¿Qué es el machine learning? Características, tipos y ejemplos

Guía para un ecosistema digital
Shelley Pursell
Shelley Pursell

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¿Cómo te das cuenta de que ingresaste al perfil equivocado de la cuenta familiar de Netflix? Además de que no está el siguiente capítulo de la serie que te obsesionó esta semana, las recomendaciones no tienen nada que ver con lo que te gusta. Es como si estuvieras hablando de cine frente a alguien que no te conoce. Si esto te ha pasado, ya has tenido tu primer acercamiento al mundo del machine learning.

Qué es machine learning

Gracias a esta tecnología Netflix sabe qué puede interesarte. Quizá al principio, cuando recién abriste tu perfil, te mostraba lo mismo que a todos, pero cuando empezaste a seleccionar títulos, la plataforma aprendió cuáles géneros llaman tu atención, cuáles nombres de actrices buscas con frecuencia y las series que abandonaste a la mitad. Es decir, aprendió de ti.

En este artículo vamos a contarte de qué se trata el machine learning y por qué es tan importante que lo tengas en cuenta para el futuro (y presente) de tu negocio.

 

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¿Para qué sirve el machine learning?

El machine learning les enseña a las máquinas a procesar la información con distintos algoritmos (como los de regresión o árboles de decisión), que ayudan a que aprendan con ejemplos que aplicarán cuando lo necesiten.

Por lo tanto, el machine learning sirve para procesar grandes volúmenes de información que ayuden a resolver problemas de distinta complejidad, por ejemplo:  

  • Las rutas que Waze traza a los usuarios para evitar embotellamientos y demoras en su camino
  • Identificar tendencias en enfermedades de una comunidad, como síntomas, edad de los pacientes o tiempo de recuperación
  • Prevenir fraudes en instituciones bancarias
  • Hallar oportunidades de inversión para empresas
  • Mejorar la seguridad pública al encontrar patrones entre sitios con alta criminalidad

En general, el machine learning optimiza el análisis de información y reduce los errores o vulnerabilidades en actividades de la vida diaria.

Características del machine learning

Al ser una modalidad de inteligencia artificial, el machine learning opera mediante el aprovechamiento de la potencia computacional para analizar información en periodos relativamente breves y para llevar a cabo complejo cálculos que permitan estimar resultados futuros.

Mediante la iteración de los datos estas tecnologías son capaces de extraer patrones, tendencias y regularidades que aprenden, las cuales sirven como parámetros para tomar decisiones en el futuro. Como puedes ver, la estadística es una de las bases del machine learning, pues gracias a esa información se crean algoritmos que calculan el mejor resultado para una tarea en cuestión de minutos y horas (cuando antes llevaba días o semanas enteras, según el volumen de información).

Es importante tener en cuenta los siguientes factores a la hora de utilizar estas tecnologías:

  • A mayor cantidad de datos, las predicciones se vuelven más confiables y precisas.
  • Requieren un proceso de entrenamiento antes de poder generar predicciones.
  • Se basan en la generación de modelos predictivos como producto de la detección de patrones.
  • El machine learning permite procesar diferentes tipos de información, como imágenes, textos, sonidos o valores numéricos.
  • La capacidad del computador que utilices dependerá de las acciones que quieras llevar a cabo.
  • Siempre existe un margen de error en la toma de decisión de los sistemas de machine learning, pero generalmente es mucho menor que la humana.

Aunque el aprendizaje artificial es una habilidad que se comenzó a explorar de forma profunda desde mediados del siglo XX, la llegada del internet y el desarrollo de sistemas computacionales más complejos lo convirtió en un aspecto importante de la automatización de procesos, a través de la gestión de datos ingentes que se obtienen en el entorno digital.

Diferencias entre machine learning e inteligencia artificial

Como puedes ver, el machine learning es solo un tipo de algoritmo de inteligencia artificial (IA) entre muchos otros. Como tal, el aprendizaje de máquinas es un campo de esta disciplina.

La principal diferencia que existe entre ambas tecnologías radica en que la IA en general busca crear sistemas que tomen decisiones de forma automatizada al cumplir con ciertas reglas. Por el contrario, el aprendizaje automático requiere que los sistemas sean capaces de extraer información a lo largo del tiempo, con el fin de mejorar su capacidad de toma de decisión.

Diferencias entre machine learning y deep learning

El deep learning es una rama del machine learning que va más allá de las capacidades de los algoritmos simples de IA y de aprendizaje automatizado. Estas tecnologías aspiran a imitar de una forma más cercana el funcionamiento del cerebro humano: con redes neuronales y aprendizaje más profundo.  

