Omitir navegación

¿Qué es el aprendizaje automático?

La ciencia de los equipos de entrenamiento para analizar y aprender a partir de los datos como lo hacen las personas.

¿Qué es el aprendizaje automático y cómo funciona?

El aprendizaje automático (ML) es el proceso mediante el cual se usan modelos matemáticos de datos para ayudar a un equipo a aprender sin instrucciones directas. Se considera un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). El aprendizaje automático usa algoritmos para identificar patrones en los datos, y esos patrones luego se usan para crear un modelo de datos que puede hacer predicciones. Con más experiencia y datos, los resultados del aprendizaje automático son más precisos, de forma muy similar a cómo los humanos mejoran con más práctica.

La adaptabilidad del aprendizaje automático lo convierte en una excelente opción en escenarios en los que los datos siempre cambian, la naturaleza de la solicitud o la tarea siempre se transforma o la codificación de una solución sería realmente imposible.

Cómo se relaciona el aprendizaje automático con la IA

El aprendizaje automático se considera un subconjunto de la IA. Un equipo "inteligente" piensa como una persona y realiza tareas por sí mismo. Una manera de entrenar un equipo para imitar el razonamiento humano es usar una red neuronal, que es una serie de algoritmos que se modelan a partir del cerebro humano.

Cómo se relaciona el aprendizaje automático con el análisis predictivo

Aunque el aprendizaje automático es un tipo de análisis predictivo, un gran matiz es que el aprendizaje automático es mucho más fácil de implementar con actualizaciones en tiempo real a medida que obtiene más datos. El análisis predictivo suele funcionar con un conjunto de datos estático y se debe actualizar la pantalla para ver las actualizaciones.

Cómo se relaciona el aprendizaje automático con el aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una forma especializada de aprendizaje automático, que usa redes neuronales (NN) para ofrecer respuestas. Capaz de determinar la precisión por su cuenta, el aprendizaje profundo clasifica la información como un cerebro, y se basa en algunas de las IA más similares a los seres humanos.

Ventajas del aprendizaje automático

El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones, y las posibilidades se expanden continuamente. Estas son algunas de las principales ventajas que las empresas han logrado con sus proyectos de aprendizaje automático:

Descubrir la información

El aprendizaje automático puede ayudar a identificar un patrón o una estructura en datos estructurados y no estructurados, lo que ayuda a entender lo que los datos están diciendo.

Mejorar la integridad de los datos

El aprendizaje automático es excelente en la minería de datos y puede llevarlo más lejos al mejorar sus capacidades con el tiempo.

Mejorar la experiencia del usuario

Algunos ejemplos de cómo el aprendizaje automático puede ayudar a optimizar la experiencia del cliente son las interfaces adaptables, el contenido orientado, los bots de chat y los asistentes virtuales habilitados por voz.

Reducir el riesgo

Dado que las tácticas de fraude cambian constantemente, el aprendizaje automático mantiene el ritmo: supervisa e identifica nuevos patrones para detectar intentos antes de que se concreten.

Prever el comportamiento del cliente

El aprendizaje automático puede extraer datos relacionados con el cliente para ayudar a identificar patrones y comportamientos, lo que le permite optimizar las recomendaciones de productos y proporcionar la mejor experiencia posible para los clientes.

Reducir los costes

Una aplicación del aprendizaje automático es la automatización de procesos, que puede liberar tiempo y recursos para que su equipo pueda dedicarse a lo que más importa.

Técnicas de aprendizaje automático

Existen tres técnicas principales que las personas usan en el aprendizaje automático:

Aprendizaje supervisado

Abordar los conjuntos de datos con etiquetas o estructura sirve como un profesor y "entrena" al equipo, lo que aumenta su capacidad para realizar una predicción o tomar una decisión.

Aprendizaje no supervisado

Abordar los conjuntos de datos sin etiquetas ni estructuras, buscar patrones y relaciones mediante la agrupación de datos en clústeres.

Reforzar el aprendizaje

El agente (un programa informático que actúa en nombre de alguien o algo), que reemplaza al operador humano, ayuda a determinar el resultado en función de un bucle de comentarios.

Cómo funciona el aprendizaje automático para solucionar problemas

Esta es una introducción al proceso de aprendizaje automático que se usa para solucionar problemas:

Paso 1: Recopilar y preparar los datos

Una vez que se identifican los orígenes de datos, se compilan los datos disponibles. El tipo de datos que tiene puede ayudar a determinar los algoritmos de aprendizaje automático que puede usar. Al revisar los datos, se identifican las anomalías, se desarrolla la estructura y se resuelven los problemas de integridad de los datos.

Paso 2: Entrenar el modelo

Los datos preparados se dividen en dos grupos: el conjunto de entrenamiento y el conjunto de pruebas. El conjunto de entrenamiento está formado por una gran parte de los datos que se usan para ajustar los modelos de aprendizaje automático con la máxima precisión.

Paso 3: Validar el modelo

Cuando esté listo para seleccionar el modelo de datos final, se usa el conjunto de pruebas para evaluar el rendimiento y la precisión.

Paso 4: Interpretar los resultados

Revise el resultado para buscar información, sacar conclusiones y predecir los resultados.

