El aprendizaje automático hace referencia a la creación de sistemas capaces de aprender por sí solos, una realidad de la inteligencia artificial que ha provocado que las empresas estén viviendo una transformación digital que ha provocado el replanteamiento de todos sus procesos. En este sentido, el machine learning se ha convertido en uno de los mayores retos de futuro tanto para las grandes compañías multinacionales como para negocios pequeños.
¿En qué consiste el machine learning?
El machine learning, o aprendizaje automático, es una disciplina científica del ámbito de la inteligencia artificial cuyo valor consiste en crear sistemas que identifican patrones complejos en millones de datos. En términos coloquiales se suele decir que las máquinas “aprenden” de forma autónoma sin ser programadas para ello, pero realmente la máquina no “aprende”, sino que un algoritmo revisa los datos y, en consecuencia, es capaz de predecir comportamientos futuros o tomar acciones de manera automática según ciertas condiciones. Cuantos más datos se obtienen, mejores y más precisas serán las acciones resultantes.
Una persona no podría analizar esa ingente cantidad de datos para sacar conclusiones o hacer predicciones. Los algoritmos, en cambio, pueden encontrar rápidamente patrones de comportamiento contando con las variables que les proporcionamos. Estos sistemas, además, tienen la ventaja de que mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin que sea necesaria la intervención humana.
Para qué sirve el machine learning
La enorme cantidad de datos que generan las empresas aumenta de forma exponencial y supone una información muy valiosa. La compañía capaz de controlar los datos a gran escala o big data para hacer predicciones, tiene una ventaja competitiva respecto a sus competidores.
Hoy en día existen en el mercado herramientas de uso sencillo, asequibles económicamente, para que cualquier tipo de empresa pueda hacer sus predicciones. Sin embargo, es importante que los datos sean útiles y de calidad para hacer análisis efectivos. El resultado serán predicciones de alto valor y, por consiguiente, la posibilidad de tomar las mejores estrategias de negocio.
El machine learning tiene actualmente diferentes aplicaciones. Como ejemplos de machine learning tenemos la mejora de motores de búsqueda, el diagnóstico médico, la robótica o la detección del fraude en banca. Por su parte, en el ámbito empresarial, las aplicaciones del machine learning son cada vez más numerosas y presentan interesantes retos. Las previsiones muestran que su papel irá creciendo en la toma de decisiones para impulsar la resolución de problemas de la manera más eficiente.
Entre los usos que encontramos actualmente destaca la detección de rostro, la predicción de datos, evitar fraudes en transacciones económicas, recomendación de productos y servicios, reconocimiento de voz, avanzar si un trabajador será rentable o decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente, entre otras aplicaciones.
Orígenes del machine learning
Para conocer los orígenes del machine learning debemos remontarnos al siglo XIX, donde hitos matemáticos como el teorema de Bayes sentaron las bases de esta tecnología. Años más tarde, ya en la década de los 40 del siglo pasado, los científicos comenzaron a sentar las bases de la programación informática. Destaca principalmente el matemático Alan Turing, quien en 1950 se planteó si algún día las máquinas tendrían la capacidad de pensar.
En la década de los 50 y los 60, la ciencia investigó cómo aplicar la biología de las redes neuronales del cerebro humano para crear las primeras máquinas inteligentes, y la teoría derivó en la creación de redes neuronales artificiales. En este sentido, la primera máquina capaz de aprender por sí misma en la realización de una tarea sin haber sido programada específicamente para ello fue puesta en marcha por Marvin Minks y Dean Edmonds, en el Instituto Tecnológico de Massachussets.
La llegada de Internet y el aumento de la potencia de cálculo de los ordenadores fueron el detonante para que todo evolucionara más rápido. En 1997, el sistema de IBM Deep Blue logró el primero de los grandes logros del aprendizaje automático: una máquina derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov gracias al deep learning o aprendizaje profundo. El sistema calculaba estadísticamente qué movimiento tenía más posibilidades de ganar la partida en función de la experiencia de analizar miles de partidas previas.
Tipos de aprendizaje
El concepto del machine learning engloba diferentes tipos de aprendizaje, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. En el aprendizaje supervisado, los datos para el entrenamiento incluyen la solución deseada, denominada “label” o “etiqueta”. En cambio, en el aprendizaje no supervisado no se incluyen etiquetas, sino que el algoritmo intenta clasificar la información por sí solo.
Por último, el aprendizaje por refuerzo es un sistema autónomo y determina las acciones a realizar mediante prueba y error. De esta manera, el aprendizaje se establece mediante penalizaciones o recompensas. Es especialmente útil para el mundo empresarial por su flexibilidad y su capacidad para adaptarse a los cambios en los datos a medida que van entrando en el sistema, controlando la información de un modo más efectivo.
El machine learning ya está marcando el nivel de competitividad de las empresas. Son muchas las compañías que ya se están aprovechando de sus beneficios, tanto para mejorar los procesos como para mejorar la experiencia de sus trabajadores y clientes.
