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Machine Learning

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¿Qué es Machine Learning?

El aprendizaje automático (o machine learning) es el proceso iterativo que utiliza una computadora para identificar patrones de un conjunto de datos luego de que se le proporcionan restricciones específicas. Implica “entrenar” a una computadora para que explore entornos y adquiera nuevas habilidades sin programarla explícitamente para ello.

El aprendizaje automático es una de las bases de la inteligencia artificial, que es la ciencia de hacer que un sistema o una máquina exhiba inteligencia humana. El aprendizaje automático posibilita la inteligencia artificial.

Otro término que a menudo se menciona con el machine learning es el aprendizaje profundo o deep learning. El aprendizaje profundo es una evolución del aprendizaje automático. El aprendizaje profundo utiliza una red neuronal artificial para guiar a los algoritmos de aprendizaje automático sin ayuda humana.

¿Por qué es importante el aprendizaje automático?

El concepto de Machine Learning es importante en los negocios porque puede analizar datos más grandes y complejos, a la vez que ofrece resultados más rápidos y exactos a grandes escalas. Esto ayuda a las organizaciones a identificar rápidamente oportunidades rentables y posibles riesgos.

El ciclo de vida del aprendizaje automático

Los pasos necesarios para crear un modelo de aprendizaje automático son los siguientes:

  • Seleccionar y preparar datos
  • Seleccionar el algoritmo de aprendizaje automático que se desea utilizar
  • Entrenar al algoritmo con los datos para crear un modelo personalizado
  • Validar el rendimiento del modelo resultante en los datos de prueba (también conocido como “retención”)
  • Usar el modelo en datos nuevos (también conocido como “evaluación”)

Los modelos de aprendizaje automático también se deben monitorear y optimizar a través del tiempo para que continúen otorgando los resultados comerciales más potentes y exactos.

Métodos de aprendizaje automático

Hay tres categorías principales de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo.



En el aprendizaje supervisado, se describe una clase de problemas que implica el uso de un modelo para aprender una asignación entre ejemplos de entrada y la variable objetivo. Los algoritmos de aprendizaje supervisado se entrenan utilizando un conjunto de datos etiquetado y se les enseña a llegar a una conclusión específica en función de datos históricos.

ML- Supervised Learning


En el aprendizaje no supervisado, se describe una clase de problemas que implica el uso de un modelo para definir o extraer relaciones en los datos. En comparación con el aprendizaje supervisado, el no supervisado funciona solo con los datos de entrada sin salidas previstas ni variables objetivo. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado introducen conjuntos de datos no etiquetados, buscan similitudes o patrones en los datos y usan esa información para ordenar, agrupar y clasificar los datos sin que se les enseñe qué buscar.

ML- Unsupervised Learning


En el aprendizaje por refuerzo, se describe una clase de problemas en los que un agente (el estudiante) opera en un entorno (todos los elementos con los que interactúa) y debe aprender a hacerlo utilizando los comentarios. El uso de un entorno significa que no hay un conjunto de datos de entrenamiento fijo, sino un objetivo o conjunto de objetivos que un agente debe lograr, acciones que puede realizar y comentarios sobre el rendimiento en torno al objetivo. El algoritmo utiliza prueba y error para determinar qué acciones producen los mejores resultados.

ML- Reinforement Learning

Casos prácticos de aprendizaje automático

Muchas organizaciones pueden utilizar el aprendizaje automático porque tiene muchísimas aplicaciones específicas para cada sector. Algunos ejemplos incluyen los siguientes:

Recursos Humanos

  • Empleados: tendencias y pronósticos
  • Optimización del reclutamiento
  • Predicción de la capacidad

Bienes de consumo envasados

  • Administración del ciclo de vida de los productos
  • Optimización de stock
  • Pronóstico de la demanda

Cadena de suministro

  • Optimización de proveedores
  • Planificación y reposición de inventarios
  • Análisis y monitoreo de riesgos

Salud

  • Administración de la salud clínica y de la población
  • Insights de imágenes médicas
  • Identificación de riesgos del paciente

Oficina de Finanzas

  • Análisis de la planificación de presupuestos, previsiones y flujo de caja
  • Pronóstico de ingresos
  • Lucha contra el fraude, el malgasto y el abuso

IT/COE

  • Análisis de causa principal
  • Clasificación de tickets
  • Detección de anomalías

Comercio minorista

  • Personalización
  • Recomendaciones
  • Planificación de suministros

Aprendizaje automático y automatización de procesos analíticos

Para que un modelo de aprendizaje automático sea exitoso, los datos utilizados para entrenarlo se deben haber preparado y analizado de forma exhaustiva y cuidadosa. Si es posible automatizar este proceso fundamental de alguna manera, puede conseguir que un negocio pase de la entrada de datos a los insights con mayor rapidez, lo que permite ahorrar tiempo y dinero en el proceso.

La automatización de procesos analíticos completos es clave para el éxito y mantiene la agilidad de las empresas. El aprendizaje automático puede ayudar a las organizaciones a entregar resultados transformadores más rápido, mientras que la automatización de procesos analíticos acelera aún más este proceso.

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