El Machine Learning dota a los ordenadores la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo).
Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías, siendo las dos primeras las más comunes:
Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones. Un ejemplo es un detector de spam que etiqueta un e-mail como spam o no dependiendo de los patrones que ha aprendido del histórico de correos (remitente, relación texto/imágenes, palabras clave en el asunto, etc.).
Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera. Por ejemplo, en el campo del marketing se utilizan para extraer patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales y crear campañas de publicidad altamente segmentadas.
Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas. En la actualidad se está utilizando para posibilitar el reconocimiento facial, hacer diagnósticos médicos o clasificar secuencias de ADN.
APLICACIONES PRÁCTICAS DEL 'MACHINE LEARNING'
El Machine Learning es uno de los pilares sobre los que descansa la transformación digital. En la actualidad, ya se está utilizando para encontrar nuevas soluciones en diferentes campos, entre los que cabe destacar:
Recomendaciones:
Permite hacer sugerencias personalizadas de compra en plataformas online o recomendar canciones. En su forma más básica analiza el historial de compras y reproducciones del usuario y lo compara con lo que han hecho otros usuarios con tendencias o gastos parecidos.
Vehículos inteligentes:
Según el informe Automotive 2025: industry without borders de IBM, en 2025 ya veremos coches inteligentes en las carreteras. Gracias al aprendizaje automático, estos vehículos podrán ajustar la configuración interna (temperatura, música, inclinación del respaldo, etc.) de acuerdo a las preferencias del conductor e, incluso, mover el volante solos para reaccionar al entorno.
Redes sociales:
Twitter, por ejemplo, se sirve de algoritmos de Machine Learning para reducir en gran medida el spam publicado en esta red social mientras que Facebook, a su vez, lo utiliza para detectar tanto noticias falsas como contenidos no permitidos en retransmisiones en directo que bloquea automáticamente.
BENEFICIOS DEL 'MACHINE LEARNING' EN EL ÁMBITO EMPRESARIAL
Predice Tendencias
A través del análisis de los hábitos de compra, permite predecir qué productos tendrán más demanda y cuándo es un buen momento para subir o bajar precios.
Impulsa la Innovación
Gracias a los datos masivos que es capaz de analizar, el aprendizaje automático favorece la búsqueda de nuevas soluciones.
Mejora la Segmentación del Público Objetivo
Los algoritmos de aprendizaje no supervisado encuentran patrones en la información que recopilan las empresas sobre los consumidores.
Reduce Costes
El ML automatiza tareas que ahorran capital humano o permite optimizar tiendas online y centros comerciales de acuerdo a los datos de navegación y flujo de clientes.
