Machine learning, ¿Cuáles son las ventajas?

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Machine learning, ¿Cuáles son las ventajas?

 

El ritmo de vida es cada vez más acelerado y con él sé suman los avances tecnológicos que cada vez son más trascendentales. Uno de ellos, es el sistema conocido como Machine learning. De seguro, habrás escuchado este término, aunque no sepas a ciencia a cierta a que refiere. Claro está, cuando se habla de temas asociados a la inteligencia artificial pueden resultar desconcertantes, porque normalmente son temas científicos o técnicos muy complicados

Pero, no siempre debes considerar estos temas que son tan de gran envergadura como difíciles de entender y mucho menos de explicar. Porque como hemos visto, debemos avanzar de acuerdo a cómo va la sociedad en el ámbito de la tecnología. Por esa razón, te invito a que leas este artículo, donde tratare de forma breve, pero, precisa y sencilla. Primero ¿Qué es el Machine Learning? ¿Cuáles son sus ventajas ante el sector empresarial? Y ¿Cuáles son sus aplicaciones?

   ¿Qué es el Machine learning? Traducción al español

La traducción de este término al español es aprendizaje automático y también es traducido como aprendizaje de máquinas. Pero, en sí, ¿Qué es? Es aquella disciplina, que se deriva de la inteligencia artificial. Donde su labor principal es crear sistemas que puedan aprender de manera automática, tal como lo dice su nombre. Entonces, lo que hace es identificar los datos complejos en medio de mucha información. Es decir, que una máquina, utilizando un algoritmo analiza los datos y de acuerdo a eso determina los comportamientos.

   Esto también significa, que al pasar el tiempo el sistema mejore su eficacia sin previamente la intervención de un ser humano.  Sin duda, es una de las ramas de la inteligencia artificial importante en muchos sectores, hasta cobra valor dentro de nuestra vida cotidiana. Así, que vale la pena que conozca más de esta tecnología, ¿No te parece?

Aunque, ya te dicho que implica este sistema, me gustaría mostrarte un ejemplo para que puedas entender a cabalidad, lo que abarca este concepto.

Supongamos que tienes en tu computadora más de cinco mil películas de diferentes tópicos, pero tu deseas ver una comedia familiar. El sistema de Machine Learning, por medio de un algoritmo, puede determinar diversos tópicos de las películas, como cuales son románticas, de comedia o de terror. Después de esto, agruparlas para que puedas realizar la búsqueda de forma más rápida. Esto te ahorraría el tiempo de ponerte a buscar película por película, dentro de las cinco mil.

¿Cuáles son los tipos de Machine learning?

    Ahora bien, antes de adentrarnos en las ventajas de Machine learning, te explicare algunos de los tipos existen del aprendizaje automático. Este se subdivide en tres tipos de aprendizaje, que a continuación, te mostrare:

  • Aprendizaje supervisado:

    Como muy bien se le conoce en inglés, Supervised learning. Son aquellos datos de información que son etiquetados por el humano previamente. Por ejemplo, se etiqueta miles de imágenes de gatos y perros.  En el futuro el sistema deberá identificar y diferenciar los gatos de los perros, la idea es que aprenda por medio de la experiencia previa.

    Lo que se busca, es la máquina aprenda por sí sola a identificar las imágenes, de esa forma te   ahorra el trabajo. Los ejemplos más palpables, es el reconocimiento de voz o de escritura, como lo es, la de una firma.

  • Aprendizaje no supervisado:

    También conocido en inglés Unsupervied Learning. Este aprendizaje no necesita que los algoritmos tengas datos estructurados. Lo que se hace es que se le proporciona una gran cantidad de información. Es allí, donde se muestran las características de alguna cosa u objeto. De tal forma, el sistema organizara esta información e identificará el objeto o la cosa, e indicará que es. Por ejemplo, si lo aplicas a saber el reconocimiento de emociones en diferentes rostros humanos.

    Esto también se llama, Deep learning o aprendizaje profundo, ya que la máquina aprende a clasificar sin casi la presencia del humano.

