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¿Qué es el aprendizaje automático?
Definición breve: El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA), un sistema que permite que las computadoras realicen tareas de forma más optimizada y rápida que los humanos, y consiste en modelos que van mejorando su rendimiento a medida que reciben más datos.
Aunque algunos podrían pensar que el aprendizaje automático (AA) es una tecnología avanzada y exclusiva, es sorprendentemente accesible para muchas organizaciones. De hecho, la mayoría de las personas usan esta herramienta en su vida cotidiana, a menudo sin darse cuenta.
Características principales
- Los modelos de aprendizaje automático mejoran al “aprender” de los resultados de ciertas decisiones.
- El aprendizaje automático tiene tres ramas clave: el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
- El mejor momento para usar esta tecnología es cuando tienes un volumen de datos que supera la capacidad de procesamiento o el tiempo disponible de una persona.
- El aprendizaje automático mejora la productividad ya que se encarga de las tareas más tediosas de un analista de datos.
Consulta esta guía para descubrir cómo funciona el aprendizaje automático, qué tipos existen, sus ventajas y desventajas y el futuro de esta tecnología.
Explora las secciones de esta página
Cómo funciona el aprendizaje automático
Tipos de aprendizaje automático
Ventajas de usar sistemas de aprendizaje automático
Desventajas de usar algoritmos de aprendizaje automático
El aprendizaje automático en las empresas
La historia del aprendizaje automático
Cómo funciona el aprendizaje automático
El aprendizaje automático (AA) es una tecnología con la que los sistemas informáticos aprenden y mejoran sus resultados. Se basa en algoritmos (reglas para la resolución de problemas) para hacer contribuciones más útiles.
La mayoría de los modelos de AA empiezan por ingresar datos en un algoritmo. Luego, el modelo busca errores en sus predicciones. Compara sus resultados con los de ejemplos anteriores y analiza si hay algún problema. Finalmente, un usuario humano acepta o rechaza estos resultados. A medida que el modelo de aprendizaje automático se va formando, se vuelve más eficiente y preciso. Y, al recopilar más datos y adquirir más experiencia, requiere cada vez menos intervención de las personas.
El aprendizaje automático es parecido a la inteligencia artificial, pero no es igual. El aprendizaje automático es el proceso por el que una computadora se vuelve más inteligente a partir de iteraciones a lo largo del tiempo. En el caso de la inteligencia artificial, la computadora usa sus conocimientos para realizar tareas sin la intervención de una persona. La diferencia más grande entre estas dos tecnologías es que la inteligencia artificial puede imitar la inteligencia humana, mientras que el aprendizaje automático simplemente completa tareas mediante el reconocimiento de patrones.
Tipos de aprendizaje automático
Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado es un tipo de ciencia de datos que usa datos que están etiquetados con información específica sobre los resultados asociados a ellos. El modelo se entrena para aprender qué funciones o variables predicen los resultados que se han asignado a los datos etiquetados de entrada. Así, el modelo puede usar la información de los datos de salida para evaluar su propio rendimiento y predecir los resultados.
El aprendizaje supervisado se basa en dos casos de uso principales: la clasificación y la regresión lineal. La clasificación predice la etiqueta de una clase. Por ejemplo, puedes predecir si un cliente está por finalizar su relación con una marca al analizar atributos como su comportamiento de compra.
La regresión lineal predice una etiqueta numérica, como los ingresos esperados que crees que recibirás de un cliente según sus atributos específicos. El resultado es una variable numérica y no una condición.
El aprendizaje supervisado requiere que el modelo de aprendizaje automático sea sólido y genere resultados de calidad. Descubre cómo los modelos de aprendizaje automático afectan los diferentes tipos de resultados que puede generar una computadora.
Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado parte de un conjunto de datos sin procesar y sin etiquetar. El objetivo principal del aprendizaje no supervisado es encontrar las conexiones entre el conjunto de datos y cualquier otro dato adicional que ingreses en el modelo.
Este método te permite identificar grupos relacionados dentro de un conjunto de datos, o subgrupos, y luego usarlos para crear segmentos de clientes.
Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo empieza por ingresar un conjunto de datos sin procesar y sin etiquetar en un modelo. Luego, el modelo toma una acción. El modelo recibe comentarios sobre si ha actuado de forma correcta o incorrecta y sobre cuáles fueron los resultados de su acción. Luego, crea otra acción y continúa aprendiendo hasta haberse optimizado.
Un excelente ejemplo de aprendizaje por refuerzo en la vida real es un algoritmo de recomendación en un servicio de streaming de películas como Netflix. El servicio te muestra una película que podría interesarte o no y, cuando marcas que la película “te gusta” o “no te gusta”, aprende a determinar si debería seguir recomendándote el mismo tipo de películas.
