Machine Learning, ¿qué es y para qué sirve?

El desarrollo de la tecnología ha permitido avances que en el pasado eran inimaginables. Uno de ellos es el machine learning. Se trata de una disciplina científica, englobada dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial, capaz de generar sistemas que aprenden de forma automática. Por esto cuando hablamos de machine learning nos referimos a aprendizaje automático.

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, CÓMO FUNCIONA

Pero, ¿cómo aprenden las máquinas de forma automática?

La maquina es capaz de identificar patrones muy complejos a través de los datos que recibe y de esta forma aprender y responder como lo hacen las personas, es decir, de forma autónoma, alimentándose constantemente de los datos y la información.

Para ser concretos, en verdad quien aprende no es la máquina sino un algoritmo que revisa los datos y que tiene la capacidad para predecir los comportamientos futuros. Lo hace de forma automática, mejorando de forma autónoma a lo largo del tiempo.

El proceso de creación del machine learning consiste en desarrollar máquinas que son capaces de aprender por sí mismas con los datos que alguien va introduciendo y corrigiendo de manera manual. Lo que hace la máquina, o el ordenador, es extraer conocimiento con esta experiencia que va supervisando constantemente. En resumen, un algoritmo capaz de aprender de forma autónoma gracias al análisis de miles de datos.

Hablamos de aprendizaje para referirnos a la capacidad que tiene la maquina, o mejor dicho el algoritmo, por identificar patrones complejos dentro de una gran cantidad de datos.

TIPOS DE MACHIE LEARNING

Encontramos tres tipos de sistemas machine learning. El primero, el aprendizaje supervisado, se trata de sistemas entrenados a partir de datos y etiquetas. Una vez la maquina ha recibido suficiente información es capaz de identificar nuevos datos (producir etiquetas) sin necesidad de añadir la etiqueta de forma manual.

También existe un formato de machine learning al que llamamos no supervisado. Es el modelo conocido como clustering, y se basa en la comprensión y abstracción de patrones complejos a partir de información que se introduce de manera directa.

Por último podemos hablar de aprendizaje por refuerzo, en los casos en los que la máquina aprende a través de la experiencia. Es el caso de los coches autónomos. El vehículo es penalizado cada vez que toma una decisión errónea. Con este sistema de premios y castigos el vehículo aprende a desarrollar su tarea.

MACHINE LEARNING PARA EMPRESAS

El machine learning permite a las empresas ser mucho más productivas y eficientes. No lo encontramos solo en grandes proyectos como el del transporte autónomo que hemos señalado antes, sino que son cientos las empresas que ya lo usan para hacer predicciones sobre el comportamiento de sus clientes.

La mayoría de empresas tiene una cantidad enorme de datos. El machine learning permite analizar estos datos y prever posibles acciones futuras de nuestros clientes. Por ejemplo, es capaz de analizar comportamientos y detectar posibles clientes que están a punto de irse (en el caso de una compañía de teléfonos o Internet). Eso permite a la empresa ser proactiva y tomar medidas antes de que se haya ido. ¿Cómo lo hace? Pues por ejemplo, identifica a los usuarios que disminuyen su consumo en un 25% en un mes, como susceptibles de irse, aunque son mucho más concretos y certeros.

Para una persona es imposible analizar la enorme cantidad de datos que generan las empresas, pero en cambio los algoritmos son capaces de detectar patrones en estos miles de datos y gracias a las variables que les proporcionamos. El machine learning pretende ser una herramienta más que permite el desarrollo del trabajo entre humanos y máquinas. Y ha llegado para quedarse.

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