¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning (ML) es una aplicación de inteligencia artificial en la que los programas informáticos utilizan algoritmos para encontrar patrones en los datos. Pueden hacerlo sin estar programados específicamente para ello, sin depender de un ser humano. En el mundo actual, los algoritmos de Machine Learning están detrás de casi todos los avances tecnológicos y aplicaciones de inteligencia artificial (AI) que existen en el mercado.

Los sistemas de AI generalmente tienen la capacidad de planificar, aprender, razonar, resolver problemas, percibir, desplazarse e incluso manipular. Machine Learning es uno de los muchos enfoques que se utilizan en los sistemas de inteligencia artificial. Otros incluyen computación evolutiva y sistemas expertos.

Machine Learning es parte de muchas cosas que hacemos todos los días. Considere algunas circunstancias donde los sistemas de Machine Learning podrían influir en su vida:

• Los sistemas de recomendación en sus servicios de transmisión favoritos como Netflix o Spotify se ejecutan mediante Machine Learning.
• Los motores de búsqueda utilizan Machine Learning para resolver y optimizar sus resultados de búsqueda.
• Los canales de redes sociales sugieren amigos, grupos y también videos.
• Si tiene un refrigerador moderno, a menudo estos aparatos aprenden cuándo más los utiliza y lo tienen listo antes de la hora de la comida.
• El GPS anticipa qué partes de su ruta tendrán mucho tráfico y lo redireccionará utilizando algoritmos de Machine Learning.
• Los asistentes de voz como Alexa y Siri utilizan Machine Learning para operar.

Cada una de estas plataformas acumula datos de las elecciones diarias que usted realizará, aprenden de usted y, a partir de la información obtenida, hacen predicciones sobre lo que verá a continuación, a qué hora preparará la cena o adónde viajará o comprará.

Todos estos datos accionan los algoritmos de Machine Learning, que luego ayudarán a una marca a anticipar lo que usted hará o comprará posteriormente. No solo eso, sino que sus gustos y preferencias se combinan con otros puntos de datos de millones de personas, lo que permitirá a las empresas crear listas de sugerencias precisas y altamente efectivas.

La AI está preparada para responder a nuevos desafíos utilizando las aplicaciones de Machine Learning.

Aplicaciones de Machine Learning

Las aplicaciones de Machine Learning son amplias. A continuación, se muestra cómo se está utilizando en áreas principales que son parte integral de la vida humana cotidiana.

Machine Learning en la educación

Cuando se aplica en el campo de la educación, Machine Learning puede ayudar a los maestros a examinar el tipo de lecciones que los estudiantes podrán tomar. También, podrán evaluar cómo se manejan los estudiantes con las lecciones enseñadas: cuánto son capaces de comprender, cuáles son los temas comunes con los que los estudiantes tienden a tener dificultades y cuales son los mas sencillos, lo cual ayudará a los maestros a planificar mejor las lecciones e identificar a los estudiantes que podrían estar rezagados, lo que permitirá interacciones e intervenciones mucho más efectivas.

Machine Learning en motores de búsqueda

Cuando escribe un término de búsqueda en Google, es frustrante cuando los resultados que aparecen no son los que se busca. Machine Learning ha sido una parte integral de la optimización de motores de búsqueda durante mucho tiempo. Ayuda constantemente a los motores de búsqueda a mostrar resultados más relevantes para las búsquedas. También ha ayudado a potenciar los servicios de búsqueda con asistentes de voz, búsquedas de imágenes y varias otras funciones relacionadas con la búsqueda.

Machine Learning en marketing digital

La personalización es la clave para las modernas campañas de marketing digital y Machine Learning ha sido fundamental para lograrlo. Con datos basados en interacciones con los consumidores, Machine Learning ayudó a las empresas a personalizar sus enfoques hacia los clientes potenciales, enfocando los mensajes correctos justo en el momento adecuado. Desde correos electrónicos personalizados hasta ventas cruzadas basadas en compras recientes, Machine Learning ayudó a las empresas a aprovechar sus datos sobre el comportamiento del consumidor.

Machine Learning en el cuidado de la salud

Machine Learning tuvo una amplia aplicación en el campo médico. El diagnóstico mediante imágenes médicas es un caso importante en el que Machine Learning funciona con herramientas de diagnóstico. Machine Learning visualiza las imágenes médicas, identifica áreas que son inusuales o anormales, sin ningún tipo de sesgos que podrían ser el caso de un profesional médico.

Machine Learning también se está utilizando para ayudar a los médicos a tratar casos únicos de enfermedades específicas brindándoles sugerencias sobre protocolos de tratamiento basados en información recopilada de otros casos. Por ejemplo, un estudio de macrófagos se podría rastrear en algunas horas mediante aparatos que identifican fagos probablemente eficaces para tratar cepas de bacterias resistentes a los antibióticos.

La aplicación también está experimentando la forma de convertir los datos agrupados de los consumidores recopilados a partir de dispositivos personales para ofrecer a los profesionales médicos sugerencias y opciones de tratamiento. Esta es, por supuesto, una área en constante evolución.

