Qué es el aprendizaje automático: cómo funciona y su importancia
Entender qué es el aprendizaje automático, cómo funciona en la práctica, cuáles son sus implicaciones éticas y para la privacidad, así como las perspectivas de futuro.
El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es, en pocas palabras, una tecnología de inteligencia artificial que utiliza datos y algoritmos para aprender cómo piensan y se comportan los seres humanos .
Esta tecnología está detrás de los famosos chatbots (ChatGPT, por ejemplo), las recomendaciones personalizadas en plataformas de streaming y las operaciones de grandes empresas del mercado, como Uber y Google.
La importancia del Machine Learning se debe a su capacidad para realizar predicciones y orientar la toma de decisiones a partir de los datos analizados, todo ello de forma automatizada, aumentando la productividad empresarial y garantizando una mayor asertividad.
Cómo funciona el aprendizaje automático
El primer paso consiste en seleccionar y organizar los datos que se van a analizar: en esta fase, el objetivo de utilizar el aprendizaje automático debe estar muy claro para que los datos elegidos sean los más adecuados.
Luego de esto, se debe elegir el algoritmo de Machine Learning, el cual dependerá del problema a resolver. Algunos tipos de algoritmo de Machine Learning son: KNN, Naive Bays, LVQ, SVM, entre otros.
A continuación, el algoritmo recibirá los datos y se entrenará, sometiéndose a diversas pruebas y evaluaciones. Con los resultados obtenidos, el modelo de Machine Learning se ajustará para alcanzar el objetivo final, con la posibilidad de cambiar los parámetros o incluso el propio algoritmo.
Aprendizaje automático en la práctica
Para entender estos conceptos de forma más práctica, he aquí algunos posibles usos del aprendizaje automático:
- Reconocimiento de voz: Siri, Alexa y otros asistentes virtuales utilizan Machine Learning para reconocer las voces de los usuarios y aprender a dar respuestas más "humanas".
- Riesgo y cumplimiento: los bancos e instituciones de diferentes segmentos pueden utilizar el aprendizaje automático para prevenir el fraude, las estafas y las intrusiones en los sistemas.
- Diagnóstico médico: los modelos de aprendizaje automático se utilizan cada vez más en el sector sanitario, diagnosticando enfermedades, identificando patrones y tendencias y permitiendo la prevención de enfermedades, como es el caso de Watson Health.
- Análisis de sentimiento: las empresas pueden utilizar el aprendizaje automático para identificar el sentimiento humano en audio y texto y comprender la opinión del usuario sobre productos y servicios - más información sobre Scuta.ai
Redes neuronales y aprendizaje profundo
Al buscar sobre Aprendizaje Automático, a menudo te encuentras con términos como "Redes Neuronales" y "Aprendizaje Profundo". Comprenda estos conceptos:
- Redes neuronales: son un subcampo del Aprendizaje Automático y representan estructuras artificiales de modelos matemáticos que simulan el funcionamiento del cerebro humano, formadas por nodos interconectados que procesan información.
- Aprendizaje profundo: también es un subcampo del aprendizaje automático y utiliza varias capas de redes neuronales para trabajar de forma más avanzada y aprender sobre datos más complejos.
Ética y privacidad
El uso del aprendizaje automático plantea una serie de cuestiones relacionadas con la ética y la privacidad que deberían estar en el radar de las empresas que utilizan esta tecnología.
Uno de ellos es la protección de datos: dado que el LD se basa en grandes cantidades de datos, todos ellos deben haberse obtenido con consentimiento. Este proceso está respaldado por la LGPD, que ya está en vigor en Brasil y ha penalizado a las organizaciones que no cumplen sus disposiciones.
Además, dado que el aprendizaje automático trata de comprender el pensamiento humano, es posible que reproduzca los prejuicios existentes en los datos analizados, lo que puede llevar a decisiones equivocadas.
Por eso es importante que las empresas sean conscientes de estas cuestiones para trabajar con ética y transparencia y poder aprovechar al máximo el potencial de esta tecnología.
El futuro del aprendizaje automático
El futuro del aprendizaje automático es prometedor y su uso será cada vez más común en diversos sectores económicos y sociales.
Como ya estamos viendo con ChatGPT, Notion AI y Bing AI, surgirán diversas inteligencias artificiales basadas en ML para aumentar la productividad humana en una amplia variedad de actividades.
Además, un área de investigación que ha recibido atención recientemente es el Aprendizaje por Refuerzo, que garantiza que el Aprendizaje Automático sea capaz de resolver problemas más complejos mediante la interacción proactiva con el entorno.
También se espera que, a medida que aumente su uso, el ML incorpore nuevas técnicas de privacidad y seguridad que garanticen la protección de los datos y su uso ético para orientar las decisiones.
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