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8 conceptos para entender de manera óptima el Machine Learning

BIG DATA

Redactado por Luisana Puy-arena

Publicado el 17/09/2019

La tecnología ha avanzado a pasos agigantados en los últimos años y nos ha proporcionado tantas herramientas como el Machine Learning. 

El cual, permite a las máquinas aprender por sí mismas.

A través de un conjunto de datos arrojados por algoritmos y sin necesidad de que sean programados previamente.

Su objetivo principal es aprender a desarrollar procesos y tareas de la misma forma en que lo haría un ser humano.

Sin embargo, esto es solo la punta del iceberg, puesto que, el Machine Learning va más allá del aprendizaje automático.

Cabe mencionar que los programas informáticos que manejan el funcionamiento de las máquinas están en constante transformación y evolución para, por así decirlo, saber hasta donde son capaces, mediante nuevos retos y entornos.

Estos retos y entornos son proporcionados mediante datos.

Los cuales son procesados por las máquinas y les permite adaptar su comportamiento ante esta nueva oleada de información.

De esta manera, la máquina logra analizar, desarrollar en implementar nuevos procedimientos para crear una línea evolutiva a través del proceso de aprendizaje propio.

Ahora bien, es importante tener en cuenta que esta tecnología está en constante evolución.

Por tanto, es primordial conocerla y entenderla.

Por ello, desarrollamos una guía básica para que puedas entender qué es el Machine Learning.

¡Presta atención y toma nota de estos conceptos!

Regresión lineal

La regresión lineal es uno de los múltiples algoritmos de la inteligencia artificial supervisada.

Este algoritmo permite realizar estimaciones o predicciones mediante ejercicios automáticos de cálculo.

Con el fin de pronosticar la demanda o la valoración de algún servicio o producto mediante una serie de variables independientes.

Aprendizaje supervisado y no supervisado

Cuando se dota a una máquina para desarrollar procesos mediante el Machine Learning, el aprendizaje de la misma, puede regirse a través del aprendizaje supervisado o no supervisado.

Cuando el aprendizaje de la máquina se realiza de manera supervisada, el sistema recibe las instrucciones por parte de un humano.

Mediante, una serie de algoritmos que crean una línea de entrenamiento.

Por el contrario, el aprendizaje no supervisado, no se rige por la acción humana.

Si no, por la autonomía de la máquina, la cual se ‘’organiza’’ en base a la información que recibe.

Esta organización la realiza mediante patrones de repetición, los cuales lo ayudarán a aprender, comprender y analizar los datos que se brindaron en un comienzo. 

Árbol de decisión

Árbol de decisión

El aprendizaje automático se basa en árboles de decisión, pero ¿qué son los árboles de decisión?

Los árboles de decisión son una serie de representaciones gráficas que nos muestran diversas soluciones para resolver algún problema en concreto en función de las condiciones determinadas.

Cabe destacar que los árboles de decisiones funcionan bajo la modalidad de probabilidad mediante un conjunto de atributos a los cuales se le otorgan una variable.

Posteriormente, el algoritmo las analiza de forma autónoma y las posiciona en el árbol de decisión correcto para determinar la probabilidad más cercana al resultado final.  

NASNet (Neural Architecture Search Network)

Puede que esto no te parezca tan impresionante porque es un modelo de clasificación e identificación de objetos en fotografías. 

Pero la verdad es que muy sorprendente.

Puesto que, este algoritmo NASNet fue desarrollado por una máquina llamada AutoML de la cual te comentaremos en el siguiente concepto.

NASNet

Tiene una capacidad para acertar el 82.7% de los elementos y objetos que conforman una imagen. 

Porcentaje que lo posiciona en el mejor algoritmo que existe en este ámbito.

AutoML

En el punto anterior te nombramos el AutoML, un sistema creado por Google.

El cual fue el encargado de crear uno de los algoritmos más potentes de identificación y clasificación de objetos en fotografías, mediante la simulación de una red neuronal.

Pero, ¿qué hace exactamente?

Se encarga de diseñar redes neuronales artificiales y especializadas, las cuales pueden aplicarse para el desarrollo de varias funciones.

Anteriormente, estás redes neuronales artificiales eran diseñadas y creadas por obra humana.

Pero, poco a poco, el sistema AutoML fue evolucionando hasta que fue capaz de crearlas el mismo.

Mediante un proceso de entrenamiento y ensayo y error, el cual, permite que la máquina tome sus propias decisiones para mejorar.

Deep Learning

Deep Learning

El Deep Learning es otro campo de la inteligencia artificial que está estrechamente relacionado con el Machine Learning.

Y al igual que el Machine Learning, se basa en el aprendizaje automático.

Pero, con la diferencia de que está desarrollado bajos redes neuronales artificiales que son muy parecidas al nuestro sistema neuronal.

Estas redes neuronales artificiales están conformadas por un conjunto de algoritmos no supervisados que forman capas de neuronas artificiales para que, al combinarse, puedan predecir y determinar un resultado certero.

Redes neuronales artificiales

Redes neuronales

En el punto anterior, te comentamos sobre las redes neuronales artificiales, las cuales conforman el Deep Learning.

