Machine Learning para los negocios del futuro (y del presente)
El aprendizaje automático es tan versátil y ofrece tantas aplicaciones que se ha convertido en una de las tecnologías más importantes del momento. Ha adquirido un papel crucial en las compañías, ya que permite a los empresarios comprender mejor el comportamiento de los clientes y el funcionamiento de los negocios.
Empresas líderes de diversos sectores ya utilizan eficazmente esta tecnología y la han convertido en una parte operativa fundamental de sus procesos. Analizamos cómo será el futuro del Machine Learning (ML) y su valor en los distintos sectores.
¿Qué es el Machine Learning?
El aprendizaje automático o Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que se basa en el uso de datos y algoritmos para replicar la forma en la que los humanos aprenden, mejorando su precisión gradualmente a medida que se entrenan los modelos.
El término se usó por primera vez en 1959, pero su relevancia ha ido creciendo gracias a los avances durante los últimos años de las capacidades informáticas y el gran aumento de datos.
Es un componente esencial en el campo de la ciencia de datos, un área cada vez mayor y más importante. Mediante el uso de métodos estadísticos, los algoritmos se entrenan para hacer clasificaciones o predicciones y así extraer información decisiva. Esta información es la que impulsa posteriormente la toma de decisiones dentro de los negocios.
El ML dota a los ordenadores de la capacidad de aprender por sí mismos y realizar tareas de forma autónoma sin necesidad de ser supervisados constantemente por un humano. El resultado son coches autónomos, asistentes que traducen en tiempo real de un idioma a otro o sugerencias de compras personalizadas y de contenido en plataformas de streaming.
Panorama actual Machine Learning
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático conforman una industria que alcanza ya los 14.100 millones de dólares y está transformando la forma en la que entendemos y usamos los datos.
Según un estudio de Helomics, se espera que el mercado global de la IA crezca hasta los 20.000 millones de dólares para 2025. Esto supone una gran oportunidad de crecimiento para las empresas y de disrupción para las industrias.
Permite a los líderes empresariales tomar decisiones basadas en información más útil y analizar los problemas de nuevas formas, lo que lo convierte en el mejor aliado de los seres humanos ahora y en el futuro.
Por tanto, unirse a esta revolución supone una grandísima oportunidad de mercado. La inteligencia artificial se está convirtiendo en una de las partes principales de muchas empresas, y los planes de adopción del ML se están acelerando cada vez más, especialmente tras el impacto de la COVID-19 en las empresas y lugares de trabajo en todo el mundo.
Machine Learning vs. Deep Learning
Pueden surgir dudas sobre las diferencias entre Machine Learning y Deep Learning, así que vamos a analizarlas.
Debemos partir de que ambas son tipos de inteligencia artificial. El ML puede adaptarse automáticamente con una intervención humana mínima. Por su parte, el DL es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para imitar el proceso de aprendizaje del cerebro humano.
Pero no son las únicas diferencias:
Aplicaciones Machine Learning
El ML es uno de los pilares que sustentan la transformación digital, por lo que se está usando para encontrar nuevas soluciones en diferentes ámbitos como:
- Vehículos inteligentes: gracias al ML, los vehículos podrán ajustar la configuración interna según las preferencias del conductor o mover el volante para reaccionar al entorno.
- Recomendaciones personalizadas: permite realizar sugerencias a medida en plataformas online. Analiza el historial y visitas del usuario o los compara con el de otros para sacar tendencias o hábitos similares.
- NPL: al comprender el lenguaje humano, los asistentes pueden hacer traducciones de otros idiomas, reconocer la voz del usuario o analizar sus sentimientos. El procesamiento de lenguaje natural también se puede usar para tareas más complejas como clasificar grandes volúmenes de información o ayudar a traducir jerga legal a un lenguaje sencillo.
- Ciberseguridad: los motores de detección de malware y antivirus actuales utilizan ML para impulsar el escaneo, acelerar la detección de anomalías y mejorar la capacidad de respuesta.
- Medicina: ya son muchos los centros de investigación que utilizan Machine Learning para la detección temprana de enfermedades como el cáncer de mama, algo crucial para aumentar las posibilidades de curarlo. También es muy útil a la hora de detectar neumonías o enfermedades oculares.
- Redes sociales: el aprendizaje automático es muy eficaz para reducir el spam o para detectar noticias falsas y contenido no permitido, incluso en retransmisiones en directo.
- Computer Vision: permite obtener información significativa de imágenes digitales, vídeos y otras entradas visuales para tomar la decisión correcta. Se puede aplicar para el etiquetado de fotografías en redes sociales, en radiografías de medicina o en coches autónomos.
- Detección de fraudes: es muy útil en el sector bancario y financiero para detectar transacciones sospechosas. Se puede entrenar un modelo utilizando información sobre transacciones fraudulentas ya conocidas para que identifique anomalías que merezcan una investigación mayor.
- Mantenimiento predictivo de equipos: utiliza técnicas basadas en datos para monitorear el estado del equipo y predecir posibles fallos antes de que ocurran.
Futuro del Machine Learning
El ML no solo ofrece oportunidades de crecimiento, sino que está revolucionando numerosas industrias, al permitir tomar decisiones más informadas, ayudar a los desarrolladores a analizar problemas con un enfoque innovador y ofrecer información más rápido y con mayor precisión.
Por ello, el futuro del machine learning está lleno de posibilidades. Actualmente, casi todos los ámbitos comunes pueden nutrirse de las aplicaciones del aprendizaje automático, por lo que es difícil imaginar un futuro sin él.
Los avances en NPL y en Computer Vision están acelerando sus aplicaciones, en reconocimiento facial, traducción de idiomas, coches autónomos, etc. Lo que parecía algo de ciencia ficción es ya una realidad.
Ahora, el siguiente paso irá de la mano de la computación cuántica, pues el ML tiene el potencial de transformarse e innovar gracias a algoritmos cuánticos. Se podrá mejorar el análisis de datos y obtener conocimientos más profundos. El resultado de un mejor rendimiento va a ayudar a las empresas a obtener mejores resultados que con los métodos de aprendizaje automático más tradicionales.
De momento no existe un modelo de Machine Learning cuántico comercialmente listo, pero ya hay grandes empresas invirtiendo en esta tecnología, por lo que la espera no será muy larga.
También se espera que, durante los próximos años, se cree un modelo de uso múltiple que realice varias tareas al mismo tiempo. Ya no habrá que preocuparse por comprender las aplicaciones relevantes de un marco, sino que se entrenará un modelo en varios dominios según las necesidades.
Además, con la proliferación de las bases de datos y el almacenamiento en la nube, los equipos de datos piden más flexibilidad cuando se trata de usar conjuntos de datos en varios sistemas. Por ello, va a haber grandes avances en el campo del aprendizaje automático distribuido, donde los científicos ya no reinventarán algoritmos desde cero para cada plataforma. Podrán integrar inmediatamente su trabajo en los nuevos sistemas y experimentar la portabilidad del modelo.
Por último, otra de las previsiones tiene que ver con el aprendizaje por refuerzo (RF), que permite a las empresas tomar decisiones comerciales inteligentes en un entorno dinámico sin que se les enseñe específicamente para eso.
Soluciones Machine Learning
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