La historia del aprendizaje automático
Aunque el aprendizaje automático parezca una tecnología nueva, existe desde hace décadas. El aprendizaje automático como lo conocemos hoy en día surgió cerca de 1940.
Década de 1940
En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts crearon la primera red neuronal. Esta red permitía que las computadoras se comunicaran entre sí sin la intervención de una persona.
Década de 1950
Alan Turing creó la prueba de Turing para determinar si las máquinas pueden comportarse como personas. Hoy en día, los investigadores siguen usando la prueba de Turing para estudiar si las personas son capaces de diferenciar entre resultados creados por humanos y resultados creados por máquinas.
Década de 1960
Thomas Cover y Peter Hart publicaron el algoritmo de K vecinos más cercanos (KNN, K-nearest neighbors), uno de los primeros algoritmos de aprendizaje automático que podía identificar patrones en grandes cantidades de datos.
Década de 1970
Paul Werbos escribió una tesis en 1974 llamada The Roots of Backpropagation, que allanó el camino de la retropropagación, una tecnología que permite que las redes neuronales reconozcan patrones con mayor precisión.
Década de 1980
El aprendizaje basado en explicaciones (EBL) permitió que las computadoras analizaran y se entrenaran a sí mismas usando datos y descartando aquellos que eran irrelevantes. Además, la red neuronal artificial NetTalk aprendió a pronunciar correctamente textos en inglés.
Década de 1990
En 1997, IBM asombró al mundo cuando su supercomputadora Deep Blue derrotó a un jugador experto en ajedrez. Esta fue la primera prueba de que el aprendizaje automático podía igualar o incluso superar el rendimiento de las personas.
Década de 2000
Torch (ahora llamado PyTorch), una biblioteca gratuita de software, se convirtió en la primera plataforma de aprendizaje automático a gran escala del mundo e hizo que el aprendizaje automático se volviera mucho más accesible. Durante la década del 2000, las computadoras también apendieron a “ver” textos e imágenes mediante el aprendizaje profundo.
Década de 2010
Google desarrolló Google Brain, una red neuronal profunda que categoriza objetos en forma automática. Facebook, Amazon y Microsoft también desarrollaron modelos de aprendizaje automático.
Década de 2020
En noviembre del 2022, ChatGPT de OpenAI revolucionó al mundo entero. Con esta tecnología, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se volvieron accesibles para el uso cotidiano, y las personas comenzaron a usarlas para tareas que van desde redactar cartas de presentación hasta correos electrónicos.
Ventajas de usar sistemas de aprendizaje automático
El aprendizaje automático es una tecnología de gran utilidad que ayuda a las empresas en varios aspectos:
- Mejora la productividad. Más del 80% de los trabajadores creen que la inteligencia artificial mejora su rendimiento. Al automatizar tareas que normalmente realizan las personas, el AA aumenta la productividad de la organización.
- Ayuda a los clientes. Las empresas usan el AA para optimizar sus productos y así facilitar la vida de sus clientes. De hecho, el 62% de los consumidores están dispuestos a compartir sus datos si eso se traduce en una mejor experiencia.
- Reduce el error humano. El AA automatiza las tareas manuales que son propensas a errores y fallas humanas. Esto significa que tu organización puede obtener mejores conocimientos comerciales a partir de datos más ordenados.
- Mejora la disponibilidad. Aunque no lo creas, el 51% de los consumidores espera que las empresas estén disponibles 24 horas, todos los días de la semana. Las soluciones de AA para tu empresa permiten que estés disponible para los clientes a toda hora.
- Elimina los riesgos. El incumplimiento normativo puede costarle millones de dólares a tu organización por sanciones económicas y pérdidas de negocio. Afortunadamente, el AA sigue reglas predeterminadas que te ayudan a cumplir las normas a gran escala.
- Reduce las tareas repetitivas. El AA automatiza tareas tediosas, como el ingreso de datos, para que tus trabajadores puedan enfocarse en otras tareas más valiosas. De hecho, el 68% de los trabajadores quieren tener más soluciones con IA a su disposición para que los ayuden a ejecutar tareas.
- Descubre información valiosa. El AA puede revelar información que una persona ni siquiera tendría tiempo de considerar.
Desventajas de usar algoritmos de aprendizaje automático
El uso de sistemas de aprendizaje automático tiene algunas desventajas, entre ellas:
- La cantidad de datos que se requiere. Los modelos de AA suelen requerir grandes cantidades de datos para ser efectivos.
