Machine Learning: definición, clasificación de los algoritmos y usos

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender y tomar decisiones por sí mismas a partir de la observación de datos. Este proceso de aprendizaje se basa en identificar patrones en los datos para mejorar el rendimiento de los sistemas sin intervención humana. Aunque ofrece ventajas como una mejor comprensión de los clientes y la automatización de tareas, también presenta desafíos como los costes y el sesgo de los algoritmos. 

¿En qué consiste el machine learning?

El machine learning, o aprendizaje automático, es una disciplina de la inteligencia artificial que se basa en desarrollar algoritmos y modelos capaces de aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia y la observación de datos. Consiste en enseñar a las máquinas a reconocer patrones en los datos y utilizar esos patrones para tomar decisiones o hacer predicciones sin necesidad de que nadie las programe explícitamente para cada tarea.

En lugar de seguir reglas fijas y predefinidas, el machine learning permite que las máquinas se adapten y mejoren su rendimiento a medida que se exponen a más datos. Utiliza técnicas estadísticas y matemáticas para analizar grandes volúmenes de información y descubrir relaciones ocultas o tendencias significativas en los datos.

El proceso de machine learning generalmente consta de varias etapas: recopilación y preparación de datos, selección y entrenamiento de modelos, evaluación de rendimiento y ajuste, y posterior implementación y actualización continua del modelo a medida que se obtienen nuevos datos.

El objetivo final del machine learning es desarrollar modelos y algoritmos que puedan realizar tareas específicas de forma autónoma, mejorando su desempeño con la experiencia y adaptándose a nuevos escenarios o cambios en los datos. Esto tiene aplicaciones en una amplia gama de campos, como reconocimiento de voz, análisis de imágenes, detección de fraudes, recomendaciones personalizadas, diagnóstico médico y muchas otras áreas donde el procesamiento y análisis de datos son fundamentales.

¿Cómo se clasifican los algoritmos de machine learning?

Existen diferentes algoritmos que se utilizan en función de los objetivos y el tipo de datos disponibles. Aquí se presentan algunos de los algoritmos más comunes:

Aprendizaje supervisado

Los algoritmos de aprendizaje supervisado usan ejemplos previamente etiquetados para aprender y hacer predicciones sobre nuevos datos. Algunos ejemplos son:

• Regresión lineal: utiliza datos numéricos para predecir un valor continuo, como el precio de una casa en función de sus características.
• Clasificación: sirve para clasificar datos en categorías predefinidas, como predecir si un correo electrónico es spam o no.
• Árboles de decisión: se crean estructuras de árbol basadas en características de los datos y se emplean para tomar decisiones.

Aprendizaje no supervisado

Estos modelos analíticos son de utilidad cuando los datos no están etiquetados o clasificados. Su objetivo es descubrir patrones o estructuras ocultas en los datos. Algunos ejemplos son:

• Clustering: agrupa datos similares en grupos o clústeres basados en características comunes.
• Análisis de componentes principales (PCA): reduce la dimensionalidad de los datos identificando las variables más importantes.
• Reglas de asociación: descubre relaciones o patrones interesantes entre diferentes elementos.

Aprendizaje semisupervisado

Este enfoque combina datos etiquetados y no etiquetados para mejorar la precisión del aprendizaje. Se utiliza cuando hay una gran cantidad de datos no etiquetados y es costoso etiquetarlos manualmente.

Aprendizaje por refuerzo

Este tipo de algoritmo interactúa con su entorno y aprende a través de la retroalimentación de recompensas o castigos. El agente aprende a tomar decisiones para maximizar una recompensa a largo plazo.

Un ejemplo de algoritmo de aprendizaje por refuerzo es el algoritmo Q-Learning, ampliamente utilizado en el campo de la inteligencia artificial y la robótica.

Imaginemos un agente virtual que debe navegar por un laberinto para llegar a una meta. El agente toma decisiones en cada paso, como moverse en una dirección específica. Al principio, el agente no sabe qué camino seguir. Sin embargo, a medida que explora el laberinto, recibe una recompensa positiva cuando se mueve hacia la meta y una recompensa negativa cuando choca contra una pared.

La elección del algoritmo adecuado depende del tipo de problema, los datos disponibles y los objetivos de aprendizaje. Cada algoritmo tiene sus fortalezas y debilidades, y es importante seleccionar el enfoque que mejor se ajuste a los datos y las necesidades del proyecto. El machine learning ofrece un potencial significativo para analizar grandes volúmenes de datos y obtener información valiosa para la toma de decisiones en diversos campos.

¿Quién usa el machine learning y para qué?

Hoy en día, el machine learning se utiliza en una amplia gama de aplicaciones. Quizás uno de los ejemplos más conocidos de aprendizaje automático en acción es el motor de recomendaciones que está detrás del servicio de noticias de Facebook.

Facebook utiliza el aprendizaje automático para personalizar la entrega del feed de cada miembro. Si un usuario se detiene con frecuencia para leer las publicaciones de un grupo en particular, el motor de recomendaciones comenzará a mostrar más de la actividad de ese grupo al principio del feed.

Detrás de escena, el motor intenta reforzar los patrones conocidos en el comportamiento en línea de los usuarios. Si un usuario cambia los patrones y no lee las publicaciones de ese grupo durante algunas semanas, el servicio de noticias hará los ajustes necesarios.

Gestión de la relación con el cliente mediante machine learning

A través del análisis de correo electrónico, el machine learning permite identificar patrones y tendencias en las comunicaciones con los clientes. Esto ayuda a los equipos de ventas a priorizar y responder de manera más efectiva a los mensajes más importantes. 