  • Aprendizaje por refuerzo: 

    En inglés, Reinforcemet learning. El aprendizaje por refuerzo, expone que mediante el ensayo y error la máquina va comprendiendo cuales es la mejor decisión para obtener un resultado de calidad.  Eso se puede comparar a como se le enseña a un niño que cierto comportamiento es correcto, tan sencillo con premiarlo. Asimismo, el niño empieza a eliminar las conductas que no son premiadas. De igual manera hace la máquina sólo conserva las acciones que la llevan al éxito.

   Principales algoritmos de Machine learning

 

  Naturalmente, como todo sistema, existen algoritmos que serán los más utilizados. Pero, antes de explicarte cuáles son, es esencial tener un pequeño concepto de lo que es un algoritmo. Es un grupo de instrucciones que suponen la solución a un problema. Ahora analizaré los principales algoritmos de Machine learning:

 Algoritmos basados en ejemplos

   Son aquellos algoritmos los cuales son llamados algoritmos de instancias. En este caso, el aprendizaje tiene como base la memoria.  Y, es allí donde se elabora un modelo de aprendizaje por medio de una base de datos. Luego, se van agregando otros datos en función a la similitud que se tengan con los datos ya existentes.

 Algoritmos de árbol de decisión

  Te estarás preguntando qué es un árbol de decisión. Desde el punto de vista comercial, es una herramienta práctica que te permite visualizar a través de gráficos, los pros y los contras de cierta decisión. Sería como las series de preguntas que te harías antes de emprender un negocio y la evaluación de las probabilidades de si te ira bien o mal. Esto permitirá que tomes la decisión correcta.

Algoritmo de regresión

También llamados lineal, son los encargados de predecir valores. Buscan evitar el error, por ello hace una interrelación entre diversas variables para que la misma sea la más apropiada. Por ejemplo, esto se hace cuando se evalúa una construcción, se realiza una predicción del precio en base a las características que este presenta.

 Algoritmos Bayesianos

Tal como lo dice su nombre, estos hacen uso del teorema de Bayes de la probabilidad. Su objetivo principal es el de resolver problemas. Es decir, que sencillamente clasifican en base a la probabilidad.

Algoritmos de agrupación

  Pertenecen al aprendizaje el cual no es supervisado, que previamente explique. Su trabajo, es agrupar información de datos, que no tienen características propias. De tal forma, que su tarea es realizar diferencias entre los datos. Y después dar conocer las características, que sean las más comunes.

 Algoritmos de aprendizaje profundo

    Estos algoritmos son capaces de poder reconocer rostros de humanos, animales y algunos objetos que estén dentro de una imagen. Se valen de la capacidad de las máquinas de almacenar información usando las redes de neuronas que se conectan, gracias a las diferentes capas que tienen.

Algoritmos de reducción de dimensión

   En este particular, el algoritmo simplifica o reduce una gran cantidad de datos, los cuales son muy complejos, es decir, que los comprime. Es por ello, utiliza los algoritmos que no son supervisados.

 ¿Cuáles las ventajas de Machine learning dentro del sector empresarial?  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Es posible que estés pensado como se utilizara el aprendizaje automático en este ámbito. Pues, viene a sustituir todo ese trabajo tedioso, como el de archivar o clasificar datos e información. En consecuencia, hablemos con más profundidad del tema.

  • Relación óptima con los clientes

Dime, ¿Que cliente no se sentirá contento si tiene atención por medio de un chat las 24 horas al día? La respuesta es obvia, por ello, el Machine learning cuenta con sistema de chat que atiende los clientes los 365 días al año. Por consiguiente, esto permite primero, que la empresa determine cómo es su servicio y segundo saber cómo es su público objetivo.

  • Optimización de la producción

    Con un caudal de información, el sistema de aprendizaje automático puede interpretar y al mismo tiempo predecir cuál son las necesidades de la empresa. Tomando eso como punto de partida realizar un plan estratégico para la producción.

  • Innovar productos y soluciones

Como el sistema proporciona datos importantes de los productos y servicios de la empresa, le da una idea clara, de si necesita otro producto nuevo o quizás tenga que mejorarlo. Y en tal caso, puede ser que los datos aportados den conocer la solución de algunos problemas de la empresa.

