El machine learning o aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial, que se centra en desarrollar sistemas que aprendan o mejoren el rendimiento, a partir de los datos, convirtiendo a esto una habilidad indispensable con el fin de hacer que los sistemas puedan identificar patrones entre los datos para hacer predicciones. El objetivo de dichos sistemas es mejorar de forma autónoma con el tiempo sin la intervención humana.
Hoy en día, el machine learning se encuentra a nuestro alrededor ya sea cuando hacemos compras en linea, usamos redes sociales, coches autónomos, servicios a través de streaming o cuando le hacemos una consulta a Siri y Alexa. Estos servicios y/o productos utilizan el machine learning para hacernos recomendaciones en base a nuestros datos.
¿En que industrias de utiliza el machine learning?
La gran mayoría de industrias que trabajan con grandes cantidades de datos comúnmente trabajan con machine learning ya que les ayudan a tener un mayor entendimiento del negocio, trabajar de una manera más eficiente entre otras cosas.
Ventas | Salud |
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Dentro de una empresa el poder obtener y analizar los datos generados por los clientes, ayudara a hacer recomendaciones personalizadas en base a los gustos de cada cliente mejorando la experiencia de compra de una manera significativa. | Con la ayuda de los dispositivos y sensores encontrados comúnmente en wearables pueden ayudar a los médicos a analizar datos de salud para encontrar tendencias o problemas importantes con el fin de llevar diagnósticos o tratamientos personalizados para cada paciente. |
Transporte | Gobierno |
Obtener y analizar la información de la industria del transporte beneficia al momento de hacer rutas más eficientes, seguras y prevenir problemas importantes con el fin de mejorar la rentabilidad. | El sector publico se beneficia en gran medida del machine learning, ya que con el puede mejorar la eficiencia y ahorro de dinero en los servicios que ofrecen, evitar fraudes fiscales y ver tendencias de recaudación. |
Servicios Financieros | Petróleo y gas |
Los bancos y servicios fintech utilizan este tipo de tecnología con el fin de identificar datos importantes en la información brindando mejores servicios para sus clientes y así mismo la prevención de fraudes. | El análisis de datos en las refinerías o plantas productoras beneficia a la distribución del petróleo u otro compuesto con el fin de hacer su manejo mas eficiente y económico, por otra parte ayudan hacer predicciones de fallos de sensores en plantas o refinerías. |
Tipos de Machine Learning
- Machine Learning supervisado El machine learning supervisado utiliza una gran cantidad de datos y etiquetas de los cuales aprende a reconocer características y clasificarlas, con la ayuda de un científico de datos que actúa como guía y enseña al algoritmo a sacar conclusiones. Por ejemplo, fotos con descripciones de los elementos que aparecen en ellas.
- Machine Learning no supervisado El machine learning no supervisado utiliza una gran cantidad de datos pero no se le asignan valores, es decir el sistema aprende a identificar procesos y patrones sin que un ser humano interfiera como guía. Por ejemplo, identificar segmentos de clientes con características similares para después determinar cómo separarlas en grupos.
- Machine Learning con refuerzo El machine learning con refuerzo es el que aprende por medio de prueba y error, hasta encontrar la manera más optima de realizar una determinada tarea. A diferencia de los otros dos métodos este no requiere que se ingrese una gran cantidad de datos desde el principio. Por ejemplo, al momento de ganar o perder muchas partidas de un videojuego el sistema registra las desiciones o derrotas, con el fin de aprender de ellas y ver cuál es la mejor forma de ganar.
¿Cuál es el futuro del machine learning?
El machine learning ofrece y ofrecerá aun más un sin fin de usos a las organizaciones publicas o privadas que desean obtener información y aprendizaje real de cómo mejorar de forma sustancialmente, sus procesos, productos y servicios, por medio de la gran cantidad de información que generamos día con día.
Toda estos sistemas nos ayudan y ayudarán a comprender de mejor manera y resolver problemas complejos a través de datos reales y así mismo mejorar el proceso del maching learning con el fin de lograr que el aprendizaje de los sistemas sea más rápido y preciso.