El espíritu empresarial es el de las decisiones audaces, el trabajo duro y la creencia en los propios productos y servicios en un mercado saturado. Por eso, el propietario de una pequeña empresa que busca construir su sueño buscará cualquier tecnología que le permita ir por delante. Una de las capacidades que se están utilizando es el aprendizaje automático, que permite que la inteligencia artificial y los algoritmos den a las empresas de cualquier tamaño una mayor facilidad en su negocio y en la gestión de datos. Echemos un vistazo más de cerca a lo que realmente ofrece el aprendizaje automático.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático se está volviendo común en múltiples líneas de industrias con muchas capacidades. El aprendizaje automático, o ML, es una aplicación de inteligencia artificial en la que los programas utilizan algoritmos para encontrar patrones y tendencias en la información dentro de una base de datos. Esto se logra en un modelo de aprendizaje automático sin depender de un ser humano. Los algoritmos de aprendizaje automático están detrás de casi todas las aplicaciones tecnológicas de la IA en el mercado.
Estos sistemas suelen tener la capacidad de planificar, razonar, navegar e incluso manipular datos mediante algoritmos de aprendizaje profundo. El aprendizaje automático es uno de los muchos enfoques utilizados en los modelos de inteligencia artificial. Se ha hecho popular en muchos negocios y, de hecho, es bastante común en cosas que haces a diario. Por ejemplo, los sistemas de recomendación de tu cuenta de Netflix o Hulu funcionan a través del aprendizaje automático, utilizando los conjuntos de datos descubiertos por lo que estás viendo como la mejor manera de determinar qué más te puede gustar. Los motores de búsqueda utilizan modelos de ML para la optimización de las búsquedas, resolviendo los problemas más rápidamente al peinar un campo general de datos más amplio.
Algoritmos de aprendizaje automático
En el campo del aprendizaje automático, hay cuatro tipos de algoritmos: supervisados, no supervisados, semisupervisados y reforzados. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisado toman lecciones previamente aprendidas y las aplican a los nuevos datos. Este algoritmo de aprendizaje crea una función inferida que hará predicciones de posibles resultados. Con la cantidad necesaria de entrenamiento, todas las nuevas entradas de datos tendrán objetivos. Los algoritmos no supervisados entran en juego cuando la información de aprendizaje no está absolutamente etiquetada. El aprendizaje no supervisado no proporciona resultados “correctos” para los nuevos datos. En cambio, estos algoritmos revelan cualquier estructura oculta que pueda haber en los datos no etiquetados.
Los algoritmos de aprendizaje automático semi-supervisado se sitúan en la línea media entre estos dos tipos. En estas situaciones, la cantidad de datos no etiquetados es mayor que la cantidad de datos etiquetados. El algoritmo utiliza los datos etiquetados para descubrir los conjuntos de datos no etiquetados. Los sistemas que se basan en ello mejoran constantemente el nivel de precisión del aprendizaje. Por último, están los algoritmos de ML reforzado, un método de aprendizaje en el que la interacción con el entorno produce acciones y descubre errores. Este enfoque de refuerzo permite a los agentes de software determinar los comportamientos adecuados para una tarea específica.
Ventajas del aprendizaje automático
El aprendizaje automático tiene ventajas increíblemente amplias en casi todas las facetas de una organización, tanto si se trata de un empresario que acaba de entrar en el juego como de una gran organización con miles de empleados. Los modelos de ML ayudan a predecir el comportamiento de los clientes, analizando patrones de consumo basados en la influencia del precio, la marca y otras decisiones. Estos conocimientos basados en datos llegan mucho más rápido, identificando los puntos débiles de ciertos productos y la incapacidad de conseguir que estos artículos se compren en base a los nuevos conocimientos encontrados. Esto también identifica a los clientes potenciales en estas experiencias de los usuarios.
Las capacidades de aprendizaje automático también desplazan la inteligencia humana a tareas más disciplinadas más allá de la entrada de datos, evitando la repetición y los errores humanos potencialmente costosos dentro de los grandes datos. Las empresas pueden crecer con sus respectivos mercados cuando disponen de una buena inteligencia empresarial a la que recurrir. El aprendizaje automático desempeña un papel fundamental a la hora de proporcionar a las organizaciones información sobre sus atributos únicos frente a la competencia. Hay muchas cosas que se derivan de estos modelos estadísticos que pueden dar tranquilidad a los empresarios a largo plazo.