Los sistemas de deep learning pueden procesar datos más sofisticados y pesados, y no necesitan que una persona se los indique, pero sí que se les nutra con una gran cantidad de información para lograrlo. Es por ello que estas tecnologías son ideales para reconocer patrones que los seres humanos no podemos identificar, debido a nuestras limitadas capacidades de procesamiento.

Naturalmente, el deep learning requiere de sistemas de cómputo mucho más complejos y con una capacidad de procesamiento de información elevado.

Diferencias entre machine learning, deep learning e inteligencia artificial

Estas son las diferencias más relevantes entre IA, machine learning y deep learning:

Diferencias entre machine learning, inteligencia artificial y deep learning

Tipos de machine learning

Aprendizaje supervisado

Como lo indica su nombre, la máquina aprende con problemas cuyas respuestas ya conoce el programador. El sistema se alimenta entonces con datos etiquetados por el usuario y ejemplos con soluciones para que analice e identifique patrones de los que pueda aprender. El algoritmo hace predicciones y el programador verifica que sean correctas, y mientras haya más repeticiones, los errores pueden reducirse y se llega al nivel deseado.

Aprendizaje no supervisado

A diferencia del algoritmo de aprendizaje supervisado, en el no supervisado se utilizan datos que casi no cuentan con etiquetas. No existe verificación por parte de un usuario o programador, sino que la máquina debe determinar los patrones analizando los datos con los que se le alimenta.

Aprendizaje semisupervisado

Combina los dos algoritmos anteriores; por lo tanto, tiene en cuenta datos marcados y no marcados.

Aprendizaje reforzado

Este se basa en el ensayo y el error. Tiene reglas establecidas, con un conjunto de acciones, parámetros y valores finales. El algoritmo elige una acción y analiza las consecuencias, aprendiendo cada vez cuál es el mejor resultado.

8 clases de algoritmos del machine learning

1. Algoritmos de reducción de dimensión

Como lo indica su nombre, estos algoritmos son especialistas en reducir el número de variables en un conjunto de datos, mediante dos formas: selección de características o extracción de características. Ayudan a limpiar la información y son más precisos. 

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2. Algoritmos de árbol de decisión

Son similares a un diagrama de flujo y muestran los posibles resultados según el camino que se tome en cada decisión posible. Cada nodo equivale a una prueba en una variable y cada rama es su resultado. Ayudan a sugerir artículos de compra a clientes o a seleccionar un vuelo para reservar.

3. Algoritmos bayesianos

Se basan en el teorema de probabilidad de Bayes y clasifica los valores como independientes unos de otros, a fin de predecir una categoría en función de un conjunto de características. Es útil para encontrar la probabilidad de que ocurra un evento A, porque ya ocurrió un evento B. Se implementa para clasificar artículos de un medio por el tema, o en el software de reconocimiento facial.

4. Algoritmos de agrupación o cluster

Sirven para categorizar datos no etiquetados según la similitud que el algoritmo encuentra dentro de ellos. Funcionan para detectar correo spam o clasificar películas por su género.

5. Algoritmos de regresión

Se enfocan en una variable dependiente y varias independientes, ya que intentan encontrar la relación que hay entre ellas —como la forma en que se impactan— para hacer predicciones. Este tipo de algoritmos se puede utilizar para predicciones de ventas, evaluar riesgos y otras clases de análisis predictivos.

6. Algoritmos de redes neuronales

Estos son los algoritmos que utiliza el deep learning. El modelo se basa en el cerebro humano y consiste, por simplificarlo de alguna manera, en puntos interconectados que transmiten información entre ellos. Aprenden con el ejemplo, pero también son capaces de encontrar patrones y analizar relaciones no lineales, en donde la correlación entre variables es más complicada de identificar. Funcionan en la minería de datos y sistemas de ciberseguridad.

7. Algoritmos de aprendizaje profundo

Se encargan de procesar datos dentro de algoritmos de redes neuronales, con la intención de «simplificar» los que encuentra en una de sus capas para transmitirlos a la siguiente. A medida que va de una capa a otra, estos algoritmos aprenden y detectan elementos más sofisticados con su progreso.

8. Algoritmos a priori

Estos algoritmos buscan conjuntos comunes de elementos en agrupaciones de datos para hacer una asociación entre ellos. Cuanto más se repite su aplicación, más coincidencias encontrarán en un conjunto tan grande como sea posible. Son ideales para identificar tendencias de compra.

Algoritmos en machine learning

Finalmente, te compartimos algunas aplicaciones reales y muy interesantes del machine learning en empresas que seguro ya conoces.

9 ejemplos de aplicaciones del machine learning en las empresas

1. BenchSci

Establecida en Toronto, es una empresa que quiso hacer con la comunidad científica lo que Google hace con los usuarios comunes: encontrar lo necesario para acelerar el proceso de desarrollo de medicinas. ¿Cómo funciona? Para que una nueva medicina sea candidata a pruebas clínicas, los científicos deben llevar a cabo experimentos que cuestan dinero y consumen tiempo. BenchSci pensó que quizá podría darle información valiosa a sus colegas, obtenida de estudios y experimentos que ya existen para simplificar algunos pasos.

