Qué es el aprendizaje automático y por qué es importante
Publicado: 2018-06-12La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son tres de las palabras de moda más populares en la industria actual. Y a menudo, tendemos a usar los términos Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) como sinónimos. Sin embargo, estos dos términos son muy diferentes: el aprendizaje automático es uno de los aspectos cruciales del campo mucho más amplio de la IA.
Nidhi Chappell, el jefe de ML de Intel lo expresa acertadamente :
“AI es básicamente la inteligencia: cómo hacemos que las máquinas sean inteligentes, mientras que el aprendizaje automático es la implementación de los métodos informáticos que lo respaldan. La forma en que lo pienso es: la IA es la ciencia y el aprendizaje automático son los algoritmos que hacen que las máquinas sean más inteligentes”.
Por lo tanto, para decirlo en palabras simples, la IA es un campo que implica convertir máquinas en unidades "inteligentes e inteligentes", mientras que ML es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de enseñar a la computadora a "aprender" a realizar tareas por sí misma. .
¡La diferencia entre ciencia de datos, aprendizaje automático y Big Data!
Ahora, profundicemos en qué es Machine Learning.
Tabla de contenido
¿Qué es el aprendizaje automático?
Según SAS , “El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana”.
Aunque el término aprendizaje automático ha estado bajo el foco de atención recientemente, el concepto de aprendizaje automático existe desde hace mucho tiempo, siendo el primer ejemplo de ello la máquina Enigma de Alan Turing que desarrolló durante la Segunda Guerra Mundial. Hoy en día, el aprendizaje automático está casi en todas partes a nuestro alrededor, desde las cosas ordinarias de nuestras vidas hasta los cálculos más complicados que involucran Big Data. Por ejemplo, el automóvil autónomo de Google y las recomendaciones personalizadas en sitios como Netflix, Amazon y Spotify son todos resultados del aprendizaje automático.
¿Cómo aprenden las máquinas?
Para comprender mejor la pregunta "¿qué es el aprendizaje automático?", debemos conocer las técnicas mediante las cuales las máquinas pueden 'aprender' por sí mismas. Hay tres formas principales en las que los dispositivos pueden aprender a hacer cosas: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado. Si bien casi el 70 % de ML es supervisado, solo alrededor del 10-20 % de ML es aprendizaje no supervisado.
Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado se ocupa de entradas y salidas claramente definidas y delineadas, y los algoritmos aquí se entrenan a través de etiquetas etiquetadas. En el aprendizaje supervisado, el algoritmo de aprendizaje recibe tanto el conjunto definido de entradas como el conjunto correcto de salidas. Entonces, el algoritmo modificaría la estructura de acuerdo con el patrón que percibe en las entradas y salidas recibidas. Este es un modelo de reconocimiento de patrones de aprendizaje que involucra métodos como clasificación, regresión, predicción y aumento de gradiente.
El aprendizaje supervisado generalmente se aplica en casos que involucran datos históricos. Por ejemplo, utilizando los datos históricos de transacciones con tarjetas de crédito, el aprendizaje supervisado puede predecir las posibilidades futuras de transacciones con tarjetas defectuosas o fraudulentas.
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Aprendizaje sin supervisión
A diferencia del aprendizaje supervisado que utiliza conjuntos de datos históricos, el aprendizaje no supervisado son aplicaciones que carecen de cualquier tipo de datos históricos. En este método, el algoritmo de aprendizaje va más allá de los datos para llegar a la estructura apt; aunque los datos carecen de etiquetas, el algoritmo divide los datos en fragmentos más pequeños según sus respectivas características, más comúnmente con la ayuda de un árbol de decisiones. El aprendizaje no supervisado es ideal para aplicaciones de datos transaccionales, como la identificación de segmentos de clientes y grupos con atributos específicos.
Los algoritmos de aprendizaje no supervisados se utilizan principalmente para crear contenido personalizado para grupos de usuarios individuales. Las recomendaciones en línea sobre plataformas de compras y la identificación de datos atípicos son dos excelentes ejemplos de aprendizaje no supervisado.
