Avances de Machine Learning y aplicaciones

Javier Nuñez, MSc - Product Owner • 31 de marzo de 2022

Machine Learning

El avance de la transformación digital, el incremento y variedad de datos, el acceso y bajo costo de procesamiento y el acceso a internet de alta velocidad, ha hecho posible la adopción de métodos de análisis avanzados que permiten procesar de forma rápida grandes volúmenes de datos en las organizaciones.

 

Uno de estos métodos es Machine Learning. Es un tipo de Inteligencia Artificial que se enfoca en analizar e interpretar patrones y estructuras de datos. Esto permite que las aplicaciones de software desarrolladas con ML puedan aprender, predecir resultados y tomar decisiones con una mínima participación humana. 


“Machine Learning está cambiando, o cambiará las industrias, y los líderes deben comprender los principios básicos, el potencial y las limitaciones” - Aleksander Madry - Profesor de informática del MIT. 

Categorías:


- Supervisado. Los modelos supervisados de Machine Learning ​​se entrenan con conjuntos de datos etiquetados, lo que permite que los modelos aprendan y se vuelvan más precisos con el tiempo. Por ejemplo, el entrenamiento de algoritmos para reconocer imágenes de frutas, previamente etiquetadas por una persona, la maquina va a aprender a encontrar formas para identificar esas imágenes por su cuenta.


- No supervisado. Aquí el modelo busca patrones en datos no etiquetados. Este modelo puede encontrar patrones o tendencias que las personas no buscan explícitamente. Por ejemplo, un programa de Machine Learning no supervisado podría analizar los datos de ventas en línea e identificar patrones de comportamiento en los diferentes tipos de clientes que realizan compras.


- Refuerzo. Trata de entrenar a las máquinas a través de prueba y error para tomar la mejor acción mediante el establecimiento de un sistema de recompensas. El aprendizaje por refuerzo puede entrenar modelos para jugar juegos o entrenar vehículos autónomos para conducir indicándole a la máquina cuándo tomó las decisiones correctas, lo que le ayuda a aprender qué acciones debe tomar.

Una encuesta de Deloitte del 2020 encontró que el 67% de las empresas utilizan Machine Learning y el 97% lo utilizan o planean utilizarlo en los próximos años. Esto es importante para las empresas ya que les brinda un factor competitivo distinto en el mercado y les permite visualizar tendencias, como por ejemplo analizar el comportamiento de los clientes, analizar patrones operacionales y soporte al desarrollo de nuevos productos.

Machine learning tiene aplicaciones en todos los tipos de industrias con el fin de reducir costos, mitigar riesgos, recomendaciones de productos/servicios, detección de ataques cibernéticos, etc.


Algunos de sus casos de uso, incluyen: 


  • Servicios financieros. Los bancos y otras empresas del sector financiero utilizan Machine Learning para dos propósitos clave: identificar información importante en los datos y prevenir el fraude. Toda esta información puede servir para identificar oportunidades de inversión, ayudar a los inversores a saber cuál es el mejor momento para operar, identificar a los clientes con perfiles de alto riesgo y detectar señales de advertencia de fraude.


  • Gobierno. Las agencias gubernamentales tienen una necesidad particular como la seguridad pública y los servicios públicos. Estas agencias cuentan con múltiples fuentes de datos que se pueden extraer para obtener información. Machine Learning también puede ayudar a detectar fraudes y minimizar el robo de identidad.


  • Salud. Machine Learning es una tendencia de rápido crecimiento en la industria de la salud, gracias a la incorporación de dispositivos portátiles y sensores que pueden ser usados para evaluar la salud de un paciente en tiempo real. Esta tecnología también puede ayudar a los expertos médicos a analizar datos para identificar tendencias o señales de alerta que pueden conducir a mejores diagnósticos y tratamientos.


  • Retail. Los sitios web que muestran listas de productos recomendados, utilizan Machine Learning para analizar su historial de compras y búsquedas. Las tiendas usan Machine Learning para capturar datos, analizarlos y usarlos para personalizar la experiencia de compra, implementar una campaña de marketing, optimizar precios, planificar adquisición de mercancías y para obtener información sobre los clientes.


  • Energía. Algunos de los usos para esta industria van desde búsqueda de nuevas fuentes de energía, análisis de terreno para la búsqueda de minerales, predicción de la falla del sensor de refinería, racionalización de la distribución de petróleo para hacerla más eficiente y rentable. El uso de Machine Learning es enorme y sigue creciendo.


  • Transporte. El análisis de datos para identificar patrones y tendencias es clave para la industria del transporte. Esta industria se basa en crear rutas más eficientes y predecir problemas potenciales para aumentar la rentabilidad. Los aspectos de análisis y modelado de datos de Machine Learning son herramientas importantes para la planificación y tomas de decisiones en empresas del sector.

 

Actualmente los datos de una organización son el activo más importante. Las decisiones basadas en datos pueden hacer la diferencia entre mantener competitiva a una organización o quedarse obsoleto. Machine Learning permite desbloquear el valor de los datos de clientes o de la organización y brindar información relevante al momento de tomar decisiones.

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