Saber qué es machine learning nos ayudará a entender una de las tendencias más importantes en las empresas del siglo XXI. También denominado como aprendizaje automático, se trata de un apartado de la inteligencia artificial en el que el rendimiento de la máquina va mejorando con el paso del tiempo.
Esta tecnología tiene sus orígenes en las matemáticas del siglo XIX. Fue en el año 1812 cuando se propuso por primera vez el teorema de Bayes. En dicho teorema se calcula la probabilidad de prever un suceso teniendo información previa del mismo.
Sin embargo, no sería hasta la década de 1950 en la que Alan Turing sentaría las bases de la inteligencia artificial, desarrollándose la computación teniendo en cuenta las redes neuronales del cerebro durante las siguientes décadas.
Aunque ya hemos hablado de la inteligencia artificial en las empresas, el machine learning requiere su propio apartado por su relevancia. Saber qué es machine learning es comprender cómo funcionan esos softwares avanzados y hasta dónde van a llevar a nuestra compañía.
Las aplicaciones del machine learning son prácticamente infinitas en una organización empresarial. Tanto en el apartado de funcionamiento interno de la compañía, en operaciones industriales o en la automatización de procesos.
Sabiendo que es RPA y los últimos avances en robotización, una mayor productividad no solo es plausible, sino que es lo esperable al utilizar programas con aprendizaje automático.
Gracias a los avances de la Cuarta Revolución Industrial, este tipo de máquinas se han convertido no ya en el futuro sino en el presente. Cada vez se ocupan de más labores que hasta hace poco solo se podían hacer mediante capital humano, mejorando el rendimiento de los procesos organizativos.
¿Qué es machine learning?
Conocemos como machine learning o aprendizaje automático el proceso por lo que una máquina o un software aprende y se optimiza a sí mismo, ofreciendo mejores resultados conforme pasa el tiempo.
La máquina está programada de manera que pueda aprovechar amplios volúmenes de datos y obtener conclusiones, siguiendo el ejemplo del teorema de Bayes. Gracias al aprendizaje automático logrado, la máquina puede establecer cambios en su funcionamiento.
De esta manera, hacemos frente a la entropía. En lugar de tener software que vaya fallando o desactualizándose, la programación de la IA le permite ser cada vez más rentable, conforme va adquiriendo más datos y experiencia con sus interacciones o a través de la base de datos del CRM.
Dependiendo de los tipos de robots industriales o del momento del proceso de digitalización de empresas en el que nos encontremos, las aplicaciones del machine learning serán diferentes.
Una de sus características más importantes es su adaptabilidad y flexibilidad, pudiendo dar respuesta a las diferentes necesidades que haya en cada momento. Igualmente, al procesar amplias cantidades de datos en un tiempo récord, permite lograr conclusiones rápidas para actuar según se desarrollan los acontecimientos.
Si lo unimos a la facilidad con la que pueden hacer predicciones, estamos ante una tecnología que sabe adelantarse a los problemas. Cualquier persona que trabaje en una empresa sabe lo importante que es esto.
Y no solo hablamos de adelantarse a los problemas, también de proponer soluciones o, si su programación lo permite, realizar cambios sobre la marcha.
Tipos de machine learning
Hay tres tipos de machine learning principales. Contamos el aprendizaje por refuerzo, el más habitual, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Dentro del primero se encuentra el deep learning, del que hablaremos más adelante.
Si queremos saber qué es machine learning con exactitud, tenemos que conocer los diferentes tipos. No todos los sistemas que utilizan aprendizaje automático son iguales ni sirven para lo mismo.
Dependiendo del tipo de machine learning que utilicen, podrán ser utilizados para unas funciones u otras. Por ello, cuando hablamos de incorporar el machine learning a la empresa hay que tener en cuenta la necesidad y consultar con un experto para ver cuál es la opción que se corresponda a la misma.
Igualmente, hay que tener en cuenta que probablemente ya utilices machine learning sin saberlo. Aplicaciones del día a día como las herramientas de emailing que calculan la mejor hora para tus envíos de marketing se basan en esa tecnología.
Es habitual que pensemos en aplicaciones futuristas, pero el aprendizaje automático lleva años aquí. Está aquí, funciona y ni siquiera es necesario hacer grandes inversiones para según qué funcionalidades.
