El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que pretende desarrollar técnicas para que los ordenadores aprendan.

Los sistemas de aprendizaje automático buscan eliminar la necesidad de conocimiento de los procesos de análisis de datos haciendo que los ordenadores asuman tareas de los humanos.

Los avances tecnológicos no cesan de influir en el estilo y modo de vida de las personas. Las empresas deben adaptarse a esta evolución convirtiéndose en aspectos relevantes y dando respuesta a las nuevas necesidades de las consumidores.

Ante esta evolución constante, el machine learning se posiciona como la respuesta tecnológica más evolucionada y adaptada a los cambios de los consumidores.

¿Qué es el machine learning?

El machine learning o aprendizaje automático es una tecnología que utiliza diferentes algoritmos de la inteligencia artificial para aprender y evolucionar sin la necesidad de la intervención humana. La inteligencia artificial permite a este sistema mejorarse así mismo automáticamente gracias a los datos que recoge y procesa de manera continua.

El machine learning ayuda a descubrir como impactar a las audiencias según sus hábitos de consumo.

Los feed de noticias personalizadas, las autorrecomendaciones en HBO y Netflix, los “productos que quizá te interesen” de Amazon, son ejemplos del buen funcionamiento del aprendizaje automático. Las empresas están aplicando el machine learning a sus procesos administrativos, atención al cliente, promoción de productos y a las campañas publicitarias entre otras tareas.

¿Por qué es importante el machine learning?

Porque  los gustos y las necesidades de los consumidores no dejan de cambiar y por lo tanto las técnicas de consumo. Las empresas deben adaptarse a estos cambios para seguir avanzando y evolucionando. Introduciendo modelos que puedan procesar  los datos de una forma más poderosa.

Una buena organización de los datos permite identificar mejores oportunidades.

¿Qué métodos utiliza el machine learning?

El aprendizaje automático utiliza los métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado para mejorar su funcionamiento. 

Los algoritmos de aprendizaje supervisado utilizan ejemplos etiquetados como entradas donde se conoce el resultado deseado. El algoritmo recibe un conjunto de entradas con los resultados correctos correspondientes y aprende comparando el resultado real con los correctos para encontrar errores. Luego modifica el modelo en consecuencia y utiliza patrones para predecir los valores adicionales.

El aprendizaje no supervisado se utiliza con datos que no poseen etiquetas históricas, por lo que no se da la respuesta correcta al sistema. Es el propio algoritmo el encargado de descubrir lo que se muestra. Explora los datos para encontrar estructuras en su interior.

El aprendizaje profundo o deep learning, es un subcampo del machine learning que pretende construir una forma similar a la estructura neuronal del cerebro a través de una estructura jerárquica de redes neuronales artificiales.

Esta tecnología está diseñada para analizar los datos de forma no lineal. Extrae y analiza los datos de las diferentes capas neuronales hasta llegar a la final, donde se obtiene la predicción. Esta predicción se compara con el resultado conocido y mediante un análisis inverso, el modelo es capaz de aprender los factores que obtienen los resultados adecuados.

El deep learning es uno de los principales algoritmos utilizados para la creación de aplicaciones y programas de reconocimiento de imagen.

¿Quiénes utilizan el machine learning?

• Gobiernos: los servicios públicos necesitan este modelo de aprendizaje para extraer insights de diferentes fuentes de datos. El análisis de los datos identifica formas de incrementar la eficiencia y ahorrar costes.
• Marketing: los sitios web basados en las autorecomendaciones utilizan el machine learning para analizar los historiales de compras y ofrecer otros artículos que pueden interesar a los consumidores. Analizan los datos y los usan para personalizarla experiencia de compra.
• Servicios financieros: las empresas financieras utilizan esta tecnología para identificar insights en los datos y prevenir el fraude. Identifican las oportunidades de inversión y ayudan a saber cuando comprar y vender acciones. Así mismo la ciber vigilancia puede identificar perfiles de clientes con alto riesgo y posibles fraudes.
• Salud: el machine learning utiliza datos para evaluar la salud de las personas. El análisis de los mismos puede ayudar a expertos a identificar tendencias y mejorar los diagnósticos y tratamientos.
• Transporte: la industria del transporte busca incrementar la rentabilidad y anticipar los problemas con los datos analizados por el machine learning, que busca las rutas más eficientes y la identificación de patrones.

El machine learning permite capturar el conocimiento mediante la información disponible en los datos, para mejorar el rendimiento de los modelos predictivos tomando decisiones basadas en los datos recogidos y analizados.

El machine learning es una tecnología cada vez más presente en todos los procesos de marketing.

Las personas no dejan de cambiar y con ellas el mercado. Mediante el uso de algoritmos, como los utilizados en los modelos de aprendizaje automático, se pueden tomar mejores decisiones sin la necesidad de la intervención humana. Si quieres saber más sobre las nuevas tecnologías que moldean y evolucionan el mundo en el que vivimos no te pierdas nuestros post.