‘Machine learning’: què és i com funciona aquesta innovadora tecnologia?

En l’actualitat, la intel·ligència artificial és un tema que s’aborda amb naturalitat, i resulta habitual conéixer el significat d’aquest concepte. Una de les disciplines clau dins d’aquest camp és l’aprenentatge automàtic (machine learning), que ha passat a ser la base de moltes de les accions que duem a terme sense tan sols adonar-nos-en. Al llarg d’aquest apunt, aprofundirem en aquest concepte, n’explicarem el funcionament i detallarem quines són les aplicacions més habituals del machine learning.

Què es considera machine learning? El machine learning

En l’actualitat, la intel·ligència artificial és un tema que s’aborda amb naturalitat, i resulta habitual conéixer el significat d’aquest concepte. Una de les disciplines clau dins d’aquest camp és l’aprenentatge automàtic (machine learning), que ha passat a ser la base de moltes de les accions que duem a terme sense tan sols adonar-nos-en. Al llarg d’aquest apunt, aprofundirem en aquest concepte, n’explicarem el funcionament i detallarem quines són les aplicacions més habituals del machine learning.

Què es considera machine learning?

El machine learning s’emmarca dins de la intel·ligència artificial (IA) i es basa en l’ús d’algorismes i dades per a recol·lectar, analitzar i imitar patrons de comportament humà amb la finalitat de predir l’acompliment de tasques específiques. En termes simples, el machine learning habilita les màquines, els ordinadors i els dispositius en general per dur a terme certes tasques de manera repetida i sense requerir una programació prèvia.

Com sorgeix el machine learning?

El concepte de l’aprenentatge automàtic (machine learning) té les arrels en la dècada dels 50. En concret, el 1950, el matemàtic britànic Alan Turing va crear el Test de Turing per determinar si una màquina tindria la capacitat suficient per a fer-se passar per una persona davant un altre ésser humà. Dos anys després, el 1952, Arthur Samuel va desenvolupar el primer algorisme capaç d’aprendre els comportaments. De fet, es tractava d’un programa per a jugar a les dames i millorar-ne l’acompliment després de cada partida, analitzant els patrons i corregint els errors.

Deep learning i machine learning: quina diferència hi ha entre aquests conceptes?

Encara que el terme deep learning s’usa a vegades com a sinònim de machine learning, en realitat es tracta d’una disciplina diferent. El deep learning és un subcamp del machine learning que busca emular la manera com el cervell humà processa informació mitjançant xarxes neuronals artificials. Una de les diferències principals entre tots dos rau en el fet que el deep learning requereix molt poca intervenció humana. A diferència del machine learning, que en depén més per a obtindre resultats satisfactoris. En definitiva, el deep learning permet processar grans quantitats de dades, mentre que el machine learning es limita a un conjunt de dades més menut.

Com ha sigut l’evolució de la intel·ligència artificial en les últimes dècades?

L’aprenentatge intel·ligent de les màquines i els dispositius es fonamenten en algorismes. En aquest context, en funció dels mètodes que s’utilitzen, es poden diferenciar tres categories:

Aprenentatge per reforç

Aquesta categoria es caracteritza per l’aprenentatge a partir de la pròpia experiència de l’algorisme. Es tracta d’un procés de prova i error, aplicat al context dels dispositius electrònics. Per exemple, en l’àmbit financer, l’aprenentatge per reforç podria utilitzar-se per a determinar la millor manera d’elaborar una cartera d’inversió personalitzada, sense la necessitat de la intervenció humana.

Aprenentatge supervisat

Quan els algorismes utilitzen etiquetes associades a les dades per a establir relacions entre si i prendre decisions estratègiques, parlem d’aprenentatge supervisat. Aquestes etiquetes són fonamentals perquè el dispositiu puga actuar de manera adequada en el futur, associant patrons de comportament amb unes etiquetes determinades. Un exemple pràctic n’és la capacitat dels servidors de correu electrònic per a categoritzar els missatges en funció de les etiquetes que els hàgem assignat prèviament.

Aprenentatge no supervisat

L’aprenentatge no supervisat és més complex que l’aprenentatge supervisat, ja que en aquest cas no proporciona informació prèvia a la màquina. En compte d’això, són els algorismes mateixos els que han d’identificar patrons repetits i organitzar-los de manera estructurada. No obstant això, en aquest cas, els algorismes provenen d’un grup de dades que no tenen etiquetes, i és aquesta la diferència principal davant de l’aprenentatge supervisat. De fet, aquest és el tipus d’aprenentatge que s’utilitza en les institucions financeres per a detectar pràctiques fraudulentes.

Quins són els sectors que es poden beneficiar dels usos del machine learning?

La tecnologia ofereix grans beneficis al sector financer, ja que permet detectar de manera precisa i efectiva els intents de frau, disminuir els riscos associats a diverses operacions i inversions, així com desenvolupar serveis financers altament personalitzats.