Las aplicaciones para Machine Learning son diversas y se pueden encontrar en casi cualquier campo o tipo de actividad comercial. Los beneficios son enormes para las empresas comerciales, gubernamentales y sociales.

Ventajas de Machine Learning

Machine Learning tiene ventajas increíblemente amplias en casi todas las facetas de la vida. Estas son solo algunas de las ventajas universales de Machine Learning:

Predecir el comportamiento del cliente

Los análisis de los patrones de compra de los consumidores ayudan a las empresas a comprender el camino a seguir para las líneas de productos y servicios. Estos patrones pueden ser tan precisos como las razones por las que un cliente podría optar por un producto sobre otro, las influencias del precio, la temporada, la lealtad a la marca y otras más en estas decisiones. Estos hallazgos orientados a los datos se obtienen mucho más rápido con Machine Learning y la velocidad es la clave para una toma de decisiones más inteligente.

Precisión constante en la entrada de datos

La más aburrida de las tareas humanas está relacionada con la entrada de datos. Las posibilidades de error son elevadas con tareas muy repetitivas. Estos errores podrían resultar costosos para una empresa en varios niveles. Machine Learning garantiza que la entrada de datos se complete rápidamente, con precisión, sin dejar lugar a errores. También elimina las tareas rutinarias de los empleados, lo que les permite concentrarse en trabajos más desafiantes y beneficiosos para la empresa.

Identificar clientes potenciales en las experiencias del usuario

Cada empresa crece sobre la base de nuevos clientes potenciales que se convierten en compradores reales. Ser capaces de llevar la delantera tiene que ver con evolucionar para satisfacer las necesidades del cliente. Machine Learning ayuda a las empresas a sumergirse en los viajes de los clientes y proporcionar información sobre las tendencias y anticipar sus necesidades. Los estudios demuestran que Machine Learning marcó una diferencia en la trayectoria de crecimiento ascendente de las empresas al ayudarlas a predecir el comportamiento de sus clientes, encontrar las deficiencias, etc.

Mantener una ventaja competitiva

Las empresas pueden crecer junto con el mercado cuando tienen una buena inteligencia de negocio a la que recurrir. Machine Learning cumple un papel importante al proporcionar a las empresas información sobre sus puntos de venta únicos y sus aspectos positivos en comparación con las marcas de la competencia. Cualquier enfoque nuevo podrá formularse rápidamente como una hipótesis y evaluarse en función de los datos disponibles ayudando a las empresas a crear rápidamente un plan de comercialización.

Potenciar asistentes virtuales

Los lugares de trabajo, grandes o pequeños, se disponen a aumentar la eficiencia y hacer un uso inteligente de las horas de trabajo. Cuando se aplica Machine Learning al reconocimiento automático de voz, ayuda a crear asistentes virtuales más inteligentes y eficientes, que pueden tomar notas, desarrollar actas de reuniones y mantener mejores registros. Todo esto reduce la documentación rutinaria que es esencial pero agotador. Con mejores asistentes virtuales, se garantiza la precisión y se cumplen bien las normas de privacidad.

Categorizaciones de algoritmos de Machine Learning

Los algoritmos forman la base de toda la estructura de Machine Learning y su desarrollo. Estos algoritmos se pueden dividir en cuatro categorías principales:

Algoritmos supervisados de Machine Learning

Aquí, las lecciones aprendidas anteriormente se pueden aplicar a nuevos datos con la ayuda de ejemplos etiquetados para predecir resultados futuros . Esto comienza con el análisis de conjuntos de datos conocidos de aprendizaje. El algoritmo de aprendizaje crea una función inferida que hará predicciones de posibles resultados. Con la cantidad necesaria de aprendizaje, todas las nuevas entradas de datos se proporcionarán con objetivos.

Algoritmos no supervisados de Machine Learning

Estos están en contraste con los algoritmos supervisados y entran en juego cuando la información de aprendizaje no está etiquetada o clasificada absolutamente. El aprendizaje no supervisado no proporciona resultados "correctos" para los nuevos datos. En su lugar, estos algoritmos exploran los datos, extraen inferencias a partir de los conjuntos de datos y revelan cualquier estructura oculta que pueda estar en los datos sin etiquetar.

Algoritmos semi-supervisados de Machine Learning

Estos algoritmos siguen la línea media entre los dos primeros tipos, debido al uso de datos etiquetados y no etiquetados para el aprendizaje. Normalmente, la cantidad de datos sin etiquetar es mayor que la cantidad de datos etiquetados y el algoritmo utiliza los datos etiquetados para conocer los datos sin etiquetar. Los sistemas sobre esa base mejoran constantemente el nivel de precisión del aprendizaje.

Algoritmos reforzados de Machine Learning

Este es un método de aprendizaje donde la interacción con el entorno produce acciones y descubre errores y recompensas. Con este enfoque, los aparatos y todos los agentes de software pueden determinar el comportamiento adecuado dentro de un contexto específico para obtener el mejor rendimiento posible.

