'Machine learning': ¿qué es y cómo funciona esta innovadora tecnología?

n la actualidad, la inteligencia artificial es un tema que se aborda con naturalidad, y resulta común conocer el significado de este concepto. Una de las disciplinas clave dentro de este campo es el aprendizaje automático (machine learning), el cual ha pasado a ser la base de muchas de las acciones que llevamos a cabo sin siquiera darnos cuenta. A lo largo de este post, profundizaremos en este concepto, explicaremos su funcionamiento y detallaremos cuáles son las aplicaciones más habituales del machine learning.

¿Qué se considera machine learning?

El machine learning se enmarca dentro de la inteligencia artificial (IA), y se basa en el uso de algoritmos y datos para recolectar, analizar e imitar patrones de comportamiento humano con el fin de predecir el desempeño de tareas específicas. En términos simples, el machine learning habilita a las máquinas, ordenadores y dispositivos en general para llevar a cabo ciertas tareas de manera repetida y sin requerir una programación previa.

¿Cómo surge el machine learning?

El concepto del aprendizaje automático (machine learning) tiene sus raíces en la década de los 50. En concreto, en 1950, el matemático británico Alan Turing creó el Test de Turing para determinar si una máquina tendría la capacidad suficiente para hacerse pasar por una persona ante otro ser humano. Dos años después, en 1952, Arthur Samuel desarrolló el primer algoritmo capaz de aprender los comportamientos. De hecho, se trataba de un programa para jugar a las damas y mejorar su desempeño después de cada partida, analizando los patrones y corrigiendo los errores.

Deep learning y machine learning: ¿qué diferencia existe entre estos conceptos?

Aunque el término “deep learning” se usa a veces como sinónimo de “machine learning”, en realidad se trata de una disciplina diferente. El deep learning es un subcampo del machine learning que busca emular la forma en que el cerebro humano procesa información mediante redes neuronales artificiales. Una de las diferencias principales entre ambos radica en que el deep learning requiere muy poca intervención humana. A diferencia del machine learning, que depende más de ella para obtener resultados satisfactorios. En definitiva, el deep learning permite procesar grandes cantidades de datos, mientras que el machine learning se limita a un conjunto de datos más pequeños.

¿Cómo ha sido la evolución de la inteligencia artificial en las últimas décadas?

El aprendizaje inteligente de las máquinas y dispositivos se fundamentan en algoritmos. En este contexto, en función de los métodos que se utilicen, se pueden diferenciar tres categorías:

Aprendizaje por refuerzo

Esta categoría se caracteriza por el aprendizaje a partir de la propia experiencia del algoritmo. Se trata de un proceso de prueba y error, aplicado al contexto de los dispositivos electrónicos. Por ejemplo, en el ámbito de financiero, el aprendizaje por refuerzo podría utilizarse para determinar la mejor manera de elaborar una cartera de inversión personalizada, sin la necesidad de la intervención humana.

Aprendizaje supervisado

Cuando los algoritmos utilizan etiquetas asociadas a los datos para establecer relaciones entre ellos y tomar decisiones estratégicas, estamos hablando de aprendizaje supervisado. Estas etiquetas son fundamentales para que el dispositivo pueda actuar de manera adecuada en el futuro, asociando patrones de comportamiento con determinadas etiquetas. Un ejemplo práctico de esto es la capacidad de los servidores de correo electrónico para categorizar los emails en función de las etiquetas que les hayamos asignado previamente.

Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado, es más complejo que el aprendizaje supervisado, ya que en este caso no proporciona información previa a la máquina. En lugar de eso, son los propios algoritmos los que deben identificar patrones repetidos y organizarlos de manera estructurada. No obstante, en este caso, los algoritmos provienen de un grupo de datos que no tienen etiquetas, siendo esta la principal diferencia frente al aprendizaje supervisado. De hecho, este es el tipo de aprendizaje que se utiliza en las instituciones financieras para detectar prácticas fraudulentas.

¿Cuáles son los sectores que se pueden beneficiar de los usos del machine learning?

La tecnología ofrece grandes beneficios al sector financiero, ya que permite detectar de manera precisa y efectiva los intentos de fraude, disminuir los riesgos asociados a diversas operaciones e inversiones, así como desarrollar servicios financieros altamente personalizados.

Sector logístico

El machine learning se emplea en la logística para automatizar procesos y aumentar la productividad. Además, esta tecnología es esencial para las empresas que desean brindar una atención más personalizada a sus clientes, ya que pueden utilizar mensajes instantáneos para recopilar información relevante y conocer mejor a sus clientes.

Recursos humanos

Los departamentos de Recursos Humanos también pueden aprovechar esta tecnología para predecir qué empleado, tanto en grandes empresas como en pymes, serán más productivos en el futuro. Asimismo, les servirá para implementar y desarrollar planes de igualdad en las empresas.

Sector sanitario

El sector de la salud también está avanzando significativamente gracias a la aplicación del machine learning. Esta tecnología permite realizar diagnósticos previos basados en los síntomas del paciente, lo que ayuda a los médicos a identificar rápidamente el problema de salud y reducir la búsqueda.

Comercio online

El comercio, especialmente el comercio en línea, también utiliza el machine learning para analizar patrones de comportamiento de sus usuarios y adelantarse a las ofertas que deben lanzar y cuándo deben hacerlo. Asimismo, el machine learning ayuda a analizar qué productos serán más demandados en futuras campañas, lo que permite segmentar mejor los mensajes y el público objetivo.

Casos prácticos de machine learning en nuestro entorno

Existen numerosos ejemplos de machine learning en nuestra vida diaria, tales como: ● Búsquedas en Google: las sugerencias personalizadas que aparecen en los buscadores como Google son posibles gracias al aprendizaje que se realiza de cada usuario mediante el machine learning. ● Recomendaciones en plataformas digitales como Netflix o HBO: estas plataformas utilizan esta tecnología para establecer asociaciones entre los contenidos que los usuarios han visto, y así recomendarles otros contenidos similares que pueden ser de su agrado. ● Asistentes de voz: aquellos dispositivos digitales que puedan reconocer y procesar órdenes habladas funcionan gracias al machine learning. ● Chatbots: los programas de chat que puedan mantener conversaciones directas con los clientes se entrenan para identificar y responder de forma eficaz y coherente a través de esta tecnología. Tal y como hemos visto, el machine learning está presente en muchos aspectos de nuestra vida cotidiana, incluso en la industria financiera. En Caixa popular, gracias al uso de esta tecnología podemos ofrecer a todos nuestros clientes servicios y productos adaptados a sus necesidades. Un ejemplo claro, es la herramienta mis finanzas, la cual proporciona un análisis automático de la capacidad financiera de los usuarios. De esta forma, nuestros clientes pueden tener una visión clara y detallada de su situación financiera, así como tomar decisiones acertadas en cuanto a su gestión. Asimismo, el machine learning incorporado en nuestra app Ruralvía, nos permite tener una comunicación altamente personalizada con nuestros usuarios, con el fin de facilitar las gestiones empresariales y resolver cualquier problema de manera efectiva. Si todavía no has utilizado esta aplicación, te animamos a que pruebes esta app y consideres las ventajas que ofrecen los servicios integrados.