- El tamaño del conjunto de datos. El tamaño y la calidad del conjunto de datos son dos de los factores más determinantes para el funcionamiento de un modelo y, cuantos más datos tengas, más tiempo tardarás en etiquetarlos con precisión antes de usarlos en métodos de aprendizaje supervisado.
- La combinación de tipos de datos. Debes considerar los diferentes tipos de datos que vas a incluir en el conjunto de datos para que el modelo sea sólido, ya que tu objetivo es enseñarle a la máquina a que tome decisiones de la misma forma en que lo haría una persona.
- Posibles sesgos. Otra desventaja del aprendizaje automático tiene que ver con la ética, sobre todo en materia de aprendizaje profundo. Muchos de estos modelos no muestran su proceso de toma de decisiones, así que es difícil saber qué factores utilizan. El modelo es tan bueno como los datos que le proporcionas, pero es posible que no sepas qué relaciones identificará el modelo y si estas relaciones son moralmente justas.
- Posibles imprecisiones. Es importante recordar que, aunque el aprendizaje automático puede ser más efectivo que una persona, no es perfecto. Si hay imprecisiones en tus datos o en tu lógica, el modelo de aprendizaje automático reflejará estas imprecisiones.
- El costo. Si quieres crear una solución de aprendizaje automático personalizada para tu organización, debes considerar los costos de contratar a los científicos de datos que crearán y mantendrán estos modelos. En promedio, las organizaciones gastan entre 60,000 y 95,000 dólares durante los primeros cinco años de uso de un modelo. Sin embargo, si eliges soluciones como Adobe Sensei, tu organización podrá amortizar muchos de estos costos.
El aprendizaje automático no es perfecto, pero las organizaciones pueden evitarse muchas de estas desventajas si eligen el modelo correcto para los escenarios adecuados.
El aprendizaje automático en las empresas
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a agilizar y optimizar muchos de los recursos de una organización. Un buen ejemplo es cuando hay big data demasiado abundante para que lo analice una persona pero que contiene información importante para las decisiones de la empresa.
Esta ventaja no se limita a las empresas tecnológicas: el 68% de las empresas de todo el mundo usan soluciones de aprendizaje automático, y es probable que esa cifra siga creciendo. Al brindar tantos beneficios, el uso de herramientas de aprendizaje automático se está expandiendo a diferentes sectores.
Asistencia sanitaria
Las empresas de asistencia sanitaria usan el aprendizaje automático para procesar muchos datos de sus pacientes sin dejar de cumplir con las leyes de protección de datos. Por ejemplo, algunas organizaciones lo usan para mejorar la precisión del diagnóstico por imágenes e identificar enfermedades en las fases iniciales. También permite detectar fraudes, identificar errores y personalizar el tratamiento.
Manufactura
Cada vez más empresas manufactureras adoptan el aprendizaje automático para realizar un mantenimiento preventivo más inteligente. En lugar de malgastar tiempo y dinero en mantener máquinas que no lo necesitan, las empresas manufactureras emplean el aprendizaje automático para analizar tendencias de datos y detectar con más precisión las máquinas que requieren mantenimiento.
Pero esta no es la única forma en que las manufactureras usan el aprendizaje automático. También implementan esta tecnología en la administración de vehículos autónomos y semiautónomos dentro de las instalaciones.
Entretenimiento
¿Tienes una cuenta de Netflix? Si la respuesta es sí, ya has visto el aprendizaje automático en acción. Este servicio de streaming usa el aprendizaje automático para personalizar miniaturas, recomendar películas y series y optimizar la calidad de imagen.
Marketing
Imagina que tu equipo de marketing está revisando datos de diferentes segmentos de clientes. Es difícil examinar todos los diversos atributos de los clientes para identificar aquellos segmentos de mayor rendimiento o entender qué prefiere el segmento A y qué prefiere el segmento B.
Con tanta cantidad de datos disponible, es poco probable que tu equipo de marketing tenga la capacidad de procesarlos en su totalidad y obtener conocimientos valiosos de ellos. El aprendizaje automático puede hacer esta tarea en menos tiempo, y tal vez con más eficiencia, que tu equipo de personas.
La automatización con aprendizaje automático podría permitirte descubrir información para hacer predicciones que tu equipo no habría encontrado por su cuenta.
Finanzas
Los asesores robóticos son cada vez más populares en el mundo de las finanzas. Por ejemplo, servicios como Wealthfront usan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para automatizar la gestión de los portafolios de los usuarios. Así, las empresas financieras pasan menos tiempo administrando las inversiones de sus clientes sin dejar de ofrecerles un servicio de gestión.
Crea experiencias del cliente increíbles usando el aprendizaje automático.
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