¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático, un campo de estudio de la inteligencia artificial (IA), implica el desarrollo de algoritmos que permiten a los ordenadores encontrar patrones en los datos y predecir o emitir juicios sobre sus hallazgos utilizando modelos computacionales.
¿Qué tipos de algoritmos utiliza el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático puede utilizar una variedad de algoritmos diferentes para recibir y analizar datos de entrada, identificando patrones, correlaciones y anomalías que los humanos pueden pasar por alto. A medida que lo hacen, aprenden y optimizan sus operaciones, mejorando el rendimiento y desarrollando su inteligencia artificial con el tiempo. De este modo, pueden prever tendencias y hacer predicciones basadas en datos, así como identificar posibles riesgos u oportunidades.
Los principales tipos de algoritmos de aprendizaje automático son:
- Aprendizaje supervisado: se enseña a la máquina mediante el ejemplo. Se le dan datos que ya entiende, junto con las entradas y salidas deseadas. A continuación, es la máquina la que debe averiguar cómo obtener esos resultados. El algoritmo puede cometer errores a medida que aprende y será corregido por el operador.
- Aprendizaje no supervisado: la máquina recibe datos y se la deja a su aire. Sin instrucciones, analiza las entradas y descubre patrones y correlaciones, agrupando y organizando los datos según sus conclusiones. Con el tiempo, las decisiones mejoran a medida que perfecciona sus procesos.
- Aprendizaje semisupervisado: una combinación de aprendizaje supervisado y no supervisado. La máquina recibe datos etiquetados y no etiquetados. A partir de los datos etiquetados, la máquina aprende a etiquetar y asignar los datos no etiquetados, perfeccionando sus métodos con el tiempo.
- Aprendizaje por refuerzo: la máquina recibe un conjunto rígido de instrucciones e información (acciones, parámetros, resultados). Mediante el método de ensayo y error, la máquina trabaja con los datos siguiendo sus instrucciones, controlando y evaluando sus resultados para descubrir el enfoque más óptimo.
Saber qué algoritmo de aprendizaje automático es la mejor opción para un conjunto de datos específico es casi imposible. Todo depende de una serie de factores, como el tamaño del conjunto de datos, su calidad y diversidad, la precisión requerida, las respuestas deseadas y el tiempo de entrenamiento. Sin experimentar con cada método, no hay forma de saberlo.
Por ello, a menudo se trata de elegir la opción que mejor se adapte a la misión dentro de los límites de tiempo y presupuesto.
¿Dónde se utiliza el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático se utiliza en numerosos sectores para mejorar la comprensión de los datos y avanzar en campos de estudio mediante predicciones calculadas.
Entre los ámbitos en los que se utiliza el aprendizaje automático figuran:
- Servicios financieros: el aprendizaje automático se utiliza para facilitar las operaciones bursátiles, comprender las métricas de riesgo y poner de relieve los casos o la probabilidad de delitos financieros (blanqueo de dinero, fraude, etc.).
- Marketing: la generación de texto, la creación de imágenes y el reconocimiento de imágenes utilizan el aprendizaje automático para lanzar su producto y mejorar su oferta a los usuarios con el tiempo. Los profesionales del marketing utilizan estos productos para mejorar su productividad y aumentar la eficiencia.
- Búsquedas web y publicidad: la relevancia de los resultados de las búsquedas se mejora gracias al aprendizaje automático, al igual que la publicidad en internet y el correo electrónico, que aprende los perfiles básicos de los usuarios para ofrecerles los anuncios que más les interesan, e itera en función del comportamiento posterior.
- Minoristas y atención al cliente: los minoristas utilizan cada vez más el aprendizaje automático para adaptar sus productos a los clientes y mejorar sus procesos de control de existencias, almacenamiento, transporte y entrega. Además, su servicio de atención al cliente (por correo electrónico y chatbots) ofrece respuestas basadas en algoritmos y datos preexistentes.
- Industrial: el aprendizaje automático puede mejorar los procesos de producción, predecir fallos en los equipos y aumentar la eficiencia general mediante el análisis de datos y el reconocimiento de patrones. Permite estrategias de mantenimiento predictivo y supervisión en tiempo real.