Es decir, utilizaron técnicas de machine learning para leer, clasificar y presentar conclusiones de investigaciones científicas fáciles de encontrar, casi como si usaran un motor de búsqueda para identificar reactivos sin invertir en búsquedas excesivas o experimentaciones.

2. The North Face

Para reducir la cantidad de carritos abandonados en su tienda en línea, y de paso mejorar la experiencia del usuario, la marca de ropa para actividades en la naturaleza le pidió ayuda a IBM. Gracias a la implementación de Watson —la inteligencia artificial de IBM— en su app móvil, los usuarios podían ingresar a la tienda y, en lugar de buscar entre todas las opciones existentes para comprarse una chaqueta, le decían directamente a Watson para qué la usarían y cuál estilo buscaban para que el asistente redujera la selección a una muestra que se acercara más a las preferencias del cliente.

3. Traductor de Google

Si ya era un buen ejemplo la función de traducción automática de texto de Google, ya existen nuevas formas de implementar esta herramienta. Según ha compartido en su blog de noticias, Google está haciendo innovaciones para traducir audios o notas de voz, e imágenes, como letreros de señalización o menús de restaurantes que reconocen caracteres y traducen las palabras de inmediato.

4. Metro de Barcelona

Para optimizar el aire que se respira dentro de las instalaciones del metro de Barcelona, se creó el sistema RESPIRA que regula el sistema de ventilación analizando diferentes variables: la sensación térmica, la temperatura, la humedad, la calidad del aire interior de las estaciones y el consumo eléctrico de la ventilación. RESPIRA es una plataforma de inteligencia artificial de SENER, compañía de ingeniería, que funciona con un algoritmo dinámico de predicción de las condiciones ambientales en el interior de las estaciones. La intención principal es mantener las instalaciones bien ventiladas y libres de virus, pero también ayuda a reducir el calor en el interior. 

5. Coursera

Amazon es conocido por ser un gigante de las ventas, y gran parte de su éxito está en el sistema de recomendaciones de productos que da a sus usuarios. Así que creó una plataforma, Amazon Personalize, para que otras empresas aprovechen su algoritmo para lograr más ventas.

Coursera, uno de los sitios más visitados para la gente que desea ampliar su educación y conocimientos, lo tiene en su sitio para adaptarse a las preferencias individuales de sus visitantes, en tiempo real. De esa manera logran ofrecer recomendaciones relevantes que resuenan en los aspirantes, quienes además no se pierden entre todas las opciones que existen, gracias a la colaboración del sitio con más de 200 universidades y empresas.

6. NotCo

NotCo es una empresa dedicada a la fabricación y venta de productos libres de ingredientes de origen animal. Si bien mucha gente está de acuerdo en que ese debe ser el futuro de la alimentación, muchos otros creen que una dieta a base de plantas puede tener un sabor poco agradable. Para resolver este problema, NotCo trabaja con un algoritmo de aprendizaje automático, conocido como Giuseppe, que busca la mejor combinación de ingredientes para satisfacer incluso a los más exigentes, replicando el sabor, textura y olor de los productos de origen animal.

7. Spotify

Así como Netflix, Spotify es otra de las plataformas que utilizamos día con día y cuyo funcionamiento se debe a algoritmos de machine learning. Cuando escuchamos música generalmente queremos conocer más canciones parecidas a nuestras favoritas, encontrar rápidamente alguna melodía que se ajuste a nuestro estado de ánimo o alguna canción que habíamos escuchado con anterioridad.

Spotify cuenta con motores de procesamiento inteligentes que predicen los gustos musicales de sus usuarios y generan playlists automáticamente para que en todo momento encuentres la música que estás buscando.

8. Bimbo

Más allá del uso de sistemas de inteligencia artificial con fines comerciales y productivos, existen herramientas diseñadas para hacer más eficiente la operatividad de las empresas. Por ejemplo, la compañía argentina Nawaiam diseñó un sistema de gamificación que emplea algoritmos de machine learning y de ciencia de datos para hacer más eficiente el proceso de selección de personal para los departamentos de Recursos Humanos; evalúa los perfiles de los candidatos para estimar sus competencias y adecuación al puesto ofertado.

Bimbo, una de las empresas alimentarias con mayor renombre en el continente americano, emplea desde hace un par de años este sistema, haciendo más eficiente su proceso de contratación y mejorando la experiencia de los candidatos laborales.

9. Nike

Si bien es común que los algoritmos de machine learning sean utilizados por las empