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Aprendizaje Automático, el poder de los algoritmos

El Aprendizaje Automático está revolucionando los procesos de negocio y es uno de los principales motores de la innovación tecnológica actual. ¿Hasta dónde llegará el poder de los algoritmos?

Los datos son la materia prima de los procesos tecnológicos actuales. Analizarlos y tomar decisiones en base a ellos está marcando la diferencia entre las empresas punteras y las que quedan rezagadas. Aquí es donde entra en juego el Aprendizaje Automático, el poder de los algoritmos. Esta tecnología no sirve solamente para optimizar las decisiones de negocio, sino que supone uno de los principales motores de la innovación actual. Vehículos autónomos, personalización extrema de recomendaciones o asistentes de voz que conocen a su dueño como si se tratara de un compañero de piso, son algunas de las excitantes posibilidades que nos brinda el machine learning.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El Aprendizaje Automático es un tipo de inteligencia artificial (AI) que proporciona a un software la capacidad de aprender por sí mismo, razonar y tomar las mejores decisiones en cada momento sin la necesidad de que intervengan humanos. Lo hace analizando e interpretando patrones y estructuras de datos a través de los algoritmos. Una de sus principales funciones, y que es común a todas las áreas en las que se aplica, es la de hacer predicciones precisas.

Aunque la primera vez que se habló de machine learning fue en 1959, se puede decir que actualmente vivimos su época dorada por el aumento de la capacidad de computación y el boom de los datos. De hecho, las técnicas de aprendizaje automático son una parte fundamental del Big Data. Es cierto que estas herramientas todavía no pueden tomar decisiones morales o actuar como máquinas sensibles pero sí tienen el potencial de generar más valor para cualquier empresa.

¿Cómo funciona?

El proceso de aprendizaje automático es parecido al de la minería de datos. Los dos sistemas buscan entre los datos para descubrir patrones. Sin embargo, en lugar de sintetizar los datos para la comprensión humana, como hacen las aplicaciones de minería de datos, el machine learning utiliza esa información para ajustar las acciones de un programa determinado. El aprendizaje automático consta de tres partes:

– El algoritmo computacional, situado en el núcleo de la toma de decisiones.

– Las variables y las funciones que conforman la decisión.

– El conocimiento previo que permite entrenar al sistema para tomar las decisiones óptimas.

En un principio, el sistema se alimenta de datos de parámetros para los que se conoce la solución. Entonces se aplica el algoritmo y se realizan ajustes hasta que el resultado del aprendizaje coincide con la respuesta conocida. En este momento, se va aumentando la cantidad de datos que se introducen para proporcionar más información al sistema y ayudarle a aprender. De esta forma es posible procesar un mayor número de decisiones computacionales.

Tipos de Aprendizaje Automático

Como hemos comentado anteriormente, el Aprendizaje Automático emplea un gran volumen de información (datos) para elaborar un modelo que puede deducir un comportamiento ya observado y, a partir de ahí, realizar predicciones para distintos casos. Por ejemplo, gracias al Aprendizaje Automático, es posible predecir el valor de unas acciones en el futuro según el comportamiento de las mismas en periodos previos (lee el artículo de nuestro compañero Felipe Granados sobre los robo-advisor).

Existen tres tipos principales de Aprendizaje Automático dependiendo de sus algoritmos.

#1 Aprendizaje supervisado

En este tipo de aprendizaje se entrena al sistema proporcionándole cierta cantidad de datos y definiéndolos detalladamente con etiquetas. Cuando se le ha aportado la suficiente cantidad de información, podrán introducirse nuevos datos sin necesidad de etiquetas, en base a los distintos patrones que ha ido identificando durante el entrenamiento. El aprendizaje supervisado se utiliza, por ejemplo, en los detectores de spam, de forma que se etiquetan correos como no deseados a partir de lo que el sistema ha aprendido del histórico de emails.

#2 Aprendizaje no supervisado

En este caso no se utilizan etiquetas. Los algoritmos son capaces de procesar inmensas cantidades de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos. Este tipo de Aprendizaje Automático está a la orden del día en el mundo del marketing, cuando se extraen modelos a partir de datos masivos de las redes sociales y se crean campañas publicitarias con altísimos niveles de personalización.

#3 Aprendizaje por refuerzo

En esta técnica los algoritmos aprenden en base a la experiencia. Esto hace que los sistemas sean capaces de tomar la mejor decisión ante distintos escenarios de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se premian las decisiones correctas.

En esta categoría se encuadran los vehículos autónomos. Cuando el coche toma una decisión errónea, se le castiga dentro de un sistema de registro de valores. Mediante este sistema de recompensas y penalizaciones, el vehículo aprende a funcionar de forma más efectiva.

Otros usos del Aprendizaje Automático

Además de los que ya hemos señalado, el aprendizaje automático se utiliza diariamente en multitud de campos. Estos son algunos de los más relevantes: 

– Ciberseguridad: El Aprendizaje Automático ya está potenciando el escaneado, acelerando la detección y mejorando el reconocimiento de anomalías de los nuevos antivirus.

– Procesamiento de Lenguaje Natural: Los asistentes de voz de las multinacionales tecnológicas ya pueden entender el lenguaje humano e, incluso, identificar el estado de ánimo del dueño por su tono de voz o por lo que dice.

– Motores de búsqueda: Webs de búsquedas como Google optimizan los resultados que muestran a los usuarios a través de los algoritmos.

– Redes sociales: Facebook emplea el Aprendizaje Automático para detectar contenidos que infringen algunas de sus normas para bloquearlos instantáneamente. Por su parte, Twitter lo utiliza para reducir el spam que se publica en esta red social.

Las máquinas todavía no tienen sensibilidad ni pueden tomar decisiones morales. Si esto llega a suceder, ¿cómo afectará a nuestro modo de vida?