Machine Learning

El Machine Learning y sus aplicaciones. 20 ejemplos.

En los últimos años hemos escuchado con más frecuencia el uso del término «machine learning». Desde los inicios de la inteligencia artificial los algoritmos han evolucionado con el objetivo de analizar y obtener mejores resultados: árboles de decisiones, redes Bayesianas  programación lógica inductiva (ILP), algoritmos de agrupamiento para almacenar y leer grandes volúmenes de datos y muchas otras técnicas que los programadores pueden aplicar.

Lo que nos parecía sacado de una película de ciencia ficción, hoy es una realidad poderosa que puede ayudar en muchas áreas, incluso a salvar vidas. Por este motivo son cada vez más las empresas y los sectores interesados en saber utilizar esta técnica (Machine learning) para obtener información relevante que permita tomar decisiones en base a predicciones.

¿Conocéis las aplicaciones que puede tener el Machine Learning? Antes de entrar en este tema veamos de qué se trata el Machine Learning.

 

1.- ¿Qué es el Machine Learning?

 

El Machine Learning o aprendizaje automático es una rama dentro del campo de la inteligencia artificial que tiene como objetivo dotar a los ordenadores de algoritmos que tengan la capacidad de aprender. Esto sirve para no tener que programarlos de forma explicita, es decir, que no sea necesario que un desarrollador utilice muchísimas horas programando todos los escenarios posibles y las excepciones posibles para hacer un programa.

La finalidad es arrojar datos partiendo de información suministrada, encontrando patrones de comportamiento, «generalizando» para así predecir cómo serán los nuevos casos basándose en la experiencia anterior. Ver más.

Conoce los orígenes de la informática que sienta las bases para la IA.

 

Gracias Alan Turing

 

2.-¿Cómo funciona el Machine Learning?

 

El objetivo principal es aprender desarrollando capacidades para asociar y generalizar, replicando las facultades cognitivas del ser humano, formando modelos que “generalicen” la información que se les presenta para realizar sus predicciones. El ingrediente clave son los datos.

De esta manera el machine learning asimila una amplia gama de datos (lo que se conoce como big data) que no los percibe como datos, sino como una enorme lista de ejemplos prácticos con los que aprende.

2.1.-Tipos de algoritmos:

Hay algoritmos para casi todo, desde los que buscan los patrones de cambio, los que simplemente se dedican a clasificar y hasta los que aplican las experiencias.

Los algoritmos se dividen en 3 principales categorías:

Supervised Learning (aprendizaje supervisado): Este algoritmo nos permite predecir cuál es la propiedad desconocida de un elemento en concreto cuando conocemos esa misma propiedad en un conjunto de elementos.

Unsupervised learning (aprendizaje no supervisado): Este algoritmo permite conocer los elementos que pertenecen a un mismo grupo o a diferentes mediante el estudio de sus características.

Reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo): Une los dos tipos anteriores. El algoritmo de aprendizaje recibe una valoración sobre la relevancia de la respuesta dada. Si la respuesta es correcta, el aprendizaje por refuerzo actúa como el aprendizaje supervisado, en ambos casos el aprendiz recibe información de lo que es apropiado. Sin embargo, ante las respuestas erróneas ambas aproximaciones difieren significativamente cuando el aprendiz responde de forma inadecuada.

De este modo, el aprendizaje supervisado le dice exactamente al aprendiz qué debería haber respondido, mientras que el aprendizaje por refuerzo solo le informa acerca de que el comportamiento ha sido inapropiado y (normalmente) cuánto error se ha cometido. La aproximación del aprendizaje por refuerzo, es más habitual en la naturaleza que en el aprendizaje supervisado.

3.- ¿Cuál es la tarea del programador en el Machine Learning?

 

El programador tiene como función alimentar el algoritmo de entrenamiento con un volumen gigantesco de data para que este aprenda y sepa qué hacer en cada una de las excepciones. Deben perfeccionar algoritmos que especifiquen un conjunto de variables para ser lo más precisos posibles en tareas en concreto. Entre más datos se ofrezcan a la máquina se aumenta la posibilidad de que los algoritmos sean más precisos.

Cuando os hablo de generalización me refiero a la capacidad de utilizar la experiencia adquirida como un conjunto de información de ejemplo para propagarla a nuevos casos y nuevas experiencias.

4.-¿Por qué es importante el Machine Learning?

 

Los datos nos aportan una gran cantidad de información valiosa para la toma de decisiones de las empresas, que se traduce en una ventaja competitiva significativa. Con el uso del Machine Learning extraer los datos se ha simplificado enormemente. Actualmente es posible crear modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad con las tecnologías adecuadas que proporcionan resultados muy precisos y rápidos sin intervención del humano.

 

La información es poder

 

Por tanto la importancia del Machine Learning viene de los resultados que obtenemos de ella: predicciones valiosas para tomar mejores decisiones y planificar las acciones de negocio en base a la experiencia.

 

5.-¿Cuáles son las aplicaciones actuales del Machine Learning?

 

El Machine Learning está siendo utilizado de muchas maneras y sus aplicaciones seguirán aumentando en la medida que se entienda la importancia del uso de los datos como información valiosa en todos los sectores. Entender por tanto que la forma en la que interpretamos la información es capaz de ayudar en la toma de decisiones nos acerca a la resolución de problemas de una manera más eficiente.

 

Conoce 20 ejemplos de las aplicaciones que tiene el Machine Learning.

 

1.- Detección de rostro muy utilizado actualmente en los móviles o apps como instagram, snapchat, aplicaciones de belleza o de organización de bancos de imágenes.

2.- Anti-spam mediante el uso de tags.

3.- Como Anti-virus detectando softwares maliciosos.

4.- Importante en la Genética para la clasificación de secuencias de ADN.

5.- Comprensión de textos.

6.- Vehículos autónomos y robots.

7.- Análisis de imágenes de alta calidad.

8.- Hacer predicciones sobre un diagnóstico médico basado en síntomas del paciente.

9.- Detectar fraudes en transacciones.

10.- Predecir fallos de maquinaria.

11.- En el área de los Recursos Humanos para saber si un trabajador será rentable el año que viene.

12.- Predecir el tráfico en las ciudades.

13.- Seleccionar clientes potenciales basándose en los comportamientos que tienen en las redes sociales o las interacciones en la web.

14.- Saber cuál es el mejor momento para publicar tuits, actualizaciones de Facebook o enviar las newsletter.

15.- Modificar una app móvil basándose en los comportamientos de los usuarios para para adaptarse a las costumbres y necesidades de este.

16.- Decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente.

17.- Ingeniería de software.

18.- Posicionamiento en buscadores.

19.- En las finanzas creando algoritmos para aprender los patrones de inversión para así comprar y vender de la manera más eficiente. Lo que los inversionistas de la bolsa tardan años en aprender, ahora es mucho más rápido con la ML.

20.- En el marketing para conocer más a los clientes e impulsar las ventas. Es así como el machine learning es utilizado para aprender los hábitos del cliente potencial y ofrecerle aquellos productos o servicios que se adapten a sus necesidades. Sirve también para el remarketing.

 

Big data de las redes sociales para predecir el comportamiento ciudadano

 

 

¿Conoces alguna otra aplicación del Machine Learning? Compártela en los comentarios y aprendamos juntos mucho más sobre este mundo tan maravilloso.

 

 

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