Machine Learning o aprendizaje automático es una rama dentro del campo de la inteligencia artificial cuyo objetivo principal es dotar a los ordenadores de la capacidad de aprender sin ser programados. Además, esta tecnología automatiza operaciones con el fin de reducir la necesidad de la intervención humana. Lo que implica una gran ventaja a la hora de controlar grandes cantidades de información.

Lo que llamamos aprendizaje, en este caso, consiste en la capacidad de un sistema para identificar patrones complejos con determinados números de parámetros. Es decir, no es la máquina persé la que realiza el aprendizaje, sino un algoritmo de su programación que se ve alterado debido a una entrada constante de datos.

¿Cómo funciona el Machine Learning?

Muchas veces es inevitable confundir Machine Learning con Inteligencia Artificial. Pero Machine Learning no es otra cosa que una rama de la AI. La AI engloba aprendizajes automáticos. Sin embargo, ambos comparten un fin común: la creación de algoritmos que emulan las funciones cognitivas del ser humano para poder programarse de una forma autónoma.

Podemos observar entonces, que Machine Learning hace referencia a la capacidad de una máquina o software para aprender mediante la adaptación de ciertos algoritmos de su programación respecto a la entrada de datos en su sistema. Por consiguiente, logra el aprendizaje de los ordenadores a partir de los datos que se le introducen a partir del uso de logaritmos.  El software se auto-programa generando nuevas respuestas informáticas

El único modo de conseguir activar un sistema informático era escribiendo el algoritmo que definiera la acción a realizar. En cambio, los algoritmos usados en Machine Learning se programan por su cuenta. El software recopila sus propios datos en el sistema y a partir de ahí programa las acciones a desarrollar. Cuantos más datos se obtengan, más precisión se conseguirá en las acciones programadas. Así, cada nuevo dato se transforma en un algoritmo, lo que dotará de una mayor complejidad y efectividad de cálculo.

La clave del aprendizaje automático de un sistema se basa en la construcción y adaptación de los árboles de decisiones en base a los datos previamente conocidos por dicho sistema.

Tipos de Machine Learching

Las experiencias y evidencias son adquiridas en forma de datos, que permitirán a un sistema informático comprender por sí mismos patrones y comportamientos. De este modo, este sistema elabora predicciones que les permiten aportar soluciones para una tarea específica.

Es decir, a partir de un número de situaciones se elabora un modelo capaz de deducir y generalizar un comportamiento ya observado. Lo que se consigue es realizar predicciones para comportamientos nuevos.

Existen varios tipos de aprendizaje automático:

Supervisado

Este tipo de aprendizaje se basa en el uso de ejemplos a partir de los cuales un sistema de etiquetado es capaz de generalizar y extrapolar a nuevas situaciones. Entonces, los algoritmos trabajan con unos datos incorporados del exterior y aprende a asignar etiquetas a nuevos valores.

Existen dos tipos de aprendizaje supervisado.

Clasificación

Se basa en información de entrenamiento. Se proporciona al sistema una cantidad de datos definidos con etiquetas. A partir de ahí, se introducirán datos en base a patrones ya registrados durante el entrenamiento, sin necesidad de usar etiquetas.

Regresión

También existe otro método de aprendizaje que consiste en establecer parámetros que, junto con la introducción de imputs del exterior, predice una solución determinada.

No supervisado

Es un método similar a la manera en que los humanos procesan la información. Este sistema se lleva a cabo a través de la compresión y abstracción de patrones de información de manera directa. De este modo el algoritmo cataloga por similitud y crea grupos. En este caso, no existen datos de salida que correspondan a un input determinado. Es decir, se describe la estructura de los datos para encontrar patrones que permitan la simplificación de análisis.

Big Data y Machine Learning en el entorno empresarial

Este modelo de aprendizaje automático sirve para recopilar y modelar el conocimiento informático, con el fin de proporcionar información más específica y elaborar mejores herramientas de trabajo para las personas. El uso de Machine Learning marcará la profesionalidad de los próximos años.

Por ello, se ha comenzado a aplicar Machine Learning dentro de las empresas en los procesos de trabajo para mejorar el entorno laboral. Esta capacidad de aprendizaje y generación de patrones y predicción de comportamiento futuros es muy útil para cualquier compañía. Debido a que puede predecir el comportamiento de los clientes gracias a la gran cantidad de datos con los que cuentan las empresas.

Dada la gran cantidad de datos gestionada por las empresas, su análisis es muy complejo. Por ello, los algoritmos pueden detectar patrones de comportamiento a partir de unas variables establecidas.

Las nuevas tecnologías son una ventaja competitiva real para las empresas. Esto se debe a la capacidad de generar predicciones de alto valor para optimizar los procesos de toma de decisiones.