Además, los sistemas avanzados de CRM pueden incluso recomendar respuestas potencialmente más efectivas. Recomendaciones que se basan en el análisis de datos históricos y perfiles de clientes. Esto aumenta la eficiencia y la personalización en la comunicación con los clientes, mejorando la satisfacción y fidelidad.

Business Intelligence

En el ámbito del Business Intelligence, el machine learning se utiliza para descubrir información valiosa a partir de grandes volúmenes de datos. Los algoritmos de machine learning identifican puntos de datos relevantes, patrones ocultos y anomalías en los conjuntos de datos. 

Esto ayuda a los proveedores de BI y análisis a obtener insights significativos para la toma de decisiones empresariales. Por ejemplo, el machine learning puede ayudar a identificar patrones de compra en los datos de ventas. O a detectar anomalías en los datos financieros, lo que permite a las empresas tomar decisiones más informadas y proactivas.

Sistemas de información de recursos humanos

En este caso, se trata de agilizar los procesos de selección de personal. Los modelos de aprendizaje automático se utilizan para filtrar y clasificar las solicitudes de empleo. Esto es, lo que permite identificar a los candidatos más adecuados para un puesto vacante. 

Al analizar y aprender de los datos históricos, el machine learning puede reconocer patrones y criterios clave para la contratación exitosa. Esto ayuda a las empresas a optimizar el proceso de selección y a encontrar a los mejores candidatos de manera más eficiente. De esta manera, se ahorra tiempo y recursos.

Vehículos autónomos con machine learning

Los algoritmos de machine learning desempeñan un papel esencial en el desarrollo de vehículos autónomos. Les permiten reconocer y comprender su entorno mediante el análisis de datos de sensores y cámaras. Por ejemplo, pueden identificar objetos parcialmente visibles, como peatones o vehículos, y tomar decisiones en tiempo real para evitar colisiones. 

A través de la retroalimentación de recompensas y castigos, los vehículos autónomos aprenden a tomar decisiones que maximicen la seguridad y eficiencia en la conducción. Por tanto, el machine learning continuo y la experiencia acumulada permiten mejorar la precisión y confiabilidad de estos vehículos.

Asistentes virtuales

Los asistentes virtuales, como Siri, Cortana o Google Assistant, se basan en modelos de machine learning para interpretar el habla natural y comprender las solicitudes de los usuarios. Esto mejora la interacción entre los usuarios y los asistentes virtuales, ofreciendo respuestas más precisas y adaptadas a las necesidades individuales. 

A medida que estos asistentes virtuales interactúan con más usuarios, su capacidad de aprendizaje se incrementa, lo que lleva a mejoras continuas en su precisión y capacidad de respuesta.

Ventajas y desventajas del machine learning

Ventajas

• Permite una comprensión más profunda de los clientes: el machine learning permite a las empresas recopilar datos de los clientes y analizarlos para identificar patrones y comportamientos. Así ayuda a comprender a los clientes a un nivel más profundo. Y a adaptar estrategias de desarrollo de productos y marketing según sus necesidades y demandas.
• Impulsa modelos comerciales de éxito: empresas como Uber y Google utilizan el aprendizaje automático como un impulsor clave de sus modelos comerciales. Uber utiliza algoritmos para emparejar conductores con pasajeros. Y así optimiza la experiencia del usuario. Google emplea el machine learning para mostrar anuncios relevantes en las búsquedas. En consecuencia, mejora la efectividad publicitaria.
• Automatización de tareas: liberando a los profesionales para que se enfoquen en tareas más estratégicas. Los algoritmos pueden realizar análisis complejos de grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa, lo que acelera los procesos y mejora la eficiencia operativa.
• Personalización y recomendaciones: el machine learning permite la personalización y las recomendaciones basadas en los intereses y preferencias individuales. Las empresas pueden utilizar algoritmos de recomendación para ofrecer contenido, productos o servicios específicos a cada usuario, lo que mejora la experiencia del cliente y aumenta las tasas de conversión.

Desventajas

• Costes asociados: implementar y mantener sistemas de machine learning puede resultar costoso. Requiere inversión en infraestructura, recursos técnicos y capacitación especializada. Esto puede ser un desafío financiero para algunas empresas, especialmente las más pequeñas.
• Sesgo en los datos: existe el riesgo de sesgo en los algoritmos si los conjuntos de datos utilizados para entrenarlos no son representativos o contienen sesgos inherentes. Esto puede llevar a modelos inexactos o discriminatorios que pueden afectar las decisiones y resultados basados en ellos. Es necesario tener cuidado al seleccionar y preparar los datos de entrenamiento para minimizar este problema.
• Dependencia de datos de calidad: los algoritmos de machine learning requieren datos de calidad para generar resultados precisos. Si los datos utilizados son incompletos, ruidosos o sesgados, los modelos de machine learning pueden generar predicciones erróneas o inexactas. Esto resalta la importancia de garantizar la calidad y la integridad de los datos utilizados en los procesos de machine learning.
• Privacidad y ética: su uso implica el manejo de grandes cantidades de datos personales y sensibles. Esto plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los mismos. Es necesario establecer medidas sólidas de protección de datos y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad para evitar violaciones y riesgos éticos asociados con el mal uso de la información personal.

Una revolución en el aprendizaje de las máquinas

El machine learning ha revolucionado la forma en que las máquinas aprenden y toman decisiones basadas en datos. A través de algoritmos y modelos inteligentes, las empresas pueden comprender mejor a sus clientes, automatizar tareas, personalizar experiencias y optimizar sus modelos comerciales. Sin embargo, también es importante tener en cuenta las desventajas asociadas. Por ejemplo, los costes, el sesgo de los datos y las preocupaciones éticas y de privacidad. ¿Te ha interesado este artículo? Echa un vistazo a este otro sobre feature engineering