¿Qué es y para qué sirve el Machine Learning?

El Machine Learning es un subcampo de la inteligencia artificial con un crecimiento exponencial que se ocupa del diseño y desarrollo de algoritmos que puedan aprender de los datos ya existentes y hacer predicciones respecto a ellos.

Estos algoritmos se utilizan en una variedad de aplicaciones, como en la puntuación de crédito, la detección de fraudes y la visión por ordenador. No obstante, queremos profundizar aún más y señalar su relación con los servicio de computación en la nube en los últimos tiempos.

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning es un subconjunto de la inteligencia artificial que se ocupa de la creación de algoritmos que pueden aprender y mejorar por sí mismos haciendo predicciones o decisiones basadas en datos. El objetivo es permitir que los ordenadores encuentren ideas ocultas sin ser programados explícitamente para ello.

Algunos de sus principales usos son los siguientes:

• Detectar fraude en transacciones
• Predecir de fallos en equipos tecnológicos
• Seleccionar clientes potenciales basándose en comportamientos en las redes sociales, interacciones en la web…
• Predecir el tráfico urbano
• Hacer prediagnósticos médicos basados en síntomas del paciente
• Detectar intrusiones en una red de comunicaciones de datos
• Decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente
  
  

¿Cómo se relaciona el Cloud Computing con el Machine Learning?

Cuando los algoritmos del Machine Learning se combinan con la computación en la nube da como resultado la nube inteligente. Esto se traduce en el aumento de capacidades de la nube para saber predecir y analizar situaciones, a bajo costo y mayor escalabilidad.

El mercado de los servicios en la nube está dominado actualmente por cuatro grandes actores: Google, Microsoft, Amazon e IBM, y todos ofrecen los servicios web necesarios para integrar el aprendizaje automático. Se trata de AWS (Amazon Web Services), Azure (Microsoft), Google Cloud e IBM Cloud. Estas plataformas establecidas pretenden equipar a todos los niveles de usuarios con diferentes herramientas de Machine Learning y Deep Learning.

Ventajas del Machine Learning

En la última década, el aprendizaje automático se ha vuelto cada vez más popular e importante ya que permite detectar patrones entre los datos recopilados para etiquetarlos y facilitar su análisis. He aquí algunas de las ventajas principales del Machine Learning puede hacer:

• Ayudar a automatizar tareas. Por ejemplo, si dirige un sitio web, podrías utilizar el aprendizaje automático para moderar automáticamente los comentarios.
  
• Hacer mejores predicciones. Por ejemplo, si eres médico, puedes utilizar el aprendizaje automático para predecir mejor qué pacientes corren el riesgo de desarrollar una determinada enfermedad.
  
• Tomar mejores decisiones. Por ejemplo, si eres un banco, puedes utilizar el aprendizaje automático para decidir si concedes o no un préstamo a un cliente.
  
• Mejorar los productos y servicios. Por ejemplo, si eres una empresa que vende productos, puedes utilizar el aprendizaje automático para mejorar tus recomendaciones de productos.
  
  

Tipos de algoritmos de Machine Learning

Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías, siendo las dos primeras las más comunes:

• Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones. Un ejemplo es un detector de spam que etiqueta un e-mail como spam o no dependiendo de los patrones que ha aprendido del histórico de correos (remitente, relación texto/imágenes, palabras clave en el asunto, etc.).
  
• Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera. Por ejemplo, en el campo del marketing se utilizan para extraer patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales y crear campañas de publicidad altamente segmentadas.
  
• Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas.
  
  

Algunas aplicaciones reales del Machine Learning

En el sector financiero

Ya se está aplicando en automatizar procesos, generando  chatbots que permiten interactuar con clientes de forma más rápida u optimizando el trabajo administrativo a través del procesamiento natural del lenguaje (que logra extraer la información más importante de documentos).

Las aplicaciones de machine learning también incluyen una mayor seguridad, pues permiten detectar de forma automática prácticas fraudulentas como el blanqueo de capital.

Asistencia virtual

La asistencia virtual es una de las aplicaciones de machine learning que se está empleando de forma transversal en sectores muy diversos. Los asistentes virtuales emplean el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para identificar lo que el usuario necesita, convertirlo en órdenes que ejecutar.

Se trata de una de las aplicaciones más populares: si en 2019 se utilizaron 3.25 mil millones de asistentes virtuales, se estima que en 2023 ya habrá 8.000 millones de asistentes virtuales en uso a nivel global.

Marketing, publicidad y redes sociales

Los sistemas de machine learning como un servicio han generado una revolución en la capacidad de las organizaciones de llegar a potenciales clientes. Así, han nacido nuevas ramas como el marketing predictivo.

Como ejemplo, las aplicaciones de Machine Learning en redes sociales se multiplican, con algoritmos capaces de sugerir nuevas amistades o perfiles interesantes a los usuarios, además de anuncios relevantes.

Desplazamientos y viajes más eficientes

Uno de los usos más comunes del Machine Learning como un servicio es la aparición de aplicaciones de GPS capaces de predecir dónde habrá más tráfico y decidir la ruta más rápida, adecuada y eficiente.

Salud y medicina

En el campo de la medicina, se trabaja para que los sistemas de Machine Learning como un servicio permitan detectar enfermedades de forma temprana o predecir su evolución a través del análisis de datos. De igual modo, se planea aplicarla en la investigación médica a través de la planificación de terapias más adecuadas.

Ciudades inteligentes

Existe gran dificultad por parte de muchos gobernantes para detectar las problemáticas de su ciudad y poder elaborar soluciones en consecuencia. Gracias al machine learning, estos sistemas pueden gestionar una gran cantidad de datos desde grabaciones de vídeo hasta comentarios en medios sociales, para encontrar las soluciones específicas a cada problemática.

En conclusión

Cuando se utiliza correctamente, el Machine Learning puede ser una poderosa herramienta que ayude a las empresas a mejorar sus resultados. Al realizar predicciones o recomendaciones de acuerdo a los datos analizados, permite una mejor eficiencia y ahorro de tiempo en la toma de decisiones organizacionales.

Su aplicación puede ir desde la banca privada hasta en temas políticos de ciudades inteligentes, ser combinado con la computación en la nube, y tener miles casos de uso como el reconocimiento facial, la detección de fraude, la implementación dede chatbots, etc.