De hecho, aunque siempre hablamos del machine learning como un avance del siglo XXI, en aspectos como los videojuegos ya estaba bastante desarrollado a finales del siglo XX. Al final es una tecnología que ha tenido bastante tiempo para desarrollarse y que, por su propia naturaleza, cada vez lo hace a una velocidad más vertiginosa.
Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es lo primero en lo que pensamos al buscar qué es machine learning. Se trata de un sistema de mejora basado en el prueba y error. Es muy fácil de entender por ejemplo con un programa de jugar al ajedrez.
El sistema va recopilando información sobre partidas y movimientos y establece porcentajes de éxito según el movimiento. En este caso, conforme más información se tiene, más fácil es lograr el objetivo buscado.
En el caso de un juego de ajedrez es ganar, pero también puede ser, por ejemplo, mejorar las conversiones. A la programación se le da un objetivo o tarea determinada y la máquina busca la manera más óptima de lograrla.
Otro uso muy habitual es en las campañas de publicidad online, ya sea en Google o redes sociales. En dichas campañas teniendo en cuenta el comportamiento del usuario el gasto se va optimizando, así como la audiencia dentro de unos parámetros que hemos dado previamente.
Por eso tienen unos periodos de aprendizaje y siempre funcionan mejor después de los primeros quince días.
Aprendizaje supervisado
Por otra parte, el aprendizaje supervisado es aquel en el que el entrenamiento se realiza a través de datos etiquetados. Es decir, la máquina recibe unos datos concretos y tiene que aplicarlos de una manera prestablecida.
Por ejemplo, con un software que identifique una especie de árbol o una canción. Para que funcione, tiene que tener la información ya dada por los programadores, no puede aprender por sí misma nuevas etiquetas.
Lo que si puede es identificar patrones, etiquetas o elementos que ya están en la base de datos que utilizan en elementos externos. Se trata de una aplicación de la inteligencia artificial muy útil que lleva años utilizándose para el procesamiento de grandes volúmenes de información.
Aprendizaje no supervisado
Por último, tenemos el aprendizaje no supervisado. Está bastante relacionado con el anterior pero tiene una diferencia fundamental. No se trata de identificar patrones según datos que se tienen sino de buscar similitudes.
Siguiendo el ejemplo anterior, con el machine learning de este tipo se podría identificar el estilo de una canción por similitudes con otras canciones del mismo género, sin necesidad de que la canción estuviera dentro de la base de datos.
Otra aplicación habitual de esta tecnología es el reconocimiento facial. La máquina puede que no haya visto tu cara antes, que solo tenga una foto o que la misma haya envejecido y presente diferencias, pero sabrá que es la tuya porque el porcentaje de similitudes es muy elevado.
Si lo pasamos, por ejemplo, al análisis de riesgos, podría identificar perfiles que pueden ser problemáticos o inversiones no recomendables. Se trata, por tanto, de una tecnología muy útil para las empresas.
Deep learning, la nueva evolución del aprendizaje automático
El deep learning hunde sus raíces en 1997 cuando un programa de IBM basado en esta tecnología, consiguió ganar una partida de ajedrez a Garry Kasparov. Estamos, por tanto, ante una fórmula de aprendizaje por refuerzo.
Aun así, su desarrollo se ha dado a partir de la década de 2010. Desde entonces, se ha convertido en la tendencia dominante en inteligencia artificial. La razón es su mayor complejidad y la posibilidad de mejores resultados que en otros tipos.
En este sentido, el deep learning es de todas las fórmulas de aprendizaje automático la que más tiene que ver con el ser humano. Su objetivo, de hecho, es que las máquinas aprendan siguiendo los mismos procesos cognitivos que tenemos nosotros. Así, podrán sustituirnos sin ninguno de los inconvenientes.
Mientras que en machine learning el aprendizaje se daba por árboles de decisiones, en deep learning se da mediante arquitectura de redes neuronales. Este sistema es mucho más complejo y utiliza un mayor número de variables.
Esto supone que en aquellos lugares donde el machine learning era aún incapaz de llegar, con el deep learning se puede conseguir. Solo es necesario tener un número suficiente de datos y dejar que dicha tecnología se siga desarrollando. Ya hoy, los resultados están siendo espectaculares especialmente en el ámbito de la investigación científica, logrando resultados que sin utilizar esta tecnología podrían haber tardado miles de años en llegar.
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