Machine Learning, aprendizaje automático: ¿qué es y cómo funciona?

Machine Learning, aprendizaje automático: ¿qué es y cómo funciona?

Autor: Kraz Team
agosto 31, 2022

El Machine Learning (aprendizaje automático) es una de las realidades que están detrás de numerosas aplicaciones inteligentes. A través de este tipo de algoritmos de Inteligencia Artificial se pueden crear una segmentación de clientes más eficaz, hacer predicciones de ventas en un período determinado, o encontrar la mejor forma de optimizar el stock según las necesidades logísticas.

A continuación te mostraremos qué es el Machine Learning, cuáles son los distintos tipos de aprendizaje automático y las distintas finalidades o funciones para las que se pueden utilizar los modelos de ML.

¿Qué es el Machine Learning o aprendizaje automático?

El Machine Learning (literalmente, del inglés, significa aprendizaje de máquinas) consiste en una especialidad dentro de la Inteligencia Artificial cuyo objeto consiste en el desarrollo de máquinas que tengan capacidad para imitar el comportamiento humano de forma independiente. 

A diferencia de las máquinas convencionales, que repiten aquellas tareas para las que han sido programadas, en Aprendizaje Automático se utilizan algoritmos avanzados que permiten a la máquina aprender de acuerdo con sus datos disponibles y, como señaló Arthur Samuel, uno de los pioneros en el campo de la Inteligencia Artificial, “sin ser programadas explícitamente para ello”.

Así, un modelo de aprendizaje automático puede resolver tareas complejas de forma similar a la que lo harían los humanos, ya que tienen un “comportamiento inteligente”. Las tareas que puede resolver un modelo de Inteligencia Artificial pueden ir desde el reconocimiento del lenguaje natural hasta la detección de patrones en un conjunto de imágenes.

A través de la experiencia, los modelos de Inteligencia Artificial basados en Machine Learning (aprendizaje automático) persiguen el objetivo de que las computadoras se programen a sí mismas, de acuerdo con la experiencia adquirida en la interacción con los datos que se les han introducido previamente.

De esta forma, el Machine Learning tiene una clara necesidad de trabajar con datos. Estos datos, que conocemos como datos de entrenamiento, pueden ser números, imágenes o textos de diferente complejidad, desde un conjunto de fotografías donde debe reconocer un conjunto de patrones, hasta informes de ventas o datos proporcionados por sensores y dispositivos de IoT. 

A través de algoritmos avanzados de Aprendizaje Automático, se utilizan los datos introducidos para entrenar el modelo de Machine Learning. Cuanto más amplia sea la muestra de datos, la solución de aprendizaje automático tendrá una mayor precisión y eficacia, y menor será el sesgo de datos que pueda presentar.

Los desarrolladores de modelos de Machine Learning eligen aquellas modelizaciones que producen respuestas más precisas y son más capaces de encontrar patrones con éxito o realizar predicciones más acertadas. Los modelos de Machine Learning se pueden modificar, con el objetivo de obtener una información más amplia o precisa, según las necesidades de la empresa para la que se ha desarrollado. 

Funciones del Aprendizaje Automático

El Machine Learning puede tener 3 posibles funciones:

  • Descriptiva: utiliza los datos disponibles para explicar qué ha sucedido. Por ejemplo, a partir de un conjunto de llamadas telefónicas transcritas a texto, un modelo de Machine Learning puede clasificar al cliente en una categoría.
  • Predictiva: el sistema utilizará la información de entrenamiento o datos históricos para predecir lo que ocurrirá en el futuro. Por ejemplo, predecir el volumen de pedidos de una serie de productos durante la época de Navidad.
  • Prescriptiva: el modelo utiliza los datos para hacer sugerencias sobre cuál es la mejor decisión que se puede tomar. Por ejemplo, un modelo que recomienda productos complementarios según su probabilidad de compra. 

Muchos modelos de IA pueden combinar distintas funciones de Machine Learning, a fin de proporcionar la mejor solución. Por ejemplo, describir primero un conjunto de datos eficazmente para poder formular una recomendación a partir de estos. O realizar una predicción sobre un conjunto de datos como base para formular una recomendación para solucionar el problema.

Tipos de Machine Learning

Hay tres subcategorías principales de Machine Learning que conviene conocer:

1. Aprendizaje automático supervisado

Los modelos de Aprendizaje Automático supervisado son aquellos en los que se introducen conjuntos de datos etiquetados. Esto permite que los modelos puedan ganar una mayor precisión a largo plazo, ya que la información que se les ha introducido es identificable. Actualmente es el modelo de IA más utilizado. 

Por ejemplo, es más fácil para un modelo de ML aprender a reconocer un gato en una foto si se le introduce un conjunto de imágenes etiquetadas, en las que aquellas donde salga un gato esté claramente asociada a ese término.

No siempre es posible disponer de los datos etiquetados para el entrenamiento del algoritmo, especialmente cuando se trata de datos masivos. Pero en los casos en los que una persona puede introducir los datos etiquetados el modelo aprenderá más rápido y con un mayor grado de precisión.

