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¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático permite que las empresas habiliten los datos para enseñarle al sistema cómo resolver el problema junto con los algoritmos de aprendizaje automático y cómo mejorar con el tiempo.

Las empresas actuales son bombardeadas con datos. A fin de tomar mejores decisiones comerciales, deben darle un sentido. Pero el gran volumen combinado con la complejidad dificulta el análisis de datos mediante herramientas tradicionales. La compilación, la prueba, la iteración y la implementación de modelos analíticos para identificar patrones y estadísticas en los datos acaban con el tiempo de los empleados. Después de la implementación, esos modelos también deben supervisarse y ajustarse de forma continua a medida que la situación del mercado o los datos cambien. El aprendizaje automático es la solución.

Para obtener más información sobre el aprendizaje automático, lee sobre AI Platform de Google Cloud.

Aprendizaje automático definido

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autónoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explícitamente, a través de la ingesta de grandes cantidades de datos.

Debido a que el aprendizaje automático permite que los sistemas informáticos se ajusten y mejoren a sí mismos de forma continua a medida que acumulan más "experiencias", mientras más datos se pongan en ellos, más precisos serán los resultados.

De hecho, el aprendizaje automático automatiza el trabajo de compilación de modelos estadísticos. El aprendizaje automático de Python es un gran ejemplo de aprendizaje automático, ya que aprende de los datos, identifica patrones y toma decisiones con una intervención humana mínima.

¿Cuáles son los beneficios del aprendizaje automático?

Permite tomar decisiones en tiempo real

Puede resultar difícil extraer los datos correctos de un conjunto de datos grande y complejo, y tomar decisiones basadas en ellos. Las aplicaciones de aprendizaje automático permiten que las organizaciones transformen datos en inteligencia factible en tiempo real.

El aprendizaje automático puede revisar grandes volúmenes de datos y, además, identificar patrones y tendencias que pueden no ser evidentes para los humanos, lo que permite descubrir ideas y tomar decisiones que puedan impulsar la competitividad de tu negocio.

Mejora con el tiempo

A medida que se ingresan más datos a los algoritmos de aprendizaje automático, los sistemas se vuelven más experimentados y pueden enseñarse a sí mismos para ser más eficientes y precisos. Los resultados se pueden usar para tomar mejores decisiones o hacer mejores predicciones.

Se adapta para cambiar automáticamente

Incluso después de que se haya implementado un algoritmo de aprendizaje automático, la situación puede cambiar. Los datos pueden cambiar o la situación de mercado puede alterarse. Las aplicaciones de aprendizaje automático permiten que la adaptación instantánea cambie, sin la necesidad de intervención humana.

Elimina los errores de entrada de datos

Los errores de entrada de datos debido a la codificación manual son comunes, pero costosos. Si aplicas el aprendizaje automático cuando creas y propagas modelos analíticos, puedes evitar estos errores.

Aumenta la eficiencia operativa

Las aplicaciones de aprendizaje automático pueden aumentar la eficiencia operativa si permiten la toma de decisiones en tiempo real y reducen los errores en los procesos. Esto se puede lograr usando bibliotecas de aprendizaje automático de Python, por ejemplo.

¿Necesitas aprendizaje automático?

Los modelos de aprendizaje automático se usan mejor para comprender grandes cantidades de datos que son demasiado grandes o demasiado complejas para el análisis humano. Se destaca particularmente cuando se trata de resolver problemas complicados con datos no estructurados, como texto, imágenes o voz.

El aprendizaje automático suele usarse y relacionarse con otras tecnologías de IA. Sin embargo, aunque se superponen, estos términos son bastante diferentes entre sí.

  • Aprendizaje profundo y aprendizaje automático: Ambos son subconjuntos de inteligencia artificial. Sin embargo, el aprendizaje profundo es en realidad un subconjunto del aprendizaje automático que depende de una programación matemática más compleja.
  • Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático: El aprendizaje automático aprende de los datos, mientras que el reconocimiento de patrones se programa para reconocer patrones en los datos.
  • Aprendizaje automático con TensorFlow: TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo que facilita la creación de modelos de aprendizaje automático para los principiantes y los expertos.

Redes neuronales y aprendizaje profundo: Las redes neuronales imitan el funcionamiento del cerebro y permiten que las computadoras aprendan de los datos de observación. Las redes neuronales dentro de modelos de aprendizaje profundo se usan para el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz y el procesamiento de lenguaje natural, entre otros casos de uso.

¿Para qué se usa el aprendizaje automático?

Estos son algunos ejemplos de aprendizaje automático:

Automatización robótica de procesos (RPA)

La RPA combinada con el aprendizaje automático crea una automatización inteligente que es capaz de automatizar tareas complejas, como el procesamiento de aplicaciones hipotecarias.

Optimización de ventas

Los datos de clientes pueden entrenar algoritmos de aprendizaje automático para el análisis de opiniones de los clientes, el análisis de previsiones de ventas y las predicciones de deserción de clientes.

Atención al cliente

Los ejemplos de aprendizaje automático incluyen chatbots y asistentes virtuales automatizados para automatizar las tareas habituales de atención al cliente y acelerar la resolución de problemas.

Seguridad

El aprendizaje automático ayuda a las empresas a mejorar sus capacidades de análisis de amenazas y cómo responden a ataques cibernéticos, hackers y software maliciosos.

Marketing digital

El aprendizaje automático permite a los especialistas en marketing identificar clientes nuevos y ofrecer los materiales de marketing adecuados a las personas correctas en el momento preciso.

Prevención de fraudes

El aprendizaje automático ayuda a las empresas de tarjetas de crédito y los bancos a revisar grandes cantidades de datos transaccionales para identificar actividad sospechosa en tiempo real.

Google ofrece varios productos, soluciones y servicios de aprendizaje automático innovadores en una plataforma de nube confiable que permite a las empresas compilar y, luego, implementar fácilmente algoritmos y algoritmos de aprendizaje automático. 

Mediante productos como AI Hub, AI Platform y piezas fundamentales de la IA, las organizaciones pueden comprender todos los datos que producen, recopilan o consultan, sin importar el formato en el que estén, a fin de tomar decisiones empresariales prácticas.