimiento utilizando datos adicionales que no se utilizaron para el entrenamiento. Esto ayuda a evitar el sobreajuste y asegura que el modelo pueda generalizar bien a nuevos datos.
- Utilizar el modelo para tomar decisiones: una vez que el modelo está entrenado y validado, se puede utilizar para hacer predicciones y tomar decisiones. Por ejemplo, se puede utilizar para clasificar nuevos datos en una de varias categorías o para hacer predicciones sobre el valor futuro de una variable.
Es importante reconocer la complejidad del aprendizaje automático y la necesidad de conocimientos especializados y experiencia en cada etapa del proceso. Es indispensable formar un equipo interdisciplinario que incluya expertos en el dominio del problema, científicos de datos, ingenieros de software y otros profesionales relevantes. Esto garantizará la construcción de modelos precisos y útiles. En nuestro Máster en Data Science & Big Data Analytics, aprenderás a identificar oportunidades de innovación basadas en datos que pueden transformar negocios. Desarrollarás modelos de inteligencia artificial que generarán un impacto real en las personas, las empresas y la sociedad. ¡Inscríbete a la próxima edición en Otoño 2023!
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Autora: Camila Garcés S, Maketing Intern en The Valley