Sector logístic

El machine learning s’empra en la logística per a automatitzar processos i augmentar la productivitat. A més, aquesta tecnologia és essencial per a les empreses que volen brindar una atenció més personalitzada als seus clients, ja que poden utilitzar missatges instantanis per a recopilar informació rellevant i conéixer millor els seus clients.

Recursos humans

Els departaments de recursos humans també poden aprofitar aquesta tecnologia per a predir quin empleat, tant en grans empreses com en pimes, seran més productius en el futur. Així mateix, els servirà per a implementar i desenvolupar plans d’igualtat en les empreses.

Sector sanitari

El sector de la salut també està avançant significativament gràcies a l’aplicació del machine learning. Aquesta tecnologia permet fer diagnòstics previs basats en els símptomes del pacient, cosa que ajuda els metges a identificar ràpidament el problema de salut i reduir la cerca.

Comerç en línia

El comerç, especialment el comerç en línia, també utilitza el machine learning per a analitzar patrons de comportament dels seus usuaris i avançar-se a les ofertes que han de llançar i quan han de fer-ho. Així mateix, el machine learning ajuda a analitzar quins productes seran més demanats en futures campanyes, cosa que permet segmentar millor els missatges i el públic objectiu.

Casos pràctics de machine learning en el nostre entorn

Hi ha nombrosos exemples de machine learning en la nostra vida diària, com ara: ● Cerques en Google: els suggeriments personalitzats que apareixen en els cercadors com Google són possibles gràcies a l’aprenentatge que es fa de cada usuari mitjançant el machine learning. ● Recomanacions en plataformes digitals com Netflix o HBO: aquestes plataformes utilitzen aquesta tecnologia per a establir associacions entre els continguts que els usuaris han vist, i així recomanar-los altres continguts similars que poden ser del seu grat. ● Assistents de veu: els dispositius digitals que puguen reconéixer i processar ordres parlades funcionen gràcies al machine learning. ● Chatbots: els programes de xat que puguen mantindre converses directes amb els clients s’entrenen per identificar i respondre de manera eficaç i coherent a través d’aquesta tecnologia. Tal com hem vist, el machine learning està present en molts aspectes de la nostra vida quotidiana, fins i tot en la indústria financera. En Caixa popular, gràcies a l’ús d’aquesta tecnologia, podem oferir a tots els nostres clients serveis i productes adaptats a les seues necessitats. Un exemple clar n’és l’eina les meues finances, que proporciona una anàlisi automàtica de la capacitat financera dels usuaris. D’aquesta manera, els nostres clients poden tindre una visió clara i detallada de la seua situació financera, així com prendre decisions encertades quant a la seua gestió. Així mateix, el machine learning incorporat en la nostra app Ruralvía ens permet tindre una comunicació altament personalitzada amb els nostres usuaris, amb la finalitat de facilitar les gestions empresarials i resoldre qualsevol problema de manera efectiva. Si encara no has utilitzat aquesta aplicació, t’animem que proves aquesta app i consideres els avantatges que ofereixen els serveis integrats. s’emmarca dins de la intel·ligència artificial (IA) i es basa en l’ús d’algorismes i dades per a recol·lectar, analitzar i imitar patrons de comportament humà amb la finalitat de predir l’acompliment de tasques específiques. En termes simples, el machine learning habilita les màquines, els ordinadors i els dispositius en general per dur a terme certes tasques de manera repetida i sense requerir una programació prèvia.

Com sorgeix el machine learning?

El concepte de l’aprenentatge automàtic (machine learning) té les arrels en la dècada dels 50. En concret, el 1950, el matemàtic britànic Alan Turing va crear el Test de Turing per determinar si una màquina tindria la capacitat suficient per a fer-se passar per una persona davant un altre ésser humà. Dos anys després, el 1952, Arthur Samuel va desenvolupar el primer algorisme capaç d’aprendre els comportaments. De fet, es tractava d’un programa per a jugar a les dames i millorar-ne l’acompliment després de cada partida, analitzant els patrons i corregint els errors.

Deep learning i machine learning:

quina diferència hi ha entre aquests conceptes? Encara que el terme deep learning s’usa a vegades com a sinònim de machine learning, en realitat es tracta d’una disciplina diferent. El deep learning és un subcamp del machine learning que busca emular la manera com el cervell humà processa informació mitjançant xarxes neuronals artificials. Una de les diferències principals entre tots dos rau en el fet que el deep learning requereix molt poca intervenció humana. A diferència del machine learning, que en depén més per a obtindre resultats satisfactoris. En definitiva, el deep learning permet processar grans quantitats de dades, mentre que el machine learning es limita a un conjunt de dades més menut.

Com ha sigut l’evolució de la intel·ligència artificial en les últimes dècades?