Aprendizaje reforzado
El aprendizaje por refuerzo es bastante similar al método tradicional de análisis de datos en el que los algoritmos aprenden a través del método de prueba y error, después de lo cual declara los resultados con los mejores resultados posibles. El aprendizaje por refuerzo se compone de tres componentes fundamentales: agente, entorno y acciones. El agente aquí se refiere al aprendiz/tomador de decisiones; el entorno consiste en todo aquello con lo que interactúa el agente, y las acciones se refieren a las cosas que el agente puede realizar.
Este tipo de aprendizaje ayuda a mejorar el algoritmo con el tiempo porque continúa ajustando el algoritmo a medida que detecta errores en él. Las rutas de Google Maps son uno de los ejemplos más excelentes de aprendizaje por refuerzo.
Ahora que sabe qué es el aprendizaje automático, incluidos los tipos en los que puede hacer que las máquinas aprendan, veamos las diversas aplicaciones del aprendizaje automático en el mundo actual.
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¿Por qué es importante el aprendizaje automático en el mundo actual?
Después de qué es el aprendizaje automático, viene la siguiente pregunta importante: "¿cuál es la importancia del aprendizaje automático?"
El enfoque principal del aprendizaje automático es ayudar a las organizaciones a mejorar su funcionamiento general, productividad y proceso de toma de decisiones al profundizar en las grandes cantidades de reservas de datos. A medida que las máquinas comiencen a aprender a través de algoritmos, ayudará a las empresas a desentrañar dichos patrones dentro de los datos que pueden ayudarlos a tomar mejores decisiones sin necesidad de intervención humana. Además de este beneficio inicial, el aprendizaje automático tiene las siguientes ventajas:
Análisis y evaluación oportunos
Al filtrar cantidades masivas de datos, como comentarios e interacciones de los clientes, los algoritmos de ML pueden ayudarlo a realizar análisis y evaluaciones oportunos de sus estrategias organizacionales. Cuando crea un modelo de negocio navegando a través de múltiples fuentes de datos, tiene la oportunidad de ver las variables relevantes. De esta manera, el aprendizaje automático puede ayudarlo a comprender el comportamiento del cliente, lo que le permite optimizar sus estrategias de adquisición de clientes y marketing digital en consecuencia.
Predicciones en tiempo real posibles gracias a un procesamiento rápido
Una de las características más impresionantes de los algoritmos ML es que son súper rápidos, como resultado de lo cual el procesamiento de datos de múltiples fuentes se lleva a cabo rápidamente. Esto, a su vez, ayuda a hacer predicciones en tiempo real que pueden ser muy beneficiosas para las empresas. Por ejemplo,
- Análisis de abandono : implica identificar aquellos segmentos de clientes que probablemente abandonen su marca.
- Clientes potenciales y conversión : los algoritmos de ML brindan información sobre los patrones de compra y gasto de varios segmentos de clientes, lo que permite a las empresas diseñar estrategias que pueden minimizar las pérdidas y fortalecer las ganancias.
- Retención de clientes : los algoritmos de ML pueden ayudar a identificar los retrasos en sus políticas de adquisición de clientes y campañas de marketing. Con tales conocimientos, puede ajustar sus estrategias comerciales y mejorar la experiencia general del cliente para retener su base de clientes.
Industrias transformadoras
El aprendizaje automático ya ha comenzado a transformar las industrias con su capacidad para proporcionar información valiosa en tiempo real. Las compañías financieras y de seguros están aprovechando las tecnologías ML para identificar patrones significativos dentro de grandes conjuntos de datos, para prevenir el fraude y proporcionar planes financieros personalizados para varios segmentos de clientes. En el cuidado de la salud, los dispositivos portátiles y los sensores de actividad física con tecnología ML permiten a las personas hacerse cargo de su salud y, en consecuencia, minimizan la presión sobre los profesionales de la salud. La industria del petróleo y el gas también está utilizando el aprendizaje automático para descubrir nuevas fuentes de energía, analizar los minerales en el suelo, predecir fallas en el sistema, etc.
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Por supuesto, todo esto es solo la punta del iceberg. Si tiene curiosidad por comprender en profundidad qué es el aprendizaje automático, es mejor profundizar en la tecnología. Esperamos haber podido ayudarlo a comprender qué es el aprendizaje automático, al menos en la superficie. Siempre hay mucho más que hacer y aprender, que simplemente preguntar "qué es el aprendizaje automático" solo ayudará un poco. ¡Es tu momento de profundizar y ponerte manos a la obra con la tecnología!
