El machine learning, cada vez más cobra importancia en muchos campos de la sociedad, sobre todo en los negocios. Por ejemplo, al hacer uso de Machine learning y sus métodos puedes transformar una gran cantidad de datos en acciones importantes a través de las máquinas. Su uso va desde los buscadores en la Web, en las redes sociales, en páginas importantes como Amazon y entre otros.
En ese mismo orden de ideas, al hacer uso de los métodos de Machine learning se resuelve problemas muy complejos que no se pueden solucionar con la programación que es tradicional.
Sin embargo, en esta oportunidad hablaremos acerca de Machine learning y sus métodos los cuales son muy prácticos. Pero, ante de eso cabe responder esta pregunta, ¿Qué es el Machine learning? Con el pasar del tiempo muchas expertos en la materia han conceptualizado este termino de diferentes formas. Te mostrare algunas de ellas.
Primeramente esencial, dejar claro que el término Machine learning está en ingles y significa aprendizaje automático. Se le cataloga, como la disciplina que analiza y crea programas de software que pueden transformar los datos en comportamientos. Por otro lado, se dice que se encarga de ayudar a las computadoras aprender por medio de las experiencias que adquiere a través de los datos, sin la intervención humana, como es la de programar.
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Machine learning y sus métodos 
Después, de tener claro qué implica el machine learning o el aprendizaje profundo, analicemos sus métodos y entre otras cosas los tipo de aprendizaje automático que existen. En relación a los métodos, existen tres de ellos, a continuación te los explico.
1)Método de clasificación:
Es aquel método que se usa para predecir un resultado de alguna cosa que contenga un valor y características. Es decir, que se clasifican en base a conocer lo que identifica a cada atributo, claro esta se debe conocer las características de los otros atributos. Un ejemplo sencillo de esto, seria en relación a un negocio que venda productos de belleza y lance un nueva oferta. Entonces, ¿Cuáles serían los clientes más interesados en esa oferta en particular?
Ahora bien, basándonos en los antecedentes del consumidor, como su edad, residencia, nivel académico y hasta su fidelidad, se podrá determinar cuáles desearan la oferta. Partiendo de allí, se le asignara una etiqueta como interesado y no interesado. Por consiguiente, el método de clasificación crea un modelo que permite poder establecer que etiqueta tendrá este nuevo cliente.
Sin embargo, este no es el único sector que utiliza este método de clasificación, ya que también se usa en el campo de la medicina. Como para indicar si un tumor es benigno o maligno. Tomando en cuenta el tamaño del mismo y hasta la edad del paciente.
2)Método de regresión:
Es un método que es usado para predecir en este caso el valor que tiene un atributo o individuo que sea continuo. Se utiliza cuando la precisión no es la mejor y las variables en números son muy pequeñas. Un ejemplo es, según el tamaño y las características de un inmueble saber cuál sería el precio más apropiado. Para continuar con el ejemplo anterior, ubícate en este método, con respecto al cliente, ¿Cuánto sería el consumo del cliente al mes, en relación al producto en oferta?
3) Método de agrupación:
En este método, podría decirte que se encarga de clasificar los datos, aunque no conozca las categorías del mismo. Lo que se traduce en que, permite saber que hay en la data. En pocas palabras, se agrupa individuos por su semejanza, aunque no se tenga un objetivo específico.
Un ejemplo seria, el de clasificar a los clientes en grupos, por algunas similitudes, solo para saber cuántos clientes se tienen. Lo que se busca con este método, es un tipo de agrupamiento que sea natural y que luego sea útil a la empresa.
Tipos de Machine learning
Al explicar los tipos de Machine learning o aprendizaje automático, también nos podemos referir a los algoritmos que este hace uso. A su vez se dividen en dos tipos de aprendizaje, te explico cada uno de ellos.
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Aprendizaje supervisado:
En el aprendizaje supervisado existen los datos de entrada que corresponde a los datos de salida. Además, consta de dos procesos una de prueba y otro de entrenamiento. Este último, corresponde a un grupo de datos que son los encargados de enseñarle al algoritmos cuales serían las relaciones que debe haber en la data que está presente.
Después de esto, esta el proceso de prueba, que con el se certifica como ha sido el rendimiento del algoritmo como tal.
Dentro de estos tipos de algoritmos están inmersos los métodos que ya te explique, como lo es de regresión y el de clasificación.
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Aprendizaje no supervisado:
Por el contrario, el aprendizaje no supervisado, cuenta con los datos de entrada pero, estos no corresponde a los de salida, simplemente no se conocen cuáles serán. Este aprendizaje se utilizan para hacer una relación entre los datos que sea coherente.
¿Cuál es la metodología del aprendizaje automático?
Son varios pasos importantes para llevar acabo este proceso, observa cada una de ellas.
- Plantea un problema: elije un problema y describe cuales serían sus puntos a favor y los que tiene en contra. Y hasta los costos que este implicaría al resolverlo.
- Selecciona el algoritmo de Machine learning: según lo que has podido observar y analizar, entonces debes tomar una decisión acertada basándote en la información que tienes.
- Prepara todos los datos: para ellos utiliza herramientas adecuadas para proteger la información y para extraerla. Para ello, esta el Big data que te servirá de mucho.
- Análisis profundo de datos: ahora que tienes toda la información, siempre habrá alguna que no es de mucha importancia. Entonces, depura tu data y con esos resultados vuelve hacer la selección del algoritmo que cuadre más con tu problema.
- Análisis de la efectividad: escrudiña hasta que punto los algoritmos que seleccionaste tiene buena efectividad.
- Utilízalo y realiza mantenimiento: en esta etapa pon a funcionar tu programa de Machine learning, pero no lo dejes al azar. Cada cierto tiempo debes monitorear su trabajo además de realizarle ajustes cada vez que veas necesario.
Ejemplos de aprendizaje automático
En consecuencia, muchas empresas e instituciones privadas y públicas hacen uso de esta herramienta tan magnífica. Un ejemplo de esto, es el siguiente.
- Para determinar casos de deserción escolar en todos los niveles: tomando como punto los antecedentes de cada estudiante. Se pueden clasificar según su estrato socioeconómico y su rendimiento en general dentro de la institución. Con esto se puede saber cuáles estudiantes estarán más propensos a dejar de estudiar. Y con esa información proporcionarles la ayuda necesaria evitando así la deserción.
- Evitar enfermedades a nivel cardiovascular: en esta caso también se analizará los antecedentes del paciente. Ya sea por la edad, lo que consume diariamente, peso corporal, antecedentes familiares y entre otros. Con esa data de información seleccionar a las personas mas propensas e incluirlas en un programa de prevención y monitoreo.
Estarás de acuerdo que al comprender lo que implica el Machine learning, no solo nos ahorra dinero si no que también nos permite ahorrar tiempo. Lo que hace que seamos personas más eficientes en nuestro trabajo y hasta en nuestra vida personal. De verdad que, vale la pena hacer uso del aprendizaje automático.
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