La tecnología avanza cada vez más de prisa, y para nosotros cada vez es más difícil estar al día y entenderla al cien por ciento. Coches que conducen solos, asistentes que traducen al momento un idioma automatización de tareas administrativas. Tareas complejas que gracias al machine learning los ordenadores pueden hacerlas por sí solos. Atento a este blog te explicaremos qué significa, cómo se usa y cómo actúa en nuestro día a día. ¡Allá vamos!

¿Qué es el machine learning?

El machine learning o aprendizaje automático es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial. Se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a los ordenadores aprender por sí mismos y realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin la necesidad de ser programados. Los ordenadores aprenden de datos y de experiencias pasadas para mejorar su rendimiento a medida que se les proporciona más información.

Métodos de machine learning

Los modelos de machine learning se dividen en tres categorías principales:

1. 1. Machine learning supervisado: Utiliza conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos en la clasificación o predicción precisa de datos. Ejemplos incluyen redes neuronales, Naïve Bayes y máquinas de soporte vectorial.

2. 2. Machine learning no supervisado: Analiza y agrupa conjuntos de datos no etiquetados para descubrir patrones sin intervención humana. Algoritmos comunes son redes neuronales, k-medias y métodos de agrupación probabilística.

3. 3. Aprendizaje semisupervisado: Combina conjuntos de datos etiquetados y no etiquetados durante el entrenamiento para guiar la clasificación y extracción de características.

¿Cómo funciona?

Para saber cómo funciona un modelo de Machine Learning se tienen que saber cuatro etapas. Por lo general, es un Data Scientist quien gestiona y supervisa el proceso.

El primer paso trata de seleccionar y preparar un conjunto de datos de entrenamiento. Esto permitirá que el modelo de machine learning aprenda a resolver el problema por el cual se ha diseñado a partir de estos datos. Estos datos se pueden etiquetar para indicarle al modelo las características o pueden estar sin etiquetar. En ambos escenarios, los datos deben prepararse, organizarse y limpiarse para que el modelo no esté sesgado y sus predicciones futuras no se vean afectadas.

El segundo paso es escoger el algoritmo para ejecutar sobre el conjunto de datos anteriores. La elección del algoritmo dependerá del tipo y del volumen de datos de entrenamiento y del problema que haya que resolver.

En tercer lugar, se debe entrenar al algoritmo. Es un proceso de repetición, en el cual las variables se ejecutan a través del algoritmo y los resultados se comparan con los que debería haber producido. Se va ejecutando hasta que el algoritmo produzca el resultado correcto en la mayoría de los casos.

Y por último, el cuarto paso es el uso y la mejora del modelo.Se usa el modelo sobre nuevos datos, el cual su origen depende del problema que haya que resolver.

Aplicaciones prácticas del “machine learning”

Como ya hemos comentado, el Machine Learning es uno de los pilares que destaca en la transformación digital. Actualmente, es una herramienta que ya se está empleando para encontrar soluciones en diferentes campos como:

1. 1. Se prevé que en 2025 veamos coches inteligentes en las carreteras. Gracias al aprendizaje automático, serán capaces de regular la temperatura, cambiar la música, la inclinación del respaldo, entre otras funciones. En algunos casos los volantes podrían moverse solos para reaccionar al entorno. 

1. 1. La asistencia virtual es una de las prácticas en la que el machine learning se está empleando en sectores muy diversos. Los asistentes virtuales emplean el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para identificar la necesidad del usuario, convertirlo en órdenes y ejecutar. 

1. 1. El auge de la ciberseguridad es gracias al empleo del machine learning, los nuevos antivirus y motores de detección sirven de aprendizaje automático para potenciar el escaneado, reconocimiento facial, acelerar la detección y reconocer anomalías, entre otros. 

1. 1. Redes sociales como Twitter se sirve de algoritmos para reducir en gran medida el spam que se publica en la red social. Por otro lado, Facebook utiliza machine learning para detectar noticias falsas y contenidos no permitidos para bloquearlos automáticamente.

1. 1. La medicina también es un sector en el que se está empleando el machine learning para detectar con mayor antelación diferentes enfermedades como el cáncer de mama, algo vital ya que su detección temprana aumenta las posibilidades de curación. Además de enfermedades como neumonía y ceguera. 

Como podemos ver, la inteligencia artificial, el machine learning, y los avances tecnológicos crecen a pasos agigantados. Desde Datision queremos ayudarte a entender un poco más todo este mundo y las ventajas que proporcionan estas herramientas. Incorporamos la IA en vuestras fábricas para sacar un mejor provecho de vuestro trabajo, reduciendo los defectos y la merma, mantenimiento predictivo para evitar errores, un mayor control de calidad, entre otros. ¿A qué esperas? ¡Contacta con nosotros!