En los últimos años, dentro del campo de la informática se hace énfasis en el continuo progreso de las nuevas tecnologías ligadas a la inteligencia artificial, y esto se debe a que estas herramientas realmente están aprendiendo todos los días. Mediante la interacción, la implementación de nuevos recursos y una mayor cantidad de datos a disposición, estas computadoras se vuelven cada vez más complejas y ofrecen respuestas más optimizadas. En síntesis, este escenario es posible gracias al machine learning, el cual hace tiempo forma parte de la cotidianidad de los seres humanos al estar presente en una gran cantidad de dispositivos.
Acerca de la definición de este concepto, el mismo hace alusión a una disciplina o rama ubicada dentro del campo de la inteligencia artificial. Traducido al español como “aprendizaje automático”, este les permite a los sistemas identificar tendencias o nuevos patrones en los datos mediante algoritmos. Así, abre paso a realizar análisis predictivos y estimar probables situaciones futuras. De esta manera, aquí lo importante a destacar es que incorpora la oportunidad a los ordenadores de llevar adelante nuevas tareas sin la necesidad de ser programados.
Si bien el machine learning es utilizado en una gran cantidad de servicios y espacios, uno de los más fácil de identificar es en las plataformas de contenido multimedia y entretenimiento. Tanto en Netflix, Youtube, Amazon y en otras tantas otras más, se pueden ver como hacen uso de esta tecnología para analizar cuáles son los intereses de sus usuarios y así poder ofrecer un contenido personalizado. La portada de una película, por ejemplo puede no ser la misma para cada cuenta, sino que es seleccionada dependiendo de la imagen que -según la IA- atrae más al usuario.
Más allá de los casos anteriormente mencionados, la realidad es que el machine learning genera todo un universo de oportunidades para las empresas. Por supuesto, dependiendo de cuál sea el rubro a trabajar, los usos de esta tecnología tendrán sus variaciones. No obstante, la automatización es una ventaja universal que se mantiene más allá de las diferencias. Es decir, sin la necesidad de la intervención humana, luego de ser configurados pueden identificar similitudes, contrastes y patrones para más tarde actuar de forma automática.
Por otro lado, para comprender mejor su función pueden mencionarse algunas de las etapas necesarias para su implementación. La parte inicial comienza con la recolección y selección de un conjunto de datos, luego de ello, son categorizados o etiquetados en función de las características que se desea que identifique el modelo. En este momento inicial, tanto la selección de datos, como la organización y preparación de los mismos, es clave obtener mejores predicciones en el futuro.
Luego de realizar estas acciones, se selecciona un algoritmo para ejecutar sobre este conjunto de datos y posteriormente se comienza a entrenar dicho algoritmo. Mediante un proceso de repetición, se evalúan y se realiza un trabajo de comparación en función de lo producido. Así, se busca que el algoritmo genere en un alto porcentaje resultados certeros. Por último, dentro de este breve y superficial resumen, se puede mencionar el final, en donde no queda más que comenzar a utilizar el modelo y buscar nuevas mejoras.
Con resultados cada vez más precisos, el machine learning ha modificado las lógicas de muchos servicios y su forma de trabajar. Conoce las principales áreas que sacan provecho de esta tecnología.
Considerado por muchos como una gran revolución para la industria financiera, el machine learning es utilizado como una herramienta clave para predecir las tendencias del mercado en este rubro. Así también, permite agilizar muchos procesos financieros y brindar gran seguridad, ya que gracias a su cualidad para detectar anomalías puede alertar sobre fraudes en las transacciones.
En el campo de la medicina también se está comenzando a utilizar cada vez más este recurso, y aún queda mucho por avanzar. Más allá de la agilización de procesos cotidianos como puede ser la atención a los pacientes, el machine learning también puede ser usado para el diagnóstico precoz de muchas enfermedades, por ejemplos las oncológicas. Así también, realiza un análisis de los efectos que puede generar un tratamiento en determinada persona o brindar soporte actualizado a la hora de tomar decisiones.
Por último, y si bien pueden mencionarse muchos más ejemplos, es posible destacar cómo actúa el machine learning en los procesos de fabricación. Un sector sumamente amplio que también abre paso a otro tipo de usos, como por ejemplo el control de calidad o las métricas de efectividad. Aquí, con la utilización de redes neuronales mejoradas es posible observar cuáles son las debilidades de las maquinas y reducir sus defectos en la producción.
Por otro lado, en estas producciones también se puede mencionar el mantenimiento predictivo. Un recurso que ahorra gran cantidad de gastos, ya que predice cuándo ocurrirán interrupciones de la línea de producción. A su vez, también genera la oportunidad de programar el tiempo de inactividad según el momento más favorable para hacerlo.