Ahora bien, las redes neuronales artificiales son un algoritmo que está basado en el sistema neuronal humano.

Y tienen la capacidad de aumentar velozmente su capacidad de aprendizaje de forma autónoma. 

También funcionan bajo un sistema de aprendizaje no supervisado.

Y se rigen por unidades computacionales, las cuales se posicionan en capas que reciben información para que el sistema tome una decisión acertada.

PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural)

PLN

Este procesamiento está súper relacionado con la inteligencia artificial. 

Permite que la misma pueda entender e imitar el lenguaje fluido y natural que expresamos los seres humanos, a través del análisis de sentimientos y respuestas.

Cabe destacar que el PLN, está siento cada vez más importante en estos sistemas de inteligencia artificial que vemos cada día.

Lo cual, ha llevado que se hayan incluido nuevos términos en nuestro lenguaje para identificar situaciones donde la inteligencia artificial esté relacionada.

Aquí te dejamos algunos de los nuevos términos que formarán parte de nuestro lenguaje:

Brotherism

El Brotherism se basa en el uso de la inteligencia artificial que tiene como fin monitorizar y predecir el comportamiento humano.

Eception

Este término se refiere al uso de la inteligencia artificial que permite la simulación del comportamiento humano.

Zomek

Tiene que ver cuando la vida de una máquina se opone a la vida biológica.

Elize

Esto va más de la mano a la imitación del comportamiento humano.

Puesto que, la máquina al imitar el comportamiento humano puede generar que el humano sienta sentimientos hacia ella.

Este caso se puede apreciar en la película Her, donde Theodore, se enamora de la inteligencia artificial Samantha.

Aiporia

Esto es más común de lo crees.

Se trata de esa duda que se te presenta cuando estás interactuando de manera online en una página de servicios o en un web y no sabes si estás hablando con una persona real o con un chatbot.

Aithics

Este término forma parte de todas las leyes robóticas que se están desarrollando actualmente.

Al presentar tecnologías tan avanzadas que tengan ‘’pensamiento propio’’ se debe emplear implicaciones morales y éticas que protejan al ser humano.

Un claro ejemplo de esto, se observa en la película ‘’El hombre bicentenario’’ donde Andrew (un androide) tiene personalidad humana y su más grande deseo es ser reconocido como un humano.

Sin embargo, existen leyes robóticas que lo sobrepasan.

Ainigma

Son las decisiones basadas en el ‘’pensamiento’’ de la inteligencia artificial y las cuales muchas veces un ser humano no comprende.

Por ejemplo, cuando realizas una búsqueda en Google, los algoritmos se encargan de ordenar las páginas web que tenga relevancia con tu búsqueda.

Y puede que muchas veces, ese ranking de páginas no tenga sentido alguno para ti.

Más temprano que tarde, estos términos formarán parte del lenguaje que expresamos diariamente y será algo tan común que todos los manejaremos con facilidad y naturalidad.

¿Cómo empezar a aplicar Machine Learning?

Ahora que conoces los conceptos básicos para entender el Machine Learning, es momento de conocer cómo empezar a aplicarlo. ¿Estás listo? ¡Vamos! 

1. Comienza con un proyecto sencillo

Proyecto sencillo

Sí, sabemos que este consejo puede ser un poco obvio, pero, lo cierto, es que muchas veces queremos correr antes de caminar.

Lo cual, nos lleva a tomar la decisión de apostar por un proyecto mucho más complicado que al final del día se nos puede ir de las manos si no tenemos la experiencia necesaria para afrontarlo.

Esto, aunque no lo creas, suele suceder en muchas empresas, las cuales tienen como factor común no apostar por la inclusión de un proyecto predictivo de Machine Learning.

Lo que los lleva a que se enfoquen en conseguir un número de clientes mucho más grande de los que se van, claro, eso no está mal, pero si cuando no toman en cuenta los datos generados para realizar una predicción.

Ahora bien, seguramente te estés preguntando el por qué es tan importante la predicción, es fundamental para conocer el panorama de la cantidad de clientes que han decidido o están pensando irse con otras empresas.  

Por otro lado, implementar un proyecto predictivo en una empresa es de mucho valor, puesto que, el costo económico que genera conseguir un cliente nuevo es mucho más alto que el que genera mantener al que ya está.

Entonces, en conclusión, un proyecto predictivo es una muy buena forma de empezar en este ámbito, ya que, te ayudará a entender más a fondo sobre las posibilidades que el Machine Learning puede ofrecer.

2. Usa el Machine Learning Supervisado como tu aliado

Siguiendo la misma rama del proyecto predictivo, te comentamos que el Machine Learning Supervisado, es tu aliado ideal para hacer predicciones de una manera más fácil usando data histórica. 

Pero, ¿qué puede hacer como tal el Machine Learning Supervisado? Además de predecir la demanda de un producto, puede detectar fraudes, determinar qué clientes se irán, entre otras tareas.

Además, te ofrece ventajas bastante significativas que van desde el fácil entendimiento, la resolución correcta de preguntas concretas y la evaluación de la calidad de los algoritmos antes de ponerlos en producción.

