La inteligencia artificial y la ciencia de datos presentan muchas ramificaciones y una de ellas es el aprendizaje automático y los algoritmos de aprendizaje automático, concretamente. Pero, ¿qué son? ¿Qué tipos existen y cuáles son las aplicaciones que se les puede dar en los diferentes sectores? Descubre todo lo que te pueden ofrecer.
¿Qué es Machine Learning y para qué sirve?
El aprendizaje automático, más conocido como Machine Learning (ML), se encarga de analizar y predecir a través de grandes cantidades de datos para generar respuestas válidas y automáticas que generen soluciones válidas a un problema o cuestión.
Este aprendizaje profundo es aplicable a cualquier sector o áreas y es por eso que está tan demandado tanto en su uso y aplicación como en el aprendizaje de cómo usarlo. Dentro de este aprendizaje automático existen los algoritmos, que se entrenan para llegar a ser modelos de aprendizaje automático, es decir, para convertirse en modelos de ML.
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
El algoritmo de aprendizaje automático está compuesto por fragmentos de código que analizan y exploran un conjunto amplio de datos de entrada para conseguir un determinado objetivo relacionado con la detección de patrones para generar predicciones y hacer diferentes clasificaciones de la información.
Es por eso que el algoritmo de aprendizaje automático utiliza parámetros basados en datos de entrenamiento, con el incremento de esos datos, el algoritmo se hace más preciso porque aprende.
El motivo de que existan varios algoritmos es que la complejidad de los millones de datos hace necesario que se analicen de manera distinta, y generen subconjuntos de datos. Este aprendizaje automático puede ser de diferentes tipos:
- Aprendizaje automático supervisado: el algoritmo de aprendizaje supervisado es un conjunto de datos que entrenan un algoritmo mediante datos etiquetados que permiten cruzar las predicciones y mejorar el resultado. Este tipo de aprendizaje es idóneo para la generación de imágenes, por ejemplo.
- Aprendizaje automático no supervisado: el algoritmo de aprendizaje no supervisado es un conjunto de datos que entrenan un algoritmo mediante datos no etiquetados. Por lo que deben analizar estos datos para generar características distintivas y que es el mejor método ante investigaciones donde no hay un resultado específico para identificar patrones.
- Aprendizaje por refuerzo: el algoritmo de aprendizaje de refuerzo es un conjunto de datos que recibe una máquina o agente de inteligencia artificial que necesita generar una tarea y que la repite tantas veces como sea necesario para crear una solución óptima.
La aplicación de cada tipo de algoritmo de aprendizaje automático depende del objetivo que nos propongamos y también unos son más ventajosos que otros dependiendo del tipo de datos, el tipo de resultados que queremos conseguir y el sector en el que nos ubicamos.
Aplicaciones y ejemplos en áreas de trabajo
Para usar un algoritmo de aprendizaje automático, tenemos que saber aplicarlo y generar aplicaciones, algunas de esas son:
- Detección de similitudes: la división en varios grupos de datos basados en niveles de similitud, que generan un algoritmo, funcionan bien para conocer audiencias o solventar incidencias en productos similares.
- Clasificación: el uso de datos con cálculos predictivos permite asignar categorías preestablecidas que se entrenan para reconocer datos, generando un algoritmo, y responder a preguntas relacionadas con la generación de textos e información especializada, entre otros.
- Predicción de valores: el uso de datos históricos para predecir el valor de un nuevo punto de datos sirve para aglutinar y generar resultados de estudios.
El uso de estas aplicaciones se ha generalizado en todas las áreas, donde ser especialista de inteligencia artificial se demanda, pero dos de los más destacados son:
- Recursos humanos: pese a que los profesionales de este área no tienen relación directa con business intelligence o solo con datos, cada vez están más concienciados con la necesidad de introducir People Analytics en la gestión de datos de sus empleados.
- Finanzas: es un área que siempre ha estado ligada al dato y es por eso que con la aparición de aplicaciones diferentes de inteligencia artificial y modelos de ML, existe una mayor concienciación de la necesidad de formarse y especializarse con herramientas y aplicaciones específicas.
