¿Qué Es Machine Learning? ¿Qué Utilidad Tiene?

Las técnicas de aprendizaje automático han adquirido gran importancia en todo tipo de industrias. Todas las empresas y organizaciones se interesan en integrar el aprendizaje automático en sus funciones e infraestructuras de producción. Aumentando las ofertas de trabajo para Científicos de Datos.

Definición

Es la ciencia de hacer que las computadoras aprendan y actúen como lo hacen los humanos y mejoren su aprendizaje a lo largo del tiempo de manera autónoma, proporcionándoles datos e información en forma de observaciones e interacciones del mundo real. En definitiva, consiste en enseñar a las máquinas cómo aprender por sí mismas.

¿Cómo funciona?

El aprendizaje automático funciona mediante la construcción de “algoritmos inteligentes” y enseña a la computadora ejemplos del mundo real (datos de entrenamiento), de modo que cuando la computadora vea datos similares, sepa como actuar.

Para mantenerse constantemente optimizados, los modelos de aprendizaje automático deben capacitarse con conjuntos de datos representativos que incluyan todas las circunstancias y posibilidades requeridas.

Por ejemplo: Un robot de limpieza podría entender que tipo de limpieza, intensidad y duración de la tarea necesaria dependiendo del tipo de suelo en el que se encuentre (mármol, madera, etcétera).

¿Qué tipos de datos de utilizan?

  • Datos Estructurados: Abarca todos los datos almacenados de forma organizada en bases de datos. Incluye datos sobre clientes e información relevante para la empresa.
  • Datos Desestructurados: Consiste en datos almacenados pero que no se encuentran organizados de ninguna manera, como por ejemplo el historial de mensajes con un compañero de trabajo o cliente.

¿Para qué sirve?

En la actualidad tiene un diverso número de uso. Uno de los más conocidos es la feed de Facebook, que aparece cada vez que inicias sesión en la red social. Esta feed es única para cada usuario y tiene en cuenta tu comportamiento en la página.

Si por ejemplo estás bastante activo en un grupo de trabajo o hobby, el sistema de recomendación de Facebook empezará a enseñarte más novedades relacionadas con ese grupo. También es usado por Amazon y Google para recomendar productos y enseñar anuncios en los que es probable que estés interesado.

A parte de las recomendaciones personalizadas al usuario, se usa para lo siguiente:

  • Coches Autónomos: Mediante cámaras incorporadas por el vehículo detecta objetos, personas y semáforos. Alertando al conductor en caso de que éste no los vea y esté a punto de causar un accidente.
  • Asistentes Virtuales: Interpretan el habla de un usuario e intentan dar una respuesta útil.
  • Atención al cliente: Analiza e-mails y propuestas de negocio y prioriza respuesta para las de más valor para la organización y probabilidad de venta.
  • Business Intelligence: Los analistas utilizan el aprendizaje automático en su software para identificar datos potencialmente importantes, patrones y anomalías.

Herramientas utilizadas en Machine Learning

Lenguajes de Programación

  • Python
  • R
  • Julia
  • SAS
  • Scala
  • Java
  • Javascript

Bases de Datos

  • SQL
  • MongoDB
  • Oracle
  • Hadoop

Herramientas de Visualización

  • Tableau
  • D3.js
  • Datawrapper
  • Plotly

Ventajas y Desventajas

Las principales ventajas son la posibilidad de entender a los clientes de una manera más profunda, almacenando datos sobre ellos y cotejarlos con sus comportamientos durante un determinado periodo de tiempo. Esto ayuda a mejorar el desarrollo de futuros productos e iniciativas de marketing que satisfagan las demandas del consumidor.

Por otro lado, la principal desventaja del Machine Learning es su elevado costo. Que se viene dado por los “elevados” salarios de los Científicos de Datos y la necesidad de una infraestructura de software avanzada.

El Futuro del Machine Learning

El futuro del aprendizaje automático será la automatización a gran escala del sector. Las herramientas actuales que se utilizan en la actualidad se considerarán arcaicas y no se necesitará programar. Actualmente existen herramientas automatizadas para crear modelos de aprendizaje automático y estas tecnologías avanzan rápidamente. Esto aumentará la cantidad de personas que puedan diseñar algoritmos de aprendizaje automático, a parte de los Data Scientists.

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