Aprendizaje automático, aprendizaje profundo, Big Data, inteligencia artificial... Aunque hoy en día estos términos técnicos siguen resultando confusos, en realidad son bastante distintos. ¿Le gustaría dominar el funcionamiento del aprendizaje automático? ¿Cómo funciona esta nueva tecnología de IA? ¿Qué impacto tiene en nuestro trabajo diario y en nuestras empresas? Aquí tiene un informe especial sobre el aprendizaje automático para comprender mejor su funcionamiento y sus posibles aplicaciones en las relaciones con los clientes.
Definición de aprendizaje automático
El aprendizaje automático es una técnica de inteligencia artificial (IA) que permite a una máquina hacer predicciones o automatizar tareas. Para ello, esta tecnología de IA utiliza algoritmos para reconocer tendencias o patrones recurrentes en una base de datos. Puede tratarse de textos, números, imágenes o vídeos almacenados digitalmente.
La particularidad del aprendizaje automático reside en su capacidad para aprender de este historial de datos y mejorar continuamente, de forma totalmente autónoma.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático consiste en entrenar un algoritmo para que reconozca patrones recurrentes en una base de datos. Este entrenamiento se denomina "modelo de aprendizaje automático". Se construye en cuatro etapas:
- Preparar un conjunto de datos para alimentar el modelo de aprendizaje automático y hacerlo autónomo. Estos datos pueden etiquetarse para facilitar el trabajo del programa y reducir la aparición de sesgos en el análisis predictivo;
- Seleccionar el algoritmo, es decir, el método operativo que se aplicará al conjunto de datos. Existen distintos tipos de algoritmo, en función de la aplicación;
- Entrenar el algoritmo para producir el modelo de aprendizaje automático. Se trata de un proceso iterativo que compara las variables ejecutadas con las que deberían haberse producido. Una vez que ya no hay diferencias, el entrenamiento del algoritmo se considera completo;
- Utilice el modelo de aprendizaje automático en nuevos conjuntos de datos y deje que se perfeccione con total autonomía.
El modelo de aprendizaje automático es, por tanto, un programa que ha sido sometido a un entrenamiento basado en una base de datos de aprendizaje. Una vez perfeccionado, el modelo generará resultados a partir de datos que no haya procesado previamente, proporcionando un nuevo análisis predictivo. A modo de ejemplo, esta inteligencia artificial será capaz de traducir un texto a partir del reconocimiento de voz, reconocer un rostro en una foto, sugerir productos y servicios a partir de un historial de búsquedas, etc.
¿Cuál es la relación entre la IA y el aprendizaje automático?
El objetivo de la inteligencia artificial es dotar a una máquina de la capacidad de razonar y comportarse como un ser humano. El aprendizaje automático, como subcategoría de la IA, nos acerca a este objetivo. Proporciona respuestas a situaciones complejas y nuevas, ya que el sistema de aprendizaje automático se adaptará a diferentes bases de datos.
¿Cuáles son los distintos tipos de algoritmo?
Existen tres tipos de algoritmos de IA para crear modelos de aprendizaje automático:
- Aprendizaje supervisado: la máquina aprende a clasificar datos etiquetados según criterios previamente determinados por un humano;
- Aprendizaje no supervisado: el ordenador clasifica los datos brutos según criterios que él mismo determina;
- Aprendizaje por refuerzo: el sistema informático observa su entorno y aprende de sus errores, probando distintos enfoques para alcanzar su objetivo.
Los algoritmos de aprendizaje supervisado incluyen la clasificación, la regresión lineal, la regresión logística, los árboles de decisión y los bosques aleatorios.
En cambio, en el aprendizaje no supervisado se utilizan algoritmos de agrupación, asociación y reducción dimensional.
Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático: ¿cuáles son las diferencias?
El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático. Esta técnica se inspira en el sistema cerebral humano. Utiliza una red neuronal profunda, en la que los nodos de cálculo se asemejan a las neuronas y la red al cerebro. Requiere una gran cantidad de datos y una potencia de cálculo significativa para entrenarse.
Ampliamente utilizado en el reconocimiento visual y del habla, el aprendizaje profundo puede adaptarse tanto al aprendizaje supervisado como al no supervisado.
¿Por qué utilizar el aprendizaje automático?
Con el auge del Big Data en la década de 2010, la inteligencia artificial dio un gran salto adelante. Se ha vuelto esencial entrenar modelos de aprendizaje automático en grandes volúmenes de datos. El principal beneficio de estos complejos sistemas reside en la automatización de tareas y la predicción de tendencias que el análisis humano sería incapaz de detectar.
¿Cuáles son las aplicaciones del aprendizaje automático?
Desde la sanidad a las finanzas, la inteligencia artificial, y especialmente el aprendizaje automático, se está implantando en todos los campos.
El aprendizaje automático es más conocido para el gran público por sus asistentes de voz, como Siri de Apple y Alexa de Amazon. Estas joyas tecnológicas se basan en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), ya sea en texto o voz. También se utiliza en chatbots(robots conversacionales escritos) y callbots(robots conversacionales hablados). Por tanto, los sistemas de IA de aprendizaje automático están en todas partes, en las empresas y en la vida cotidiana.