  • Seguridad en los sistemas informáticos

¿Sabes cuantos datos confidenciales manejan una empresa? Pudieran ser infinitos, pero lo peor es que estos pudieran ser robados y las finanzas de la empresa estar muy comprometida y hasta la de sus clientes. En vista de eso, el sistema de Machine learning, logra predecir alguna infracción a la seguridad de la entidad. Evitando así un ciberataque a su información.

  • Análisis de la competencia

El aprendizaje automático recopila datos, estadísticas y métricas, y establece como cierto producto o servicio se encuentra ante su competencia.   

  • Un conocimiento más amplio de los clientes

En relación a esto, el Machine Learning, hace posible el hecho de llegar a conocer las necesidades e intereses de los clientes frente a las compras. Por ejemplo, ante una página Web que ofrezca productos de belleza, determinará cuál le gusta más y a qué horas del día es posible que se hagan más compras. Hasta que mejoras necesita el sitio para hacerlo más atractivo a los clientes en cuestión.

  Principales aplicaciones de Machine learning

     Muchos sectores se han aprovechado de esta magnífica tecnología, que facilita el trabajo humano. Conoce algunos de los diversos ámbitos donde es utilizada:

 En la medicina:

Se tomó como muestra el resultado de varias mamo-grafías de mujeres y se le aplicó un sistema computarizado, que arrojó como diagnóstico de cáncer. Y lo más impresionante del caso es que predijo la enfermedad hasta un año antes de que la manifestará las mujeres. Además, se puede emplear para saber si cierta población es propensa a manifestar cierta enfermedad. Esto deja claro, la efectividad del aprendizaje automático que es más eficaz que el ser humano.

En los fraudes:

Un ejemplo, es la gran compañía de PayPal. Ya que, hace uso de las técnicas del Machine Learning para detectar acciones fraudulentas entre los vendedores y los compradores.   El aprendizaje automático hace una comparación entre miles de transacciones e identifica cual es ilegítima.

  En la vida diaria:

En el vivir cotidiano también está presente, el Machine learning. Seguramente harás uso de las redes sociales (Instagram, Facebook, twitter y entre otras). Basta con que le envíes la invitación a un amigo, porque simplemente te sale como sugerencia, eso obra del aprendizaje automático. Hasta si has visto un vídeo en YouTube, porque te sale como una recomendación, en base a la música o el vídeo que vas escogiendo.

 En el área tecnológica:

Cuando haces uso del correo electrónico y te topas con correos llamados spam o basura, el mismo sistema los clasifica. Y es posible que también los organice por el contenido según el título. Pero, unos de los usos más frecuentes del aprendizaje automático, es cuando realizas una búsqueda en Google.

 En el área lingüística:

El sistema Machine learning, puede ante un texto, primero sacar ideas principales y categorizar.  Por último, saber cuáles textos son iguales.  Eso lo puedes comprobar con tomar un texto de la Web y buscas esas páginas que identifican si este es un plagio o es texto original. Es decir, que no existe en la Web.

  En el marketing:

Como ya mencioné el Machine learnirng es muy útil en el área comercial. Permite redefinir campañas publicitarias, detectar cuáles serían los patrones de compras de ciertos productos. También predecir con precisión cómo se comportará el mercado de los valores. En ese mismo orden de ideas, si has navegado por Amazon te darás cuenta que la Web te va dando recomendaciones según tus búsquedas anteriores. Esto también es unas de las aplicaciones del machine learning dentro del marketing.

  En el mercado de carros inteligentes:

Es toda una innovación. Se dice que dentro de pocos años tendremos carros inteligentes en las autopistas y carreteras. Esta nueva tecnología se adaptará a según las necesidades del propietario, pero de manera automatizada. Dentro de las cosas que podrá ofrecer será datos sobre la vía e información referente al tráfico.

Cuando comprendes lo que significa el sistema, percibes como te has valido de sus algoritmos para realizar tareas muy sencillas o complicadas. lo más interesante es que, el aprendizaje automático seguirá avanzando hasta lograr adaptarse a nuestro entorno y darnos las mejores recomendaciones. Eso será una mejor forma de ver al mundo ¿No crees?

 

 

 

 

 

 

 

 

      

 

 

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