Veamos qué tienen en común los términos inteligencia artificial y aprendizaje automático y qué papel tienen estos conceptos en el desarrollo de ciertos procesos de computación en la nube.

El aprendizaje automático, o también llamado Machine Learning (ML), es una rama de la inteligencia artificial que tiene la capacidad de identificar patrones de computación y repetirlos automáticamente. 

El aprendizaje automático utiliza algoritmos para identificar patrones en base a los datos. Gracias al machine learning, damos pie a la innovación, a que ciertos procesos puedan ser automatizados y favorecemos la predicción. Estas son algunas de las características del machine learning, que no son nuevas para nosotros y que muchas empresas ya empiezan a utilizar dentro del entorno empresarial.

El aprendizaje automático trata de replicar ciertas acciones realizadas por las personas. El objetivo es que las máquinas sepan identificar, pensar y entender como un humano. El proceso de aprendizaje automático es similar al de la minería de datos: ambos buscan entre los datos para encontrar patrones.

Por lo tanto, el aprendizaje automático se nutre de datos. A raíz de estos datos, los modelos son preentrenados con el fin de identificar patrones y usar estos conocimientos para automatizar tareas y que las máquinas las puedan realizar por sí solas. 

El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden cambiar cuando se exponen a nuevos datos. Dentro de esta rama y sobre todo dependiendo de los datos a los que se exponen los sistemas, podemos hablar de aprendizajes supervisados o no supervisados.

Como hemos comentado en el punto anterior, la tipología de algoritmos depende de los datos a los que se exponen los sistemas. Estos son algunos de los distintos tipos de aprendizaje automático:

Aprendizaje supervisado

Este es uno de los tipos menos complejos dentro del aprendizaje automático. En este caso trata de replicar el “etiquetado”, donde el sistema se nutre de un grupo de datos con una entrada y una salida que le permiten aprender y replicar una tarea humana. En definitiva, trata de clasificar una serie de categorías basándose en modelos anteriores para poder ser replicado posteriormente.

Aprendizaje no supervisado

A diferencia del aprendizaje supervisado, en este tipo de aprendizaje no tenemos grupos de datos con una entrada y una salida, solo tenemos datos de entrada. Se trata de un modelo que se ajusta a las observaciones. En principio, no hay un conocimiento previo como en el aprendizaje supervisado. En este caso el sistema es capaz de aprender, entender e identificar patrones de entrada desconocidos.

Aprendizaje semisupervisado

El aprendizaje semi-supervisado es un híbrido de los dos anteriores. Este tipo de aprendizaje automático tiene en cuenta los datos supervisados para poder interpretar y entender los datos no supervisados. 

Aprendizaje por refuerzo

Se trata de un aprendizaje con base en observación. El sistema o algoritmo trata de observar lo que le rodea. El sistema trata de aprender con base en ensayo-error, es decir, aprende a base de refuerzos positivos o negativos para así identificar cuál es la mejor acción y, por ende, minimizar el riesgo y tomar buenas decisiones.

¿Cuales son las principales ventajas de empezar a implementar modelos de aprendizaje automático dentro de nuestra organización? Aquí puedes ver algunas de ellas:

  • Automatización de procesos: en plena era de la transformación digital, uno de los principales procesos es la automatización. Los sistemas deben permitir a desarrolladores y equipos de IT seguir creando valor y no perder tiempo en ciertos procesos que pueden ser automatizados. 

  • Predicción: gracias a que el ML sirve para identificar patrones y comportamientos, podemos pasar a un entorno de predicción donde mejoramos nuestras experiencias con los clientes. 

  • Información: al nutrirse de datos para poder identificar patrones, estos datos nos ofrecen información de la situación actual de nuestros procesos, detectan errores, pueden llegar a predecir comportamientos o el estado actual del cliente.

  • Reducción de costes: gracias a la automatización de ciertos procesos y que los equipos de IT ya no pierden tiempo en mantenimiento, reducimos el coste. Pero sobre todo, ofrecemos el espacio necesario para que los equipos dediquen más tiempo a innovar y generar valor.

Las ventajas son claras, pero veamos algunos de los casos de uso más comunes a los que se están sometiendo ya la gran mayoría de los sectores: 

  • Servicios sanitarios: el sector sanitario es uno de los que más avanza en términos de transformación digital. Y el aprendizaje automático es uno de sus recursos. Hay una clara evolución en cómo el aprendizaje automático ayuda a los sanitarios en el diagnóstico o supervisión de los pacientes a través de radiografías, monitorización, etc.

  • Retail: el sector retail es otro de los sectores que más se puede beneficiar del aprendizaje automático. Puede servir a los responsables de marketing o a los encargados de producto para optimizar campañas, ofertas, precios y usar datos para mejorar la experiencia global del cliente.

  • Logística: una de las mayores ventajas para este sector es la mejora en la cadena de suministro. Hemos dicho que el aprendizaje automático nos permite pasar a un entorno de predicción. Gracias al IoT y Machine Learning, podremos prever el tiempo de espera de la reparación de una cinta o el trackeo y optimización de la entrega de los productos hasta la llegada al consumidor final.

A diferencia del aprendizaje automático convencional, este tipo de aprendizaje aprende de estructuras de datos mucho más complejas. Este tipo de aprendizaje tiene la capacidad de acceder a un mayor número de datos gracias a las redes neuronales artificiales. Al crear modelos computacionales compuestos por varias capas de procesamiento, las redes pueden crear varios niveles de abstracción que representan los datos.

Otra de las diferencias del aprendizaje profundo es que el reconocimiento de ciertas características es completamente independiente y autónomo. En cambio en el aprendizaje convencional, los modelos tienen que ser preentrenados aunque luego empiecen a funcionar por sí solos. Aún así, siempre habrá que preajustar ciertos parámetros para que el sistema sea efectivo. 

Tras dar un repaso a las características, aplicaciones y casos de uso del aprendizaje automático dentro del mundo empresarial, queda claro que es una herramienta que facilita enormemente el desarrollo de ciertos procesos. Nos permite pasar a la predicción y ofrecer mejores experiencias a nuestros usuarios y clientes, algo muy demandado hoy en día. 

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