Los desafíos del Machine Learning

A pesar de todos los avances tecnológicos, todavía hay una serie de desafíos que Machine Learning deberá superar.

Las redes todavía necesitan grandes cantidades de memoria de trabajo para almacenar y procesar datos. Si bien algunas técnicas de aprendizaje no supervisado eliminan datos innecesarios, todavía existe la necesidad de una enorme potencia de procesamiento, lo cual resolverá parcialmente, con algoritmos de aprendizaje no supervisado que eliminarán los datos innecesarios, lo que reducirá la potencia de procesamiento necesaria. Sin embargo, esto no es suficiente para todos los escenarios.

El procesamiento del lenguaje natural está todavía muy lejos de ser una traducción natural y precisa. La jerga, los acentos y la comprensión del idioma siguen siendo grandes desafíos para Machine Learning. Si bien la máquina tiene constantemente nuevos datos para escuchar y aprender, todavía necesita mucha capacitación para resolver aquellos acentos poco claros.

AI washing ocurre cuando la tecnología se etiqueta como inteligencia artificial (o un ordenador inteligente), cuando en realidad es solo Machine Learning o los mismos algoritmos antiguos que se utilizaron desde siempre. Para muchas personas, esta diferencia no es importante, pero sobrepasa las expectativas tecnológicas, socava la confianza en la tecnología y ambos campos crean una reacción fuerte. Se necesita la educación del público en general y una mayor comprensión de la inteligencia artificial y Machine Learning.

La falta de capacitación en vídeo está frenando a la industria. En lugar de depender de imágenes estáticas y un mundo 2D, el video proporciona conjuntos de datos mucho más enriquecedores. Nuestro mundo es dinámico y nuestras máquinas necesitan aprender de eso. Este es un campo de estudio emergente.

Las máquinas no piensan como los seres humanos. La gente utiliza la heurística para tomar decisiones rápidas y utilizan un amplio campo de atención para integrar una comprensión holística de una escena. Pero Machine Learning todavía sigue siendo una variedad de datos, lo que limita las formas actuales en que se pueden utilizar de manera efectiva. A medida que las máquinas aprendan más, esto se resolverá, pero es incierto si alguna vez pensarán realmente como seres humanos o se volverán "artificialmente inteligentes".

El futuro de Machine Learning

A medida que los programas de Machine Learning y las técnicas de la ciencia de datos se hacen más disponibles, existen enormes beneficios para casi todas las facetas de la vida.

• Personalización debidamente ajustada: permitirá a las empresas anticiparse y satisfacer las necesidades de los clientes.
• Mejores experiencias en los motores de búsqueda: la categorización mejorada de los resultados de los motores de búsqueda ayuda tanto a los usuarios finales como a los administradores a ofrecer resultados y conocimientos precisos.
• Evolución de los equipos de datos: los roles cotidianos de los equipos de TI y de datos evolucionarán con un Machine Learning mejorado, lo que reducirá la cantidad de tiempo dedicado a la programación manual. Por ejemplo, los científicos de datos podrán dedicar menos tiempo a limpiar los datos a medida que Machine Learning aprende a hacerlo de manera eficaz (mediante el uso de AutoML).
• Aumento de la computación cuántica: puede parecer algo sacado de una película de ciencia ficción, pero los algoritmos cuánticos tienen el potencial de conducir a muchas otras innovaciones y es algo que sucederá a mediano y largo plazo.

La inteligencia artificial y Machine Learning están preparados para cambiar la forma en que el mundo hace negocios, dirige y desarrolla nuevas tecnologías. Cambiará la forma en que funcionan los mercados de desarrollo de aplicaciones en el futuro. En conjunto, a estas tecnologías se les dio la importancia concedida a la electricidad al comienzo de la revolución industrial. Ambos elementos presagian una nueva era en la tecnología de la información.

AutoML

AutoML es una nueva y emocionante tecnología en donde la gente común ahora puede ejecutar procesos complejos de Machine Learning. En el pasado, los científicos de datos requerían una comprensión profunda de las estadísticas, las técnicas de limpieza de datos, la codificación de ordenadores, los algoritmos y también el acceso a poderosos ordenadores lo cual significaba que para la mayoría de las personas, Machine Learning estaba fuera de su alcance.

El nuevo software que se está desarrollando esta transformando a Machine Learning. Los programas de software en línea toman datos cargados por un usuario. El usuario identifica qué tipo de predicciones necesita y el software elige el algoritmo correcto para ejecutar y produce un conjunto de resultados claros, concisos y explicables. Si bien las predicciones aún requieren que los datos sean precisos y estén etiquetados, también existen técnicas de limpieza de datos integradas en el software que avalúan los valores atípicos y la información faltante, a menudo creando estrategias para gestionar las discrepancias sobre la marcha.

Esta es realmente una ventana al futuro para las empresas que desean tener la capacidad de hacer predicciones y procesar datos que no tienen las instalaciones o los medios para contratar científicos de datos dedicados. Por ahora, los científicos de datos están aprovechando principalmente las capacidades de limpieza de datos de AutoML, lo que les ha ahorrado bastante tiempo.