Cada día se generan en el mundo 2.500 millones de GB de datos. Debido al constante aumento de la capacidad de almacenaje de las nuevas tecnologías, actualmente podemos producir, almacenar y enviar más datos que nunca en la historia.

 

“El 90% de los datos disponibles actualmente en la Tierra se han creado en los 2 últimos años ”

 

Este colosal océano de datos en continua expansión ha favorecido directamente el desarrollo de la Inteligencia Artificial  a través del aprendizaje automático, más conocido como Machine Learning; una rama de la IA que utiliza algoritmos para que las máquinas puedan recopilar datos y aprender de éstos de forma autónoma, tal y como lo hacemos las personas.

 

Alimentar al Machine Learning con Datos de Calidad  hace que las empresas sean capaces de basarse únicamente en ellos para tomar mejores decisiones, conocer mejor a sus clientes, predecir tendencias, corregir errores, automatizar procesos o mejorar la ciberseguridad.

 

No obstante, es necesario saber que las máquinas, al igual que nosotros, necesitan mucha práctica para llegar a dominar cualquier materia. Para ello, debemos entrenarlas mediante algoritmos de aprendizaje automático que sean capaces de analizar y entender la información. Anteriormente, estos algoritmos entendían un texto solamente como una secuencia de palabras clave. Sin embargo, actualmente son capaces de ofrecer un enfoque basado en el análisis semántico, entendiendo el significado del texto como si de un humano se tratase.

 

Los 2 algoritmos más utilizados en el Machine Learning son los de aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. Aún así, existen otras alternativas a éstos métodos que no debes perder de vista.

 

 

Algoritmos de aprendizaje supervisado

De cara a la entrada de nuevos datos, los algoritmos de aprendizaje supervisado pueden poner en práctica lo aprendido en el pasado para predecir eventos futuros. Estos algoritmos son entrenados mediante el uso de ejemplos etiquetados, como una entrada donde se conoce ya el resultado deseado.

 

Gracias a este modelo, la IA puede aprender de los resultados que ya conoce y realizar los ajustes correspondientes para adaptarse a los nuevos datos, así como detectar errores para mejorar el modelo en consecuencia.

 

Algoritmos de aprendizaje automático no supervisado

A diferencia de los algoritmos de aprendizaje supervisado, los algoritmos de aprendizaje no supervisado se utilizan cuando la información empleada para el entrenamiento no está clasificada ni etiquetada.

 

Este algoritmo estudia cómo la IA puede deducir una determinada función para describir una estructura oculta a partir de datos que no están etiquetados. De esta manera, la IA no averigua la salida correcta, sino que explora los datos y puede extraer deducciones de los conjuntos de datos para describir estructuras ocultas.

 

Algoritmos de aprendizaje automático semi supervisado

Estos algoritmos se sitúan en un punto intermedio entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado, pues utilizan tanto datos etiquetados como no etiquetados para el entrenamiento. Generalmente, se suele utilizar una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos no etiquetados.

 

Los sistemas que se utilizan en este método son capaces de mejorar considerablemente la precisión del aprendizaje. Normalmente, se elige el aprendizaje semi supervisado cuando los datos etiquetados adquiridos requieren recursos relevantes de los que aprender. Por el contrario, la adquisición de datos no etiquetados no suele requerir recursos adicionales.

 

Algoritmos de aprendizaje automático por refuerzo

Los algoritmos de aprendizaje automático por refuerzo son un método de aprendizaje que hace que el sistema interactúe con su entorno, produciendo acciones y descubriendo errores o recompensas. Este método, muy utilizado en la robótica, los videojuegos o la navegación, permite a las máquinas saber cuál es el comportamiento ideal dentro de un contexto específico.

 

Para que la IA aprenda cuál es la mejor acción en cada caso, se requiere una búsqueda por ensayo y error, así como una retroalimentación de la recompensa. El objetivo de este método es que la propia IA elija acciones que maximicen la recompensa esperada en el menor tiempo posible.

 

Deep Learning

El aprendizaje profundo, conocido como Deep Learning, es un interesante método que se basa en imitar la estructura del cerebro humano, con los nodos de neuronas conectados como si de una tela de araña se tratase. Mediante los algoritmos de Deep Learning, la IA puede analizar los datos de manera no lineal, siendo capaz de reconocer el habla de las personas, las imágenes e incluso de hacer recomendaciones.

 

Pese a que los algoritmos de Deep Learning requieren mucho más tiempo para entrenarse, éstos resultan ideales a la hora de analizar grandes conjuntos de datos. Ahora bien, ten en cuenta que este método es el más costoso de todos debido al tipo de tecnología que necesita.

 

 

 

El Machine Learning ofrece resultados más rápidos y precisos para identificar oportunidades rentables o riesgos peligrosos. Aún así, no has de olvidar que para optimizarlo se necesita invertir tiempo y recursos en el entrenamiento de éste.