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Machine Learning como elemento de diferenciación
El Machine Learning (ML) o aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) diseñada para crear sistemas que aprenden a realizar tareas hasta ahora solo capaces para el ser humano, mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje. Estos algoritmos utilizan métodos computacionales para aprender a obtener directamente la información de los datos sin depender de una ecuación predeterminada como modelo.
No podemos definir una fecha exacta de creación del Machine Learning tal y como lo conocemos hoy en día ya que es el resultado de la constante evolución de determinados aspectos. Sin embargo, sí sabemos que el primer paso hacía el Machine Learning fue en 1950, momento en el que Alan Turing publicó “Computación e Inteligencia”, un artículo donde habla de una prueba de habilidad realizada en una máquina para mostrar un comportamiento similar al de un ser humano. Esta prueba, conocida como el test de Turing, no evaluaba si la maquina respondía bien o mal, sino que solo comprobaba la capacidad de dicha máquina de responder, es decir, de exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano.
El Machine Learning, junto con las técnicas de Big Data, se ha convertido en una técnica muy potente para resolver problemas de diferentes áreas como:
- Finanzas computacionales, como el comercio algorítmico.
- Procesamiento de imágenes como, por ejemplo, el reconocimiento facial.
- Procesamiento de la voz, para aplicaciones de reconocimiento de voz.
- Producción de energías, para obtener previsiones.
- Biología computacional, como la secuenciación de ADN.
En la última década, la cantidad de información que se genera sobre los negocios, personas o sociedades ha aumentado considerablemente. Los datos, y la interpretación de esos datos, son la base de cada una de las nuevas tecnologías que han ido llegado y van a seguir llegando al mercado. Por eso aprender las diferentes soluciones y explotar los datos para convertirlos en información supone una gran ventaja para todos aquellos profesionales que quieran dedicarse a esta industria. En Three Points, contamos con el Máster en Big Data y Analytics, con el que podrás generar indicadores y conocer las mejores técnicas y procesos para cada empresa.
¿Cómo funciona el Machine Learning?
La base del Machine Learning se basa en los datos, cuantos más datos obtiene, más acertada será su precisión.
Existen dos grandes grupos de algoritmos dentro del aprendizaje que lleva a cabo esta técnica: el aprendizaje supervisado, que se basa siempre en un conjunto de datos, y el aprendizaje no supervisado, que agrupa los datos en función de sus características.
A continuación, detallamos los pasos que sigue esta rama de la Inteligencia Artificial:
- Selección de datos. Se dividen los datos en tres grupos distintos: datos de entrenamiento, datos de validación y datos de test.
- Datos del modelo. Se usan los datos de la fase de entrenamiento para construir un modelo usando las características relevantes obtenidas.
- Validación del modelo. Se evalúan el modelo con sus datos de validación.
- Fase de ajuste. Se mejora el rendimiento del algoritmo con más datos, diferentes características o parámetros ajustados.
- Fase de implementación. Se implementa el modelo para hacer predicciones sobre nuevos datos.
- Modelo de prueba. Se verifica el buen rendimiento y funcionamiento validando sus datos de prueba.
El Machine Learning es una buena opción si queremos resolver una tarea compleja con gran cantidad de datos que no cuente con una ecuación existente. En esta charla, Enrique Mora nos cuenta qué es el Machine Learning, su relación con la Inteligencia Artificial y el Big Data, y cómo podemos adaptarnos a los cambios que nos depara en un futuro.
Por cualquier consulta, escríbanos a info@threepoints.com
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