En un mundo cada vez más digital, el Machine Learning se ha convertido en una herramienta esencial para la toma de decisiones en una variedad de campos. Sin embargo, muchas personas todavía no entienden completamente cómo funciona esta tecnología y cómo puede afectar sus vidas. En este post, quiero contarte una historia para ayudarte a entender mejor el Machine Learning.
“El aprendizaje automático (o Machine Learning) es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que pueden aprender y mejorar automáticamente a partir de datos, sin ser programados explícitamente para realizar tareas específicas.”
Imagina que eres el gerente de una tienda en línea y te encuentras en una reunión con tu equipo de trabajo, discutiendo cómo mejorar las ventas. Una persona de tu equipo menciona que ha estado investigando sobre Machine Learning y cree que podría ser una solución para tus problemas de ventas. Intrigado, decides investigar más sobre esta tecnología. Descubres que es una rama de la inteligencia artificial que se encarga de hacer que las computadoras aprendan por sí mismas.
En lugar de programar a una computadora para realizar una tarea específica, el Machine Learning le permite a la computadora aprender a partir de un conjunto de datos. Por ejemplo, si quieres que una computadora aprenda a predecir qué productos serán los preferidos entre tus clientes, le das acceso a una gran cantidad de datos sobre los hábitos de comprar de tus clientes, detalles de sus compras anteriores y le permites que analice patrones en esos datos.
Con esta información, decides implementar el Machine Learning en tu tienda en línea dando acceso a tus datos de ventas a un equipo de expertos en Machine Learning y les pides que desarrollen un modelo para predecir cuáles productos serán los más populares en el futuro.
Además, también decides utilizar el Machine Learning para analizar las interacciones de tus clientes con tu sitio web, con el objetivo de mejorar la experiencia de compra de tus clientes.
Después de unos meses de trabajo, tu equipo te presenta sus resultados. Han desarrollado un modelo de Machine Learning que es capaz de predecir con precisión cuáles productos serán los más populares en el futuro, lo que te permite tomar decisiones informadas sobre qué productos ofrecer y promocionar en tu tienda en línea y así incrementar las ventas. Adicional, el análisis de las interacciones de tus clientes con tu sitio web también te permite mejorar la experiencia de compra, lo que aumenta la satisfacción de tus clientes y tu tasa de conversión.
Veamos otro ejemplo que hace un par años se lanzó para detectar el nivel de atención de los congresistas en el parlamento de Bélgica.
El proyecto consistió que cada vez que habían sesiones del parlamento Belga, transmitidas en vivo a través de youtube, este algoritmo de aprendizaje automático realizaba un reconocimiento visual de aquellos congresistas que se distraían con su celular y no colocaban atención a las intervenciones del congreso.
fuente: Dries Depoorter
Un claro y útil ejemplo de lo que se podría realizar con Inteligencia Artificial. Un último ejemplo lo experimentamos cuando obtenemos las recomendaciones de las series de Netflix, HBO, Disney+ u otra marca de streaming, donde a partir de nuestros gustos o intereses nos ayudan a escoger nuestra próxima serie o película.
Ahora veamos los tipos de aprendizaje automático que existen:
Tipos de Aprendizaje Automático o Machine Learning
Existen tres tipos principales de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.
Aprendizaje supervisado: Este tipo de Machine Learning se utiliza cuando se dispone de datos etiquetados (es decir, datos con etiquetas o etiquetas que indican la respuesta correcta). El objetivo es que el algoritmo de Machine Learning aprenda a predecir la etiqueta correcta para nuevos datos a partir de los datos etiquetados. Ejemplos de esto incluyen el reconocimiento de objetos en imágenes o el análisis de texto para determinar el tono de un mensaje.
Aprendizaje no supervisado: Este tipo de Machine Learning se utiliza cuando no se dispone de datos etiquetados. El objetivo es que el algoritmo de Machine Learning descubra patrones y relaciones en los datos sin la ayuda de etiquetas. Ejemplos de esto incluyen el agrupamiento de clientes similares para campañas de publicidad personalizadas.
Aprendizaje por refuerzo: Este tipo de Machine Learning se utiliza cuando el algoritmo debe tomar acciones en un entorno y recibir retroalimentación en forma de recompensas o castigos. El objetivo es que el algoritmo aprenda a tomar acciones que maximicen las recompensas a lo largo del tiempo. Ejemplos de esto incluyen los sistemas de control de tráfico aéreo o los juegos de computador.
Otro muy reconocido es el aprendizaje profundo, que es una subcategoria del aprendizaje supervisado y no supervisado, que se enfoca en el uso de redes neuronales artificiales de varias capas (llamadas "redes neuronales profundas") para modelar patrones complejos en los datos.
En general, el aprendizaje profundo se utiliza para resolver problemas que son difíciles de abordar con técnicas de aprendizaje automático tradicionales debido a su capacidad para modelar patrones complejos en los datos.
En conclusión, el Machine Learning es una tecnología con un gran potencial para mejorar nuestras vidas en una variedad de escenarios, como mejorar la precisión en la medicina, aumentar las ventas en el comercio electrónico o tomar decisiones informadas en las finanzas, el Machine Learning está ayudando a las empresas y organizaciones a ser más eficientes y efectivas.
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