L’aprenentatge intel·ligent de les màquines i els dispositius es fonamenten en algorismes. En aquest context, en funció dels mètodes que s’utilitzen, es poden diferenciar tres categories: Aprenentatge per reforç Aquesta categoria es caracteritza per l’aprenentatge a partir de la pròpia experiència de l’algorisme. Es tracta d’un procés de prova i error, aplicat al context dels dispositius electrònics. Per exemple, en l’àmbit financer, l’aprenentatge per reforç podria utilitzar-se per a determinar la millor manera d’elaborar una cartera d’inversió personalitzada, sense la necessitat de la intervenció humana. Aprenentatge supervisat Quan els algorismes utilitzen etiquetes associades a les dades per a establir relacions entre si i prendre decisions estratègiques, parlem d’aprenentatge supervisat. Aquestes etiquetes són fonamentals perquè el dispositiu puga actuar de manera adequada en el futur, associant patrons de comportament amb unes etiquetes determinades. Un exemple pràctic n’és la capacitat dels servidors de correu electrònic per a categoritzar els missatges en funció de les etiquetes que els hàgem assignat prèviament. Aprenentatge no supervisat L’aprenentatge no supervisat és més complex que l’aprenentatge supervisat, ja que en aquest cas no proporciona informació prèvia a la màquina. En compte d’això, són els algorismes mateixos els que han d’identificar patrons repetits i organitzar-los de manera estructurada. No obstant això, en aquest cas, els algorismes provenen d’un grup de dades que no tenen etiquetes, i és aquesta la diferència principal davant de l’aprenentatge supervisat. De fet, aquest és el tipus d’aprenentatge que s’utilitza en les institucions financeres per a detectar pràctiques fraudulentes.

Quins són els sectors que es poden beneficiar dels usos del machine learning?

La tecnologia ofereix grans beneficis al sector financer, ja que permet detectar de manera precisa i efectiva els intents de frau, disminuir els riscos associats a diverses operacions i inversions, així com desenvolupar serveis financers altament personalitzats. Sector logístic El machine learning s’empra en la logística per a automatitzar processos i augmentar la productivitat. A més, aquesta tecnologia és essencial per a les empreses que volen brindar una atenció més personalitzada als seus clients, ja que poden utilitzar missatges instantanis per a recopilar informació rellevant i conéixer millor els seus clients. Recursos humans Els departaments de recursos humans també poden aprofitar aquesta tecnologia per a predir quin empleat, tant en grans empreses com en pimes, seran més productius en el futur. Així mateix, els servirà per a implementar i desenvolupar plans d’igualtat en les empreses. Sector sanitari El sector de la salut també està avançant significativament gràcies a l’aplicació del machine learning. Aquesta tecnologia permet fer diagnòstics previs basats en els símptomes del pacient, cosa que ajuda els metges a identificar ràpidament el problema de salut i reduir la cerca.> Comerç en línia El comerç, especialment el comerç en línia, també utilitza el machine learning per a analitzar patrons de comportament dels seus usuaris i avançar-se a les ofertes que han de llançar i quan han de fer-ho. Així mateix, el machine learning ajuda a analitzar quins productes seran més demanats en futures campanyes, cosa que permet segmentar millor els missatges i el públic objectiu.

Casos pràctics de machine learning en el nostre entorn

Hi ha nombrosos exemples de machine learning en la nostra vida diària, com ara: ● Cerques en Google: els suggeriments personalitzats que apareixen en els cercadors com Google són possibles gràcies a l’aprenentatge que es fa de cada usuari mitjançant el machine learning. ● Recomanacions en plataformes digitals com Netflix o HBO: aquestes plataformes utilitzen aquesta tecnologia per a establir associacions entre els continguts que els usuaris han vist, i així recomanar-los altres continguts similars que poden ser del seu grat. ● Assistents de veu: els dispositius digitals que puguen reconéixer i processar ordres parlades funcionen gràcies al machine learning. ● Chatbots: els programes de xat que puguen mantindre converses directes amb els clients s’entrenen per identificar i respondre de manera eficaç i coherent a través d’aquesta tecnologia. Tal com hem vist, el machine learning està present en molts aspectes de la nostra vida quotidiana, fins i tot en la indústria financera. En Caixa popular, gràcies a l’ús d’aquesta tecnologia, podem oferir a tots els nostres clients serveis i productes adaptats a les seues necessitats. Un exemple clar n’és l’eina les meues finances, que proporciona una anàlisi automàtica de la capacitat financera dels usuaris. D’aquesta manera, els nostres clients poden tindre una visió clara i detallada de la seua situació financera, així com prendre decisions encertades quant a la seua gestió. Així mateix, el machine learning incorporat en la nostra app Ruralvía ens permet tindre una comunicació altament personalitzada amb els nostres usuaris, amb la finalitat de facilitar les gestions empresarials i resoldre qualsevol problema de manera efectiva. Si encara no has utilitzat aquesta aplicació, t’animem que proves aquesta app i consideres els avantatges que ofereixen els serveis integrats.