Aprendizaje automático: conceptos básicos y avanzados

Antes de entrar en materia y exponer el alcance que el aprendizaje automático ha tomado en los últimos años, es importante definir ciertos conceptos que nos ayudará a comprender mejor cómo funciona:

Inteligencia artificial:

Se entiende como máquinas y algoritmos que pueden al emular el funcionamiento o comportamiento humano para solventar una problemática, ejecutar labores y optimizar procesos. Por lo general se basa en el razonamiento y la conducta del ser humano.

En la actualidad la misma ha tomado gran participación en muchas actividades, es así como a través de la misma tiene divisiones según sus propósitos y funcionalidades, las cuales pueden ser aplicadas en diferentes actividades y labores.

Aprendizaje automático:

También conocido como machine learning, es un apartado de la inteligencia artificial en el cual una máquina puede analizar una gran cantidad de datos, razonar y tomar acción, pese a que la misma no fue programada para realizar dicha actividad. Su mayor particularidad es que pueden “aprender”, por lo tanto sus resultados irán progresando y volviéndose más precisos con el paso del tiempo.

El aprendizaje automático y ciencia de datos tienen una gran relación, puesto que utilizan algoritmos que le permite calcular y ser más acertado. Para ello los datos de entrada son interpretados como respuestas, los cuales son indicativos para que el sistema pueda predecir resultados en nuevos planteamientos. De allí el reconocimiento de que pueda aprender y ponerlo en práctica por sí mismo.

Aprendizaje automático: conceptos básicos y avanzados

Tipos de aprendizaje automático

Ahora bien, este tipo de inteligencia artificial también se puede clasificar según su forma de operar, las cuales son:

Aprendizaje supervisado:

Es aquella que se basa en agrupar o realizar divisiones de los datos según sus particularidades, además de recibir un adiestramiento de datos para sopesar sus resultados. Para ello utiliza valores numéricos o por etiquetas de clase, la cuales serán su referencia y ejemplo, a partir de allí podrá predecir acciones en situaciones futuras completamente nuevas.

Aprendizaje no supervisado:

En este caso la misma para funcionar no recibe un adiestramiento sobre patrones para procesar los datos suministrados, sino que ella misma realiza esta labor y descubre la forma hacerlo. Aún así tiene un gran potencial en organización y actuar por defecto, por lo tanto no toma en cuenta probabilidades anteriormente estudiadas llegando a resoluciones exploradas y comprobadas por el mismo sistema.

Aprendizaje por refuerzo:

También denominado aprendizaje reforzado, es aquel en donde se estudia el comportamiento del sistema en un entorno que no se ha presentado ni se le ha dado ningún tipo de adiestramiento. Es así, como el mismo comienza a desarrollar soluciones mediante el ensayo y error, teniendo como referente las recompensas y penalizaciones. De esta manera irá mejorando sus decisiones conforme más información recolecte.

Aprendizaje automático: inteligencia artificial en aplicaciones y herramientas populares

Es un hecho que la inteligencia artificial ha pasado a ser parte incluso de nuestro día a día. Hay muchas empresas que no solo la usan para trabajar de forma óptima, sino que también la utilizan para ofrecer y mejorar sus servicios. A continuación te mencionaremos tres herramientas que aplican esta tecnología en sus productos y que posiblemente ya has utilizado:

Gmail:

Sí, en este servicio hay muchos factores que demuestran que la inteligencia artificial es de uso común. Entre los ejemplos más comunes se encuentran:

    • Autocompletar: al añadir un destinatario frecuente, cuando buscas una información o cuando estás redactando frases de uso común.
    • Clasificación: es posible agrupar tus correos por etiquetas y categorías en la bandeja de entrada, según su remitente o preferencia.

Spotify:

Una aplicación a la cual puedes disfrutar de música de forma digital de una manera muy satisfactoria. Parte de su éxito se encuentra en la experiencia del usuario el cual utiliza el aprendizaje automático, esto debido a que tiene varias funcionalidades de provecho. Tales como:

    • Toma en cuenta tus preferencias para hacerte sugerencias similares.
    • Analiza las tendencias y gustos de la comunidad para mantener ese contenido de forma preferente y ofrecerlo con mayor regularidad.

Pinterest:

Una de las plataformas visuales que se ha considerado muy intuitiva en la cual navegar por mucho tiempo debido a que la aplicación utiliza la inteligencia artificial para mantener a sus usuarios anclados. Ahora te mencionamos cuáles son las razones:

    • Interpreta los patrones las imágenes.
    • Toma en cuenta las búsquedas de los usuarios.
    • Puede ofrecer contenidos en base al lugar o país de residencia.
    • Analiza los subtítulos e información descriptiva de la imagen para asociar.

Todas y cada una de ellas se utilizan para priorizar además de ofrecer un catálogo de imágenes basadas en lo anteriormente expuesto. Lo que ha dado como resultado que sea una aplicación que se adapta a la persona que la está utilizando.

Aprendizaje automático: inteligencia artificial en aplicaciones y herramientas populares

Aprendizaje automático: ejemplos y funcionalidades de uso activo

Por otra parte, existen empresas que al igual que Gmail, Spotify y Pinterest han invertido en esta tecnología. En muchos casos, la misma no está relacionada con el servicio que ofrecen de forma directa, sin embargo, permite ampliar el alcance o la experiencia del usuario para así convertirse en la referencia del mercado. Para ello, podemos identificar también en las siguientes funcionalidades:

Segmentación automática:

Como hemos mencionado antes las búsquedas realizadas, preferencias y la visualización de la información, son datos que la inteligencia artificial denota para así hacer recomendaciones al usuario. Basándose en el comportamiento del mismo y su interacción con los contenidos.

Detección facial y de patrones:

Sí, tiene la opción de identificar patrones de manera que puede determinar las similitudes entre cierta cantidad de imágenes, e identificar cuando la misma es duplicada. Esto se debe a que reconoce la cantidad de píxeles quienes contienen la información del color para así detectar las semejanzas entre unos y otros. Por consiguiente puede identificar rostros, siendo una herramienta que muchas aplicaciones y programas ofrecen en sus servicios.

Reconocimiento de voz:

Muchos asistentes en buscadores y aplicaciones lo utilizan para así denotar las características de la voz, como el tono y timbre. Incluso le permite discernir si es hombre o mujer quien está hablando.

Predicción de la información:

Utiliza los datos de manera de predecir cuáles serán los resultados y las probabilidades de los mismos.

Es así como podemos concluir que el aprendizaje automático y la ciencia de datos, no solo se han incorporado exitosamente en nuestro día a día, sino que también han llegado para mejorarla. Es por ello que muchas empresas han tomado la decisión de optar a esta inversión que con el tiempo brindará muchos beneficios para los trabajadores, la productividad así como también para sus clientes.