Business Intelligence

Machine Learning ¿qué es y para qué sirve?

Desde coches autónomos que conducen solos, pasando por asistentes que traducen inputs de texto a otro idioma de forma instantánea hasta ofertas personalizadas sobre productos teniendo en cuenta tus preferencias y tendencias en diferentes aspectos.

Estas tareas que anteriormente eran muy complejas de realizar, ahora se hacen sin apenas esfuerzo gracias al Machine Learning, que es una disciplina que permite que los ordenadores aprendan de forma autónoma y a realizar tareas sin la necesidad de ser programados.

Hoy desde Actions, hablaremos sobre todo lo relacionado con el Machine Learning, para que sirve, y en que campos podemos utilizarlo, y, como decía Jeff Hawkins, la inteligencia es la capacidad de predecir el futuro, como por ejemplo el peso de un vaso que estamos a punto de levantar o saber la reacción de los demás a nuestros actos, basados en patrones de nuestra memoria. Este es el mismo principio que encontramos detrás del Machine Learning, que también se conoce como aprendizaje automático.

 

¿Qué es y para qué sirve?

El Machine Learning es un método de aprendizaje automático incluido en el campo de la Inteligencia Artificial, y mediante algoritmos, les da a los ordenadores la capacidad de identificar patrones en bases de datos masivos y de elaborar predicciones. Gracias a estos aprendizajes los computadores pueden realizar tareas específicas de una forma automática, sin necesidad de ser programados.

Este término se empezó a utilizar por primera vez en 1959. Sin embargo, en estos últimos años y debido al aumento de la capacidad de computación y al gran crecimiento de los datos, ha ganado mucha relevancia. De hecho, estas técnicas de aprendizaje son una parte fundamental del Big Data.

Hoy en día podemos encontrar este aprendizaje en muchas aplicaciones que todos utilizamos como Netflix, Amazon, Google, HBO etc. Todas estas aplicaciones utilizan las tendencias de cada usuario para ofrecerle contenido relacionado con sus gustos personales.

 

Los algoritmos del Machine Learning

Estos algoritmos se dividen en tres categorías, de las que destacan sobre todo las dos primeras.

  • Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje que se basa en un sistema de etiquetas que se asocian a diferentes datos permitiéndoles tomar decisiones y hacer predicciones. Un claro ejemplo de este tipo de aprendizaje es un detector de spam, que clasifica los emails como spam o como correo normal dependiendo de los patrones que ha ido aprendiendo del histórico de correos anteriores, ya sea basándose en remitentes, imágenes, el asunto entre otras cosas.
  • Aprendizaje no supervisado: a diferencia del tipo de aprendizaje anterior, estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. En este caso, la inteligencia se encuentra con datos desordenados, y su objetivo es encontrar patrones que permitan organizarlos. Un caso lo podemos encontrar por ejemplo en el marketing, donde se utilizan para extraer datos de redes sociales y para crear campañas de publicidad segmentadas.
  • Aprendizaje por refuerzo: su principal objetivo es conseguir que el algoritmo aprenda a partir de su propia experiencia. Con esto queremos decir, que debe ser capaz de, ante diferentes situaciones en un proceso de prueba error, debe tomar la mejor decisión. Hoy en día se utiliza para mejorar el reconocimiento facial, para hacer reconocimientos médicos o para poder clasificar cadenas de ADN.

 

¿Cuáles son los principales beneficios del Machine Learning en el mundo empresarial?

  • Predicción de tendencias: mediante el análisis de los hábitos de compra, te permite predecir qué productos van a tener más demanda y cuándo es buen momento para subir o bajar los precios.
  • Impulsar la innovación: gracias a la gran cantidad de datos que es capaz de analizar, este aprendizaje automático favorece la búsqueda de nuevas soluciones.
  • Mejorar la segmentación del público objetivo: el algoritmo de aprendizaje no supervisado busca y encuentra los patrones en la información recopilada por las empresas sobre los consumidores.
  • Impulsar la innovación: aprovechando los datos masivos que es capaz de analizar, este aprendizaje automático favorece la búsqueda de nuevas soluciones.
  • Mejorar la segmentación de anuncios: los diferentes algoritmos del Machine Learning pueden predecir los contenidos más eficaces para cada usuario, y en qué momento son más adecuados.
  • Reducir los costes: el Machine Learning automatiza tareas que ahorran capital humano y que permiten optimizar tiendas online utilizando los datos de navegación de los clientes.
  • Mejorar la relación con el cliente: gracias a los chatbots, se puede dar respuesta a los clientes 24 horas al día durante 7 días a la semana, y recogen datos para poder profundizar en el conocimiento del consumidor.

 

Otras aplicaciones prácticas del Machine Learning

Esta tendencia de aprendizaje, es uno de los pilares más importantes de la transformación digital actual. Hoy en día ya se utiliza para encontrar soluciones en diferentes campos, en los que destacan los siguientes:

Recomendaciones: permite realizar sugerencias personalizadas ya sean de compras online, canciones de una playlist etc.

Vehículos inteligentes: según el estudio “Automotive 2025” de IBM, en 2025 ya se podrán ver coches inteligentes conduciendo solos por las carreteras. Además, estos vehículos podrán ajustar la configuración interna como la música, la temperatura, la posición del respaldo…, para ajustarse a las preferencias de cada usuario.

Redes Sociales: entre las que más utilizan el Machine Learning, destaca Twitter, que utiliza algoritmos para reducir el spam, detectar noticias falsas, o contenido sensitivo para diferentes grupos de personas.

Procesamiento de lenguaje natural (PLN): asistentes como Siri, Alexa o el asistente de Google, son capaces de traducir instantáneamente tus palabras en protocolos, ya sean preguntas como la temperatura que hará hoy, u órdenes como cambiar una canción o hacer una llamada.

Búsquedas: los motores de búsqueda como Google y Safari, utilizan el Machine Learning para optimizar los resultados que se muestran en función de datos de búsqueda anteriores.

Ciberseguridad: los antivirus de nuestros dispositivos, ya utilizan el aprendizaje automático para acelerar la detección de los usuarios, mejorar su habilidad de reconocer anomalías y potenciar el escaneado de huellas, escaneado facial etc.

Como podemos ver, esta tendencia ya está muy desarrollada en campos que utilizamos a diario, y es una tendencia que seguirá evolucionando a lo largo del tiempo, ya que cada vez mejora más y nos ofrece más alternativas. Pero no solo se está utilizando en el ámbito tecnológico, ya que también se está empezando a implementar en el mundo de la medicina. Investigadores del MIT, ya utilizan esta tecnología para poder detectar con mayor antelación el desarrollo del cáncer de mama, que es algo vital, ya que el reconocimiento de este tipo de cáncer con antelación es algo esencial para lograr curarlo.

 

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