¿Qué puede hacer el aprendizaje automático?

Predecir valores

Los algoritmos de regresión, que resultan útiles para identificar la causa y el efecto entre las variables, crean un modelo a partir de los valores, que luego se usan para realizar una predicción. Los estudios de regresión ayudan a pronosticar el futuro, lo que puede ayudar a prever la demanda del producto, predecir cifras de las ventas o calcular los resultados de la campaña.

Identificar repeticiones inusuales

Los algoritmos de detección de anomalías, que suelen usarse para detectar posibles riesgos, identifican datos fuera de la norma prevista. El mal funcionamiento del equipo, los defectos estructurales, los errores de texto y las instancias de fraude son ejemplos de cómo se puede usar el aprendizaje automático para solucionar problemas.

Seleccionar la estructura

Agrupar en clústeres los algoritmos suele ser el primer paso del aprendizaje automático, que revela la estructura subyacente en el conjunto de datos. Al categorizar los elementos comunes, la agrupación en clústeres se usa normalmente en la segmentación de mercado para ofrecer información que puede ayudarle a seleccionar el precio y a anticiparse a las preferencias de los clientes.

Predecir categorías

Los algoritmos de clasificación ayudan a determinar la categoría correcta para la información. A pesar de que es similar a la agrupación en clústeres, la clasificación se diferencia en que se aplica en el aprendizaje supervisado, donde se asignan etiquetas predefinidas.

¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?

Los ingenieros de aprendizaje automático trabajan para convertir los datos sin procesar recopilados de varias canalizaciones de datos en modelos de ciencia de datos que se puedan aplicar y escalar según sea necesario. Un ingeniero de aprendizaje automático conecta los datos estructurados a los modelos definidos por los científicos de datos con los que trabajan. Además, los ingenieros de aprendizaje automático desarrollan también algoritmos y crean programas que permiten a las máquinas, los equipos y los robots procesar los datos entrantes e identificar patrones.

Breve manual sobre los algoritmos de aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones en los datos, lo que ayuda a los científicos de datos a resolver problemas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir valores, identificar repeticiones inusuales, determinar la estructura y crear categorías. En función del tipo de datos que tenga y del resultado que esté buscando, usará algoritmos diferentes. Normalmente, los algoritmos se agrupan por técnica (aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado o reforzado) o por familia de algoritmos (incluida la clasificación, la regresión y la agrupación en clústeres). Más información sobre los algoritmos del aprendizaje automático.

Cómo se usa el aprendizaje automático en los distintos sectores

Las empresas de todas las industrias usan el aprendizaje automático en una amplia variedad de formas. Estos son algunos ejemplos de aprendizaje automático en sectores clave:

Banca y finanzas

La administración de riesgos y la prevención de fraudes son áreas clave en las que el aprendizaje automático agrega un gran valor a los contextos financieros.

Atención sanitaria

Las herramientas de diagnóstico, la supervisión de pacientes y la predicción de los ataques son algunos de los numerosos ejemplos de cómo el aprendizaje automático puede ayudar a mejorar la atención a los pacientes.

Transporte

La identificación de anomalías de tráfico, la optimización de la ruta de entrega y los automóviles con conducción automática son ejemplos de formas en que el aprendizaje automático puede crear un impacto positivo en el transporte.

Atención al cliente

Responder a preguntas, determinar la intención del cliente y proporcionar asistencia virtual son ejemplos de cómo el aprendizaje automático es compatible con la industria del servicio de atención al cliente.

Venta minorista

El aprendizaje automático ayuda a los vendedores a analizar patrones de compra, optimizar ofertas y precios, y usar datos para mejorar la experiencia general del cliente.

Agricultura

Developing robots to address labor shortages, diagnosing plant diseases, and monitoring the health of the soil are examples of ways machine learning can improve agriculture. Watch this video to see an example of how machine learning helped increase farmers’ crop yield by 30%.

Qué buscar en una plataforma de aprendizaje automático

Cuando tenga que seleccionar una plataforma de aprendizaje automático, busque una solución con las siguientes características:

Informática en la nube

La nube, que es fácil de configurar e implementar, es perfecta para administrar cargas de trabajo de todos los tamaños, lo que permite conectar orígenes de datos y escalar a petición, sin necesidad de tener conocimientos avanzados.

Entorno de desarrollo accesible

La plataforma ideal es compatible con todos los niveles de conocimientos con opciones de creación accesibles. Debe ayudarle a comprender las ventajas del aprendizaje automático, ya sea si trabaja mayormente en el código como si prefiere las herramientas automatizadas y las interfaces de arrastrar y colocar que no requieren ninguna experiencia de codificación.

Compatibilidad integrada con marcos de aprendizaje automático conocidos

Ya sea ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn o TensorFlow, busque una plataforma que le permita trabajar con las herramientas que conoce y disfruta.

Seguridad de nivel empresarial

Busque una plataforma que incluya gobernanza de nivel empresarial, seguridad y control que le ayude a proteger su infraestructura.

Comercialice sus modelos de aprendizaje automático más rápido

Simplifique la forma en que crea e implementa modelos con funcionalidades de aprendizaje automático sin código, soporte para código abierto y DevOps sólido para aprendizaje automático.