¿Qué es y en qué consiste el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático, o machine learning, es una rama de la inteligencia artificial (IA) que se caracteriza por desarrollar sistemas que funcionan de manera autónoma gracias a su capacidad de procesamiento y análisis de los datos que le son proporcionados. A través de diferentes algoritmos y modelos, las máquinas se vuelven capaces de aprender sin que nadie las programe de una manera determinada.

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Es decir, con el aprendizaje automático, las computadoras y máquinas no requieren que los humanos las programen o les enseñen explícitamente cómo hacer una tarea, sino que a través de los datos recibidos y algoritmos generados, son capaces detectar patrones y repetirlos. Además, a medida que pasa el tiempo, el aprendizaje automático es capaz de profundizarse y mejorar, también por sí mismo.

Teniendo en cuenta todo lo anterior, se puede inferir que el objetivo del aprendizaje automático es que las máquinas nos imiten a nosotros los humanos, y sean capaces de aprender, entender y ejecutar tomando como base los datos que reciban.

Tipos de aprendizaje automático

Se pueden identificar dos tipos principales de aprendizaje automático, los cuales se diferencian entre sí según el tipo de datos con los cuales se alimente a la máquina. A saber:

Aprendizaje supervisado

En este tipo de aprendizaje, la máquina aprende gracias a la instrucción y guía del humano. Se entrena a la máquina entregándole datos ya etiquetados y conocidos, para que esta entregue resultados predecibles o esperables, como por ejemplo, que aprenda a organizar nuevos datos que se reciban, gracias a toda la información histórica ya disponible. 

Este tipo de aprendizaje puede ayudar a las empresas a optimizar diferentes procesos o tareas, para que se realicen solos y más rápido. Por ejemplo, un uso actual y cada vez más frecuente en el mundo empresarial, son los chatbots. A estas herramientas se les proporciona toda la información necesaria, y se le indica cómo y cuándo actuar, qué responder, cuáles son las opciones posibles de reacción o solución, entre otras cosas.

Aprendizaje no supervisado

Al contrario de lo que sucede con el aprendizaje supervisado, en este caso la máquina aprende sin ninguna guía. En el aprendizaje no supervisado, los datos que se utilizan no están etiquetados ni organizados, sino que es la misma computadora la que aprende a agrupar y organizar según patrones, similitudes y/o normas que logre detectar. 

Gracias al análisis de todos los datos sin etiquetar, este tipo de aprendizaje es capaz de efectuar asociaciones y encontrar relaciones entre toda la información disponible, para proveer información útil al usuario. 

Un ejemplo concreto para este tipo de aprendizaje es cuando utilizamos plataformas de entretenimiento como Netflix, la cual, gracias a toda la información que le proveemos a la aplicación sobre nuestros gustos y preferencias, con el tiempo se vuelve capaz de sugerirnos contenido apropiado para nuestro perfil. 

Antes de finalizar con este apartado, es importante destacar que también existe el tipo de aprendizaje semi supervisado, que se trata de una combinación de los dos aprendizajes mencionados anteriormente y el aprendizaje por refuerzo, el cual implica que una máquina aprende sola por prueba y error, y cuando obtiene resultados óptimos y útiles, los refuerza para sostenerlos y mejorarlos.

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¿Cómo se lleva a cabo el proceso de aprendizaje automático?

Por lo general, para llevar adelante el proceso de aprendizaje automático, se deben considerar las siguientes etapas:

• Recopilación de datos.

• Análisis y selección final de datos.

• Selección de modelo

• Entrenamiento del modelo.

• Evaluación y validación.

• Optimización y mejoras.

Aplicaciones posibles de machine learning

Hay tantas aplicaciones posibles de machine learning como nos podamos imaginar, por lo tanto, aquí solo se mencionarán algunas:

Rubro salud

Puede servir para el procesamiento de imágenes médicas, detección de enfermedades según síntomas del paciente, recomendación de tratamiento posibles, entre otras.

Seguridad digital

Se pueden entrenar modelos para que ayuden en la detección de posibles fraudes financieros, o para el reconocimiento de correos electrónicos o spam que puedan sustraer datos e información sensible.  

Procesamiento de lenguaje natural (PLN)

Gracias al aprendizaje automático, las máquinas pueden ser capaces de traducir textos de un idioma a otro, entender y resumir contenido escrito, y comprender lenguaje hablado y ejecutar según se les solicite, por ejemplo, como lo hacen Siri y Alexa.

Atención al cliente

Sirven para dar respuestas rápidas e instantáneas, así las personas no deben esperar. La herramienta más conocida, como ya la mencionamos, son los chatbots, que pueden aparecer en los propios sitios webs de las empresas, a través de WhatsApp o en redes sociales. 

Marketing

Se utiliza para personalizar las experiencias individuales de cada cliente o público potencial gracias a los algoritmos que detectan intereses, gustos y tendencias, así como también detectan búsquedas recientes para mostrar diferentes propuestas, ofertas o campañas de marketing.  

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Conclusiones

Tal como sucede con todo lo que está relacionado con la Inteligencia Artificial, machine learning llegó para revolucionar las formas de hacer en distintas áreas y rubros, gracias a la capacidad de las máquinas de aprender por sí mismas y generar información, respuestas y datos de calidad para su usuario.

Reconocer la utilidad de esta herramienta será imprescindible para todo tipo de compañía que busque estar a la vanguardia y ofrecer un servicio y atención rápidos y de categoría a su público. 

Cuéntanos sobre tu empresa, ¿ya estás utilizando sistemas de aprendizaje automático? Si todavía no los pusiste en práctica, ¿qué te detiene?