Actualmente el machine learning es una de las herramientas tecnológicas que les da a las empresas una capacidad de potencial innovador y un sistema de lectura que lee las preferencias de los clientes.
Este término anglosajón tiene una traducción al español como “Aprendizaje automatizado”. Y su significado es automatizar la identificación de patrones o tendencias mediante el análisis de datos. En otras palabras, este sistema se puede encontrar en el reconocimiento por voz de asistentes virtuales, recomendaciones en plataformas de películas y series, autos autónomos, entre otros.
En la siguiente nota te explicaremos qué es machine learning, cómo funciona, cuántos tipos hay y cómo puedes agregarlo a tu negocio.
¿Cómo funciona?
El machine learning funciona a través de algoritmos matemáticos complejos que poseen la capacidad de identificar patrones en conjuntos de datos, es decir, reconocen tus preferencias. Y debido a la identificación de patrones, estos algoritmos sacan conclusiones de los nuevos datos obtenidos para los que no han sido preparados, aplicando patrones similares a los previamente identificados.
A través de este reconocimiento de patrones, los algoritmos de machine learning son aplicados a un sinfín de sistemas para realizar un análisis predictivo o generar respuestas automáticas. Como en Netflix que te recomienda una película o serie según lo que has visto.
Cabe resaltar que el sistema de machine learning debe contar con un volumen de datos, mínimo de seis entradas de datos reales para cada respuesta nueva diseñada, para poder suministrar respuestas realmente válidas.
Los 4 tipos de machine learning
Por otro lado, el sistema informático de Aprendizaje Automático utiliza experiencias y evidencias en forma de datos, con los que comprender por sí mismo patrones o comportamientos. De esta manera, es posible elaborar predicciones de escenarios o iniciar operaciones que son la solución para una tarea específica.
Así da cabida a cuatro tipos principales de Aprendizaje Automático que son los siguientes:
- Supervisado
Este aprendizaje trabaja con datos etiquetados para entrenar a los algoritmos mediante un histórico de datos. De esta forma, se suministran las variables de entrada o input data al algoritmo. Y aprende a asignar la etiqueta de salida o indicar la solución correspondiente.
Así, una vez que se le ha proporcionado la suficiente cantidad de dichos datos, podrán introducirse nuevos datos sin necesidad de etiquetas, en base a patrones distintos que ha venido registrando durante el entrenamiento. Este sistema se conoce como clasificación.
- Semi supervisado
Este es un modelo híbrido en el que la computadora recibe datos incompletos para el aprendizaje; algunas de estos están equipadas con los respectivos ejemplos de salida (aprendizaje supervisado) y las otras carecen de ellos (aprendizaje no supervisado).
Sin embargo, el fin es siempre el mismo: identificar reglas y funciones para resolver los problemas.
- No supervisado
Para este aprendizaje no se usan valores verdaderos o etiquetas. Estos sistemas tienen como finalidad la comprensión y abstracción de patrones de información de manera directa. Y su objetivo es enseñar al algoritmo a simplificar el análisis, deducir, predecir o clasificar a partir de estructuras y en función de similitudes (clustering).
- Por refuerzo
Aquí, los algoritmos aprenden a partir de la retroalimentación que obtienen del mundo exterior como respuesta a sus acciones.
Por ejemplo, se puede observar el comportamiento de un automóvil autónomo. Cuando el vehículo toma una decisión errónea, es penalizado, dentro de un sistema de registro de valores. Mediante dicho sistema de premios y castigos, el coche desarrolla una forma más efectiva de realizar sus tareas.
¿Cómo puedo integrarlo a mi negocio?
Para el mundo empresarial, es más fácil usar los modelos de machine learning por refuerzo ya que la capacidad de flexibilidad y adaptación a los cambios de datos sirve para aprender los cambios agresivos de los clientes.
También este análisis predictivo es bueno para un negocio, debido a que permite a las organizaciones adelantarse a las tendencias del mercado, reducir los riesgos y predecir problemas antes de que ocurran.
Además, estos algoritmos de machine learning son habitualmente usados por las empresas para reducir errores en los sistemas operativos y de gestión. Es fundamental para reforzar la seguridad de datos y para la automatización de procesos.
Asimismo, es muy favorable para el sector de la banca, ya que el aprendizaje profundo permite crear algoritmos que pueden ajustarse a los cambios de mercados y clientes, para balancear oferta y demanda. De esta manera, se puede ofrecer precios personalizados.
Para el mercado tecnológico sirve aún más. Por ejemplo, para Leasein, empresa de alquiler de laptops, esta herramienta ha sido muy útil ya que ha permitido la fácil identificación de patrones en los clientes como la periodicidad y consumo.
