Vivimos en plena era digital donde son muchas y sorprendentes las nuevas tecnologías que se imponen en el día a día para realizar todo tipo de tareas cotidianas, desde la computación en la nube, pasando por el internet de las cosas, hasta el uso de smartphones o la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial.
El aprendizaje automatizado o machine learning es una de las tecnologías que más ha evolucionado durante los últimos años, ganando gran protagonismo a nivel empresarial gracias a su uso junto al big data para conseguir que las empresas obtengan conocimiento útil de la gran cantidad de datos que manejan.
A continuación, hablaremos de machine learning y sus conceptos básicos, viendo los principales beneficios que aporta esta tecnología para las empresas.
Qué es el machine learning
El machine learning es una parte de la tecnología de inteligencia artificial que centra sus esfuerzos en que los sistemas puedan aprender de forma autónoma, es decir, que mejoran y aprenden sin necesidad de la intervención humana.
Machine learning tiene el significado literal de “máquinas aprendiendo” y hace referencia al uso de algoritmos avanzados para identificar patrones y elaborar predicciones por parte de equipos informáticos o computadores. Con el aprendizaje automatizado, estos equipos pueden realizar tareas de forma autónoma, sin que sea necesario programarlas.
En machine learning el concepto de aprendizaje automático se aplica al reconocimiento de patrones para convertir datos en conocimientos, por este motivo muchas empresas lo aplican para obtener información valiosa para mejorar sus productos y servicios y así conseguir que sus clientes estén más satisfechos (como es el caso de Netflix con sus recomendaciones, o las respuestas inteligentes de aplicaciones como Siri de Apple).
Cuáles son los beneficios del machine learning para la empresa
Las principales ventajas de implementar machine learning en un entorno empresarial son los siguientes:
- Mejora los productos y servicios que se ofrecen al cliente (oferta personalizada según sus gustos y necesidades).
- Disminuye los costes haciendo un uso óptimo de los recursos disponibles.
- Automatiza procesos y tareas cotidianas.
- Incrementa la seguridad y ayuda en la detección de fraudes.
Conceptos básicos del machine learning
Cuando se habla de machine learning se hace referencia a ciertos conceptos que son esenciales para esta tecnología.
Algoritmos
Los algoritmos son la base del machine learning y consisten en procesos para resolver problemas determinados realizando una serie de pasos concretos. Un algoritmo persigue encontrar la solución óptima a un determinado problema, invirtiendo el menor tiempo posible.
Aprendizaje supervisado
Es el uso de datos y test para establecer el rendimiento y funcionamiento del algoritmo de aprendizaje. Dentro de este entorno de aprendizaje supervisado, el algoritmo aprende utilizando la lógica y no solo memorizando.
Aprendizaje no supervisado
Algoritmos que son capaces de decidir por sí mismos de realizar acciones sin necesidad de estar programados específicamente para ello.
Reinforcement Learning
Es un tipo de entrenamiento supervisado que tiene como fin promover o recompensar el comportamiento exitoso (habitual en la inteligencia de videojuegos o en juegos de azar).
Tras comentar todo sobre machine learning podemos concluir que esta tecnología aplicada a la empresa aporta grandes beneficios. Analizar y extraer información útil para un negocio de todos los datos que maneja es un proceso complejo que necesita de tecnologías como machine learning para poder predecir cambios y tendencias en el mercado.
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