3. Recolecta datos que te ayuden a conocer a tus clientes

Clientes

Una vez que logras determinar qué busca y qué quiere un cliente, tienes más de la mitad del camino ganado.

Por ello, es ideal hacer uso de softwares que te permitan a recolectar datos e información sobre lo clientes de la empresa.

Estos softwares te permiten conocer mediante redes sociales, búsquedas y compras online, entre otras plataformas, el comportamiento exacto del prospecto al que la empresa le quiere vender, siendo una gran ventaja.

4. ¡No olvides crear una base de datos!

En Machine Learning, la creación de las bases de datos tiene un poder asombroso y por ello, no debes dejarlas de lado porque no es una base de datos común y corriente, esta es completamente dinámica y automatizada.

¿Qué quiere decir esto? Que puedes verificar y chequear el comportamiento de los usuarios y las ventas en tiempo real, lo cual, es sumamente útil al momento de tomar decisiones estratégicas.

5. El Big Data no siempre es tan necesario en el Machine Learning

Big Data

Sí, sé que te estás preguntando ¿acaso el Machine Learning no depende de data?, y la verdad es que sí depende, pero de lo que no depende o lo que no necesariamente requiere es trabajar con el Big Data.

¿Por qué? Porque lo en realidad requiere en Machine Learning es hacerse de una cantidad de datos que sean de calidad para poder crear algoritmos predictivos que (valga la redundancia) sean de muy alta calidad. 

Además, eecuerda que trabajar con Big Data es muy costoso y muchas empresas no cuentan con la infraestructura y los equipos necesarios para almacenar el alto volumen de datos que genera el Big Data.

6. Trata de utilizar Machine Learning en la nube

Muchas personas prefieren desarrollar el Machine Learning bajo los programas R o Python, pero no es la única manera, ya que, puedes apostar por plataformas que se encuentren en la nube.

La ventaja más grande que tiene trabajar en la nube es que contemplan sistemas basados en API, los cuales facilitan la reutilización de algoritmos y el acceso a sus funcionalidades, ya que, residen en un mismo lugar.

Esta ventaja ha sido reconocida por empresas como Facebook y Amazon , las cuales ya están implementando el Machine Learning, mediante una nube interna que forma parte de la infraestructura de la compañía.

7. Procura mantener seguros tus datos

Datos seguros

Este consejo no te lo puedes tomar para nada a la ligera, ya que, una fuga de datos, te puede traer grandes problemas.

Por eso, te recomendamos tener un algoritmo que autodestruya, proteja o bloquee la data informativa en caso de que haya una fuga o caigan en las manos equivocadas.

8. Desarrolla proyectos eficaces

Hagas lo que hagas, enfócate siempre en desarrollar proyectos de Machine Learning eficaces y de calidad, además, que estén alineados a los objetivos que se buscan cumplir.

9. Mantén las expectativas al margen

Con este punto no te queremos decir que no mantengas tus expectativas altas, pero siempre hay que ser realista, y lo cierto, es que aún los métodos de Machine Learning no son precisos al 100%.

Por tanto, si tu proyecto alcanza una ponderación de un 80% o 90% de efectividad aún se encuentra dentro de los parámetros y en caso de que no fuese así, puedes combinar análisis para lograr mejorar tus resultados.

Por otro lado, si posees una métrica de 90% en la cual los mensajes son positivos, el algoritmo podría tener el mismo número de exactitud.

Pero, si en caso contrario, el porcentaje de mensajes negativos en los datos iniciales es bajo, no debería ser aceptable, ya que, sería muy complicado construir un sistema con alta precisión a partir de esos números.

Por tanto, es muy probable que no valga la pena, de igual manera, recuerda que el Machine Learning se trata de ensayo y error para perseguir las mejoras.

10. Si aún no has empezado a desarrollar el Machine Learning, ¡empieza ya!

Estamos en una era donde las ventajas competitivas son muy altas, las empresas están desarrollando cada día herramientas y procesos que les ayuden a aumentar su potencial y por supuesto, sus ventas.

Además, no es secreto para nadie que el Machine Learning, ofrece beneficios indiscutibles a todas las áreas de negocio y cabe mencionar que no es necesario tener miles de datos para empezar a desarrollarlo.

Así que, ¡el momento de aprender e innovar con el Machine Learning es ahora! Sigue nuestros consejos, instrúyete lo más que puedas y prepárate para desarrollar proyectos en Machine Learning. 

 

foto de Luisana Puy-arena

Luisana Puy-arena

Redactora de contenidos en Velogig. Comunicadora audiovisual de profesión, con experiencia en edición y creación de contenidos.


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2 respuestas a “8 conceptos para entender de manera óptima el Machine Learning”

  1. […] Procesamiento del Lenguaje Natural o Natural Language Processing tiene como fin hacer que una máquina pueda comprender el lenguaje humano tanto de manera escrito como oral mediante un conjunto de […]

  2. […] es un área de la Inteligencia Artificial que está dando mucho de qué hablar a nivel global y cada vez más son las personas que desean crear su propio modelo de aprendizaje […]

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