2. Aprendizaje automático no supervisado

Los modelos de Aprendizaje Automático no supervisado no disponen de datos etiquetados. Se introduce la información en bruto, de manera que es el propio modelo el que debe buscar patrones o tendencias en los datos que le permitan clasificarlos de la manera adecuada.

El Machine Learning no supervisado es el modelo de IA más común cuando hablamos del análisis de datos de ventas, ya que no se puede clasificar a priori a un conjunto de clientes y sus comportamientos de compra. El algoritmo tendrá por tanto que identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los clientes que le permita clasificarlos dentro de unas categorías.

3. Aprendizaje por refuerzo

Los modelos de aprendizaje por refuerzo son aquellos que son entrenados por el método de prueba y error. Están orientados a la toma de decisiones. Aunque se introducen datos no etiquetados, el desarrollador puede indicarle a la máquina a posteriori cuándo ha tomado las decisiones correctas. 

Esto permite al modelo de IA seguir aprendiendo de acuerdo con los resultados, funcionando de acuerdo con un sistema de recompensas que le permitirá tomar mejores decisiones en el futuro.

Subcampos de la IA que utilizan el Aprendizaje Automático

Existen diferentes subcampos o especialidades de la Inteligencia Artificial que utilizan el Aprendizaje automático para su funcionamiento. Estos son algunos de los más importantes.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un subcampo del aprendizaje automático, donde las máquinas aprenden a entender el lenguaje humano. Generalmente las máquinas sólo utilizan números y datos y no entienden directamente el lenguaje humano. Todas las interacciones entre un usuario y una máquina se convierten a lenguaje máquina para que estas puedan dar una respuesta. 

En el caso del PNL, las máquinas pueden reconocer el idioma, entenderlo y responder creando un nuevo texto, así como traducir entre idiomas.

El procesamiento del lenguaje natural es lo que permite que las empresas puedan implementar servicios de chatbot para dar respuesta a las necesidades del cliente de una tienda online, o un servicio telefónico de atención al cliente.

Redes neuronales artificiales

Es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático en el que se intenta imitar el funcionamiento del cerebro humano. Las redes neuronales artificiales cuentan con millones de nodos de procesamiento interconectados entre sí y diferenciados en distintas capas, al igual que sucede con las neuronas del cerebro humano. Suelen denominarse algoritmos de caja negra, ya que el usuario no podrá ver el funcionamiento interno del algoritmo con el que produce los datos de salida.

En una red neuronal artificial, los datos se mueven a través de los distintos nodos y las instrucciones van pasando de unos a otros. Una suma de entradas introducidas en la red neuronal artificial representa los impulsos nerviosos. Los nodos procesan el valor de estos impulsos o datos mediante una función de activación que proporciona un valor de salida.

Aprendizaje profundo

Es un subcampo del Machine Learning. El aprendizaje profundo o “deep learning» es un conjunto de redes neuronales artificiales con un alto número de capas. El aprendizaje profundo permite que la red pueda procesar una gran cantidad de datos, lo que permite potenciar los usos del aprendizaje automático. 

Por ejemplo, en un sistema de reconocimiento de imágenes, a través del aprendizaje profundo se pueden detectar características individuales de cada rostro. 

En el aprendizaje profundo, se requiere una gran cantidad de datos para funcionar de manera eficiente, pero pueden resolver problemas más complejos. Se utiliza habitualmente en diagnósticos médicos y vehículos autónomos.

Los beneficios del Machine Learning para la empresa

El aprendizaje automático está transformando la manera en que las industrias resuelven problemas complejos que antes no podían siquiera plantearse. Más allá de la digitalización, la Inteligencia Artificial nos abre una forma de obtener conocimiento sobre la parte que no vemos de nuestro negocio. 

El Machine Learning o Aprendizaje Automático proporciona una solución más rápida, a un menor coste y/o en situaciones donde los humanos no podrían dar una respuesta, dado que la cantidad de datos que es necesario procesar es enormemente alta. Además, el Machine Learning está intrínsecamente asociado al Data Analytics y el Big Data, ya que los datos que es necesario introducir para el entrenamiento del algoritmo tienen un alto volumen y no se pueden procesar de forma convencional.

Gracias al aprendizaje automático, se pueden implementar modelos que ayuden a potenciar la eficiencia de los costes, la adaptación de la producción a la demanda o la atribución real de las ventas a los soportes publicitarios de los que proceden.

Desde Kraz, como consultora analítica que somos, utilizamos el Machine Learning para el desarrollo de modelos de IA que aporten valor a la empresa en distintos ámbitos, desde el marketing y las ventas al área de Producción y la gestión de los Recursos Humanos. Si deseas aprovechar las ventajas del Machine Learning en tu negocio, te invitamos a explicarnos en detalle tu necesidad y solicitar una reunión con nosotros.

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