¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que utiliza un método de análisis de datos que automatiza la creación de modelos al recopilar e interpretar grandes conjuntos de datos.

En el entorno empresarial cada vez más competitivo en el que nos encontramos, disponer de información fiable sobre clientes y tendencias emergentes puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. Para ello, las empresas están acudiendo a los análisis de datos. El aprendizaje automático aplica soluciones de IA avanzadas, utilizando datos y algoritmos para crear modelos de datos. Un modelo es una expresión matemática que estima la relación entre las variables que aparecen en los datos y permite elaborar predicciones. Un ejemplo de modelo sencillo sería una relación lineal que predice el peso de una persona a partir de su sexo y estatura. En lugar de seguir reglas específicas preprogramadas, el aprendizaje automático imita el proceso de aprendizaje humano, lo que implica que va mejorando a través de la experiencia y el entrenamiento.

El uso de soluciones de aprendizaje automático para crear modelos precisos abre la puerta a que las empresas puedan analizar conjuntos de datos complejos y extremadamente grandes, lo que proporciona resultados más rápidos y precisos a escala. Con el aprendizaje automático, las empresas acceden a una perspectiva detallada de las oportunidades, los riesgos y las necesidades de los clientes. Y si bien esto a menudo significa una mayor rentabilidad, las posibilidades reales del aprendizaje automático son casi infinitas.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial es la disciplina utilizada en las tecnologías de la información cuyo objetivo es replicar la inteligencia humana o casi humana en las máquinas. La IA abarca tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo.

Aprendizaje automático

El término "aprendizaje automático" suele utilizarse para referirse a los algoritmos clásicos basados en datos que identifican patrones y realizan tareas como la clasificación, la regresión y la agrupación; cuanta más información tengan, más potente será su rendimiento.

Varios parámetros especifican un modelo. El concepto de entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático implica optimizar los parámetros y minimizar las posibilidades de error entre las predicciones y los valores reales que aparecen en los datos.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un campo más reciente dentro de la IA que se basa en las redes neuronales. Es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza y estructura parámetros en capas conectadas para imitar de forma artificial a las redes neuronales humanas.

El entrenamiento de una red neuronal requiere grandes cantidades de datos y recursos informáticos, pero los modelos resultantes suelen ser mucho más potentes que los obtenidos con los algoritmos clásicos del aprendizaje automático.

El aprendizaje automático da como resultado algoritmos informáticos que permiten transformar los datos en interpretaciones y acciones inteligentes. La extracción de datos consiste en obtener inteligencia procesable a partir de los datos existentes.

La extracción de datos se clasifica dentro del espectro de los análisis comerciales. Se centra en enseñar a los ordenadores a identificar patrones, anomalías o relaciones desconocidas en un conjunto de datos de gran tamaño. Después, los seres humanos pueden resolver problemas utilizando esos datos. El proceso es más manual y normalmente requiere de intervención humana para la toma de decisiones.

El aprendizaje automático, en cambio, entra dentro del concepto de inteligencia artificial y se centra más en enseñar a un ordenador a cómo aprender a analizar grandes conjuntos de datos y sus patrones. Después de la programación inicial, el aprendizaje automático es capaz de aprender y mejorar sin necesidad de intervención humana. La máquina se vuelve más inteligente y crece por sí sola; es decir no tiene un enfoque reactivo, ni se limita a analizar los datos que se le proporcionan.

El aprendizaje automático suele seguir un proceso específico, que se describe a continuación:

  • Recopilación de datos
    Se recopilan datos fiables que se utilizarán para informar al modelo predictivo.
  • Preparación de datos
    Los datos recopilados se agrupan, se eliminan los detalles irrelevantes y se realizan los ajustes necesarios (como corregir errores, eliminar datos duplicados, etc.). Los datos se dividen en dos conjuntos: datos de entrenamiento, la mayor parte del conjunto de datos que se utilizará en el modelo de aprendizaje automático, y datos de evaluación que se utilizan para probar la eficacia del modelo después de su entrenamiento.
  • Elección del modelo
    Se selecciona un modelo. Existen muchos modelos diferentes de aprendizaje automático y, dependiendo del caso de uso, algunos son más adecuados que otros.
  • Entrenamiento
    Los datos refinados se utilizan en el modelo elegido para mejorar gradualmente la capacidad predictiva de ese modelo.
  • Evaluación
    Después de entrenar el modelo utilizando los datos de entrenamiento, se procede a la evaluación empleando los datos de evaluación. Al introducir nuevos datos en el modelo, se puede evaluar la eficacia de sus capacidades predictivas.
  • Ajuste de parámetros
    Una vez se ha evaluado el modelo, se pueden ajustar los parámetros de prueba específicos para obtener mejores resultados.
  • Predicción
    Se llega al valor final del modelo, que pasa a utilizarse en entornos del mundo real para realizar predicciones informadas basadas en los datos disponibles.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático? | ServiceNow

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que un algoritmo aplica lo que se ha aprendido a partir de datos etiquetados o clasificados a nuevos datos con el fin de predecir eventos futuros. El sistema proporciona objetivos para los resultados después de haber recibido la capacitación suficiente. Así, es capaz de comparar los resultados reales con los previstos e identificar errores y modificar el modelo según sea necesario.

Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado se utiliza cuando la información empleada para el entrenamiento no está clasificada ni etiquetada. Estudia cómo los sistemas infieren funciones para describir estructuras y soluciones ocultas de datos sin etiquetar. No proporciona necesariamente el resultado correcto, pero se utiliza para explorar los datos y extraer diferentes inferencias de los conjuntos de datos con el fin de identificar estructuras ocultas o relaciones interesantes.

Aprendizaje semisupervisado

Este método es el punto intermedio entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado, ya que utiliza datos etiquetados y sin etiquetar. Suele utilizar una cantidad menor de datos etiquetados en comparación con los datos sin etiquetar. Los sistemas que aplican este método mejoran considerablemente la precisión del aprendizaje. El aprendizaje semisupervisado generalmente se elige cuando etiquetar datos requiere recursos especializados y relevantes para el entrenamiento/aprendizaje.

Aprendizaje por refuerzo

Se trata de un método que interactúa con el entorno y genera acciones para identificar errores o recompensas. Las características clave del aprendizaje por refuerzo son la prueba y la búsqueda de errores y la espera para la recompensa. Requiere retroalimentación simple para aprender cuál es la mejor acción, que es la señal de refuerzo. De este modo, las máquinas y los agentes de software pueden determinar el comportamiento ideal dentro de un contexto para maximizar el rendimiento.

Servicios financieros

Las empresas dedicadas a los servicios financieros utilizan la tecnología de aprendizaje automático para identificar información relevante en los datos y prevenir el fraude. Con esta información, son capaces de detectar oportunidades de inversión. La extracción de datos y el aprendizaje automático también les ayudan a identificar clientes de alto riesgo o aplicar cibervigilancia para detectar el fraude.

Administraciones públicas

La seguridad y los servicios públicos pueden utilizar el aprendizaje automático, ya que tienen muchas fuentes de datos que, si se extraen, pueden aportar información relevante. Por ejemplo, si analizan datos de determinados sensores, pueden identificar formas de ahorrar dinero, detectar anomalías y aumentar la eficiencia. El aprendizaje automático también ayuda a identificar el fraude para minimizar el robo de identidad.

Atención sanitaria

Existe una tendencia creciente hacia el uso del aprendizaje automático gracias a los dispositivos portátiles y a los sensores que utilizan datos para evaluar la salud de un paciente en tiempo real o extraer la información más importante sobre la salud de los pacientes. Esta tecnología puede ayudar a los profesionales del sector sanitario a analizar e identificar tendencias en los datos o problemas con el fin de proporcionar un mejor tratamiento y diagnóstico.

Comercio

Los sitios web tienen la capacidad, mediante el aprendizaje automático, de recomendar artículos que puedan interesar a los clientes en función de sus compras anteriores y de las compras de otros usuarios. Los comercios recopilan datos, los analizan y personalizan el historial de compras, especialmente a través de campañas de marketing, optimización de precios, planificación de suministros, administración de inventario y comentarios de clientes.

Petróleo y gas

El aprendizaje automático se utiliza para encontrar nuevas fuentes de energía, analizar minerales en el terreno, optimizar la distribución, predecir errores de refinería y de sensores y otros movimientos rentables.

Transporte

El sector del transporte también se beneficia a la hora de determinar las rutas más eficientes, a través de un análisis de datos que identifica patrones y tendencias y predice posibles problemas, con lo que consiguen aumentar la rentabilidad. El análisis de datos y los aspectos de modelado del aprendizaje automático son fundamentales para las empresas de mensajería y transporte público.

Asistentes digitales y bots de chat

El aprendizaje automático se puede aplicar a bots de chat y asistentes digitales, para que puedan evolucionar y aprender de las entradas. Además, refuerza el procesamiento natural del lenguaje al recopilar y almacenar información relevante.

Recomendaciones

El uso del aprendizaje automático para las recomendaciones se extiende desde los servicios de streaming, hasta la venta minorista. Los sistemas de aprendizaje automático recopilan información sobre los clientes con el tiempo, trazan correlaciones sobre los comportamientos y patrones consistentes y, después, proporcionan recomendaciones personalizadas basadas en los patrones.

Publicidad contextual en línea

Los consumidores quieren ver anuncios que sean relevantes para ellos. La tecnología de aprendizaje automático puede completar palabras clave relevantes que están siendo tendencia, a la vez que ayuda a los equipos de marketing a aprovechar el contenido de desarrollo de la marca.

Cíberseguridad

Un aspecto esencial de la seguridad de la IA es que el aprendizaje automático ayuda a simplificar la ciberseguridad, al ser menos costoso, más eficaz y más proactivo. Las AIOps aplicadas a la seguridad y las operaciones de seguridad utilizan el aprendizaje automático para analizar patrones, y predecir y prevenir ataques, tanto similares como nuevos, mientras se adaptan al comportamiento cambiante.

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Primeros pasos con Now Platform

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