Cada vez más se escucha hablar del término Machine Learning y son muchas las organizaciones interesadas en saber ¿qué es y para que puede ser de utilidad?
El Machine Learning o aprendizaje automático es una derivada o extensión del concepto de inteligencia artificial, cuyo fin es la generación de modelos de aprendizaje “artificial” a partir de la conducta de uso de la información.
El término no es nuevo, puesto que ya en los años 50 es una línea de investigación más próxima a la ilusión o pensamiento futuristas que a las posibilidades de desarrollar tecnología que “genera aprendizaje”.
En estos momentos, la realidad ha superado con mucho a la ficción. Esto ha sido una realidad gracias al exponencial desarrollo de la tecnología, de las comunicaciones y de la capacidad de procesar de forma instantánea y en tiempo real miles de millones de datos.
Esto, unido a la necesidad de las empresas a adaptarse o morir en este nuevo entorno, global y de cambio en los modelos de negocio como consecuencia del avance de internet y la ominicanalidad de la información ha favorecido
La definición en sí misma de Machine Learning está orientada a buscar patrones o anomalías de grandes volúmenes de datos y sacando patrones de las interacciones para detectar tendencias o comportamientos.
El objetivo no es otro que poder tomar decisiones o hacer predicciones, con lo que se abre una línea de nivel práctico que son inimaginables. Esto no es el futuro, es el presente.
Conceptos fundamentales
Generalmente lo que denominamos Machine Learning se define en a partir de dos áreas principales:
- Aprendizaje supervisado.
- Aprendizaje no supervisado.
Es el proceso en el que se detectan los patrones de un conjunto de datos, es decir, es el corazón del Machine Learning. Una vez identificados los patrones, se pueden hacer predicciones con nuevos datos que se incorporen al sistema.
Aunque pueda parecer que el primero se refiere a la predicción con intervención humana y la segunda no, estos dos conceptos tienen más que ver con qué queremos hacer con los datos.
Uno de los usos más extendidos del aprendizaje supervisado consiste en hacer predicciones a futuro basadas en comportamientos o características que se han visto en los datos históricos ya almacenados sobre una estructura previamente definida.
Por otro lado, el aprendizaje no supervisado usa datos históricos que no están previamente definidos e etiquetados bajo una estructura definida. El aprendizaje no supervisado da un paso hacia la exploración de estos y encontrar alguna estructura o forma de organizarlos.
Aplicaciones prácticas
Mientras que la minería de datos descubre patrones anteriormente desconocidos, el Machine Learning se usa para reproducir patrones conocidos y hacer predicciones basadas en los patrones.
Las aplicaciones y el impacto son y han sido de gran importancia, y mucho más en la medida en que ha evolucionado la tecnología, la capacidad de almacenar grandes cantidad de datos y sobre la posibilidad de procesarlos.
La aplicación es específica en función de los objetivos que se persiguen tal y como hemos anteriormente, no están un proceso analítico y predictivo, sino que va mucho más allá. Es un proceso que habitualmente se diseña a medida según las necesidades específicas de la empresa u organización.
El aprendizaje automático prácticamente cuenta con tantas aplicaciones como imaginemos, pudiéndose adaptar a tantas situaciones como datos con los que contemos, a saber:
- Análisis de comportamiento de consumo y productividad.
- Para la identificación de clientes potenciales,
- Identificación de empleados de alto potencial.
- Desarrollo de itinerarios formativos adaptados a personas específicas.
- Adaptación de servicios a las necesidades a perfiles específicos.
- Detección de rostro y reconocimiento facial.
- Reconocimiento de objetos y proveedores.
- Mejorar los resultados y sugerencias en procesos de búsqueda.
- Predicciones para operar en el mercado de valores.
- Sistemas para evitar el fraude en transacciones o clientes de alto riesgo.
- Análisis y predicciones temporales de datos económicos.
- Identificación de acciones de spam, anti-virus o software malicioso.
- Predicción y pronósticos de variables climáticas, tráfico, accidentes, errores de producción, etc.
- Vehículos autónomos.
- Robótica.
Y un largo e infinito etcétera de aplicaciones en todos los ámbitos de las actividades económicas, empresariales, educativas, sociales, médicas…
La mejora del aprendizaje basado en los modelos de inteligencia artificial
Los datos son clave para el aprendizaje personalizado y deben ser capaces de predecidir qué hacer para conseguir una sociedad más igualitaria y eficiente.
Aprendizaje de la máquina, es un subconjunto de la inteligencia artificial, y hace referencia al esfuerzo para programar ecosistemas tecnológicos para identificar patrones en los datos para informar a los algoritmos que pueden hacer predicciones basadas en datos o decisiones.
A medida que interactuamos y generamos mayor número de datos en el tiempo, alimentaremos con mayor información los modelos y algoritmos mejorando la precisión y la predicción; en pocas palabras el aprendizaje. Cuantos más datos, más “inteligentes sean los algoritmos”, es decir, más precisos son nuestros modelos de cálculo. El aprendizaje automático es el nuevo cuadro de distribución para la Educación Superior. El aprendizaje automático es la gran oportunidad de acometer una nueva forma de actuación más precisa, tanto en el ámbito de la medicina, el aprendizaje, la economía, etc…
El aprendizaje automático y otras grandes estrategias de datos están mejorando silenciosamente la educación formal e informal de muchas maneras, y algunas de ellas son las que podemos ver a continuación:
- Organización automática y optimización del contenido de aprendizaje en procesos educativos o de instrucción.
- Análisis del aprendizaje del estudiante, predicción del potencial y recomendación de los itinerarios con mayor probabilidad de éxito.
- Sistemas de aprendizaje adaptativo.
- Aprendizaje basado en juegos.
- Análisis de aprendizaje para la generación de contenidos personalizados.
- Identificación del fracaso en los proceso de aprendizaje reglado o no reglado para aumentar la tasa de éxito, retención y mejorar la motivación de los usuarios.
- Mejora del aprendizaje, la retención y la aplicación.
Este enfoque cada vez más presente en la realidad, aunque no tanto como nos gustaría está marcando la diferencia en los procesos de mejora y evolución social en todos los ámbitos de aplicación. Este es nuestro gran reto, hacer llegar toda la tecnología y el conocimiento a la realidad del día a día como planteamiento estratégico que sin duda cambiará sociedad.