¿Qué es el machine learning? Si te interesan los análisis, es posible que hayas escuchado mucho este término. Muchos lo usan mal y algunos predicen resultados grandiosos para su futuro. A pesar de las exageraciones, el aprendizaje automático es una de las tecnologías más poderosas de la empresa moderna. Pronto entenderás por qué.
¿Qué es el machine learning?
El aprendizaje automático es una escuela de informática que se centra en programar máquinas para mejorar su propio rendimiento a través de datos e iteración. En la programación tradicional, un ingeniero humano necesita codificar cada proceso que realiza la máquina, lo que dificulta la resolución de algunos tipos de problemas.
Tomemos el ejemplo de un servicio de streaming de vídeo como Netflix. Para hacer recomendaciones, los ingenieros deben decidir qué vídeos recomendar en función de los comentarios de los usuarios: es un caso de “si A, entonces B”. Desde cierta perspectiva, esto funciona. Pero, ¿cómo pueden los programadores hacer esto para miles de títulos y millones de historiales de usuarios únicos? ¿Y pueden realmente saber que alguien que disfruta de un título disfrutará de otro?
El aprendizaje automático resuelve estos problemas. En lugar de depender únicamente de la instrucción humana, utiliza algoritmos para recopilar datos, aprender de ellos y hacer predicciones. El sistema puede ajustarse a medida que los usuarios proporcionan más información. A menudo esto lleva a recomendaciones que un humano no predeciría.
IA vs. aprendizaje automático
Una de las preguntas más comunes es la diferencia entre aprendizaje automático e inteligencia artificial. La respuesta es simple: el aprendizaje automático es un tipo de IA. Es un subconjunto dentro del campo más amplio, de la misma manera que la inteligencia artificial es un subconjunto dentro del campo más amplio de la informática. A diferencia del aprendizaje automático, la IA es un término más bien no técnico: se trata más de resultados que de una metodología específica. Cualquier sistema inteligente que imite el comportamiento humano es una IA.
Aprendizaje supervisado vs. aprendizaje no supervisado
El aprendizaje supervisado es una tarea común que funciona usando pares de entrada y salida para entrenar un algoritmo. Usemos el ejemplo de un equipo que quiere entrenar una aplicación para reconocer imágenes de perros. Los perros pueden verse muy diferentes entre sí, y es extremadamente difícil enseñar a una computadora a reconocer las similitudes entre un gran danés y un chihuahua. Cualquier regla tradicional tendría excepciones, por eso el reconocimiento de imágenes es un buen caso de uso para el aprendizaje automático.
En lugar de programar la máquina para buscar ciertas características, los ingenieros crean un programa que itera en función de las entradas y los pares de salida. Los humanos proporcionan una gran cantidad de imágenes como entrada, cada una con una salida que indica si incluye o no un perro. Con suficiente información y entrenamiento, este modelo iterativo puede crear una precisión sorprendente y ya no requerirá entrenamiento humano.
En el aprendizaje no supervisado, el sistema itera sin los datos etiquetados y estructurados que se utilizan para entrenar los algoritmos supervisados. El algoritmo debe entrenarse solo con entradas, sin conocer las salidas correspondientes, e intenta modelar la estructura subyacente de los datos para comprenderlos y predecir resultados.
¿Por qué los líderes empresariales deberían preocuparse por el machine learning?
Esta tecnología ya ha alterado drásticamente el panorama empresarial. Tomemos el comercio electrónico: en el momento en que abres tu cuenta en un gran minorista online, recibes recomendaciones altamente precisas que benefician tanto al vendedor como al comprador. ¿Podría un algoritmo tradicional hacer recomendaciones tan precisas y personalizadas para millones de clientes?
Otros casos de uso incluyen la seguridad cibernética, la atención médica, la automatización de procesos y el análisis financiero. Existe una gran posibilidad de que esta tecnología ya haya afectado tus operaciones. La pregunta ahora es cómo tu equipo la usará para tener éxito.