Machine Learning y Deep Learning forman parte de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA). El ML parte del reconocimiento de patrones y la teoría de que las computadoras son capaces de aprender procesos y aplicar cálculos matemáticos complejos del Big Data una y otra vez.
¿Qué es el Machine Learning?
Después de la aparición de la Inteligencia Artificial a finales de los 50 del siglo XX, la tecnología comenzó a innovar de manera acelerada gracias a la inversión en investigación y desarrollo. Para la década de 1980, apareció una rama de la IA denominada «aprendizaje automático» o Machine Learning (ML) que es una forma en la que las máquinas aprenden por medio de algoritmos matemáticos.
Los algoritmos aprenden una cantidad de datos que les son introducidos y luego producen un conocimiento que les ayuda a identificar, clasificar o predecir nuevos datos. En el ML es necesario guiar a las máquinas durante cada una de las fases de aprendizaje para automatizarlas.
¿Qué es el Deep Learning?
Este tipo de «aprendizaje profundo» es en realidad una rama del ML que apreció muy recientemente, aproximadamente en 2011.
Mientras que el ML utiliza algoritmos de regresión y árboles de decisión, el Deep Learning (DL) utiliza redes neuronales artificiales, similares a las que están en los cerebros humanos.
El Deep Learning es una forma de aprendizaje automático que imita la percepción humana; y hasta ahora es la forma de IA más cercana a cómo aprendemos los seres humanos, pero sin intervención humana. A estas redes neuronales artificiales se les conoce como Deep Neural Networks.
El Deep Learning no requiere de la guía humana en las fases de aprendizaje, es capaz de aprender por ella misma con cada input de información que recibe. La posibilidad de que los algoritmos puedan aprender del error los hace cada vez más fiables y rápidos.
Su principal diferencia: el tipo de aprendizaje
Aunque ambas imitan la forma del cerebro humano de aprender, quizá su principal diferencia sea el tipo de aprendizaje. En el ML se utilizan árboles de decisión, mientras que las Deep Neural Networks del DL admiten mayor dinamismo. En ambos casos, el aprendizaje puede o no estar supervisado o requerir de asistencia humana.
Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado es aquel en el que los datos de entrenamiento o aprendizaje incluyen una solución deseada, una especie de etiqueta o clasificación con información importante; por ejemplo, “auto: rojo, número de puertas: cuatro”. Este tipo de aprendizaje requiere de la intervención humana. En este caso, los algoritmos pueden ser de clasificación o de regresión.
Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado es aquel en el que el algoritmo tendrá que llevar a cabo un análisis de datos sin etiquetas o clasificaciones previas. Un sistema de aprendizaje no supervisado está hecho con base en datos no estructurados, pero busca patrones o relaciones entre ellos. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado pueden ser de agrupación o bien de asociación.
Aprendizaje por refuerzo
Que una red neuronal artificial o ML pueda aprender a tomar las decisiones más oportunas depende de muchos factores.
Pensemos en conducir un automóvil en la Ciudad de México un viernes lluvioso por la tarde, la IA requerirá de mucha más información, que aprender a distinguir los semáforos; para conducir un automóvil, requerirá de un aprendizaje por refuerzo, un mecanismo de aprendizaje conductual (premios y castigos) en entornos variables que cambian a lo largo del tiempo.
El aprendizaje por refuerzo considera una estrecha relación entre el agente, el modelo (en este caso el auto) que recibe entrenamiento, el ambiente y las condiciones y limitaciones de cada movimiento.
El agente lleva a cabo una acción, se detiene en un semáforo en rojo, si la decisión de detenerse es correcta, obtendrá una recompensa por medio del ambiente, pero si no es una decisión correcta, el agente será penalizado, y sabrá que tiene que actuar de manera distinta la próxima vez. Este conjunto de datos, o interacciones con el medio ambiente son procesados por algoritmos y redes neuronales artificiales para aprender, e identificar patrones, pero todo para mejorar la toma de decisiones, lo cual significa que habrá menos errores y retrasos.
Por la complejidad del ambiente y las cantidades de datos que es necesario procesar, en nuestro ejemplo, sería más adecuada la implementación de deep neural networks, que un algoritmo de Machine Learning y un árbol de decisión.
¿Por qué es relevante el Machine Learning?
Los modelos de Machine Learning permiten producir de manera automática y rápida análisis de datos más grandes y complejos, ofreciendo resultados más rápidos y precisos, incluso cuando son a gran escala. La posibilidad de organizar la información en una empresa permite identificar oportunidades de rentabilidad y predecir riesgos que no eran visibles para el entendimiento humano.
La utilización de estas tecnologías algorítmicas permite construir modelos de interacción que descubren conexiones entre variables no previstas.
Algoritmos matemáticos en el diseño de soluciones inteligentes
Seguramente te estarás preguntando en qué cosas se utiliza ya el Machine Learning en la transformación digital.
Cuando ingresamos a una tienda online para buscar un artículo, pronto nos comenzarán a enviar sugerencias relacionadas a ese producto, alternativas con mejores precios, más reseñas, distintos colores, etc. Las redes sociales también echan mano de esta tecnología para identificar spam, fake news y contenido no permitido. Los motores de búsqueda lo utilizan para optimizar los resultados en función de su eficiencia y los clics de los usuarios.
Pero también en aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), como lo son Alexa y Siri, asistentes que no sólo son capaces de reconocer la voz del usuario, sino su estado de ánimo. En cuanto a ciberseguridad, es capaz de detectar anomalías e identificación de malware.
Pero el ML también está siendo utilizado para investigación sobre la detección oportunidad del cáncer de mama y otras enfermedades como la neumonía y el glaucoma.
Beneficios del Machine y Deep Learning en las empresas
- Mejoramiento de la segmentación en anuncios: predecir qué contenidos son más eficaces de acuerdo al target, fecha, y dispositivo. Hallar patrones de comportamiento en la información que recopilan las empresas de sus consumidores.
- Predecir tendencias: con base en un análisis en los hábitos de compra, puede identificar qué productos tendrán más demanda y cuando es el momento adecuado para subir o bajar su costo.
- Mejorar la atención al cliente: a través de la programación de chatbots es posible responder y dar seguimiento a las inquietudes de los clientes 24/ 7 durante todo el año y además crear perfiles de atención cada vez más asertivos.
- Innovación: considerando la gran capacidad de procesar datos, analizarlos y aprender de ellos, es posible encontrar soluciones innovadoras a problemas recurrentes.
El Machine Learning y Deep Learning nos permiten procesar mayores volúmenes de datos, clasificarlos, analizarlos y proponer soluciones que no hubieran estado al alcance de la creatividad humana, de manera que es posible integrarlas en diversas áreas de las empresas para incrementar su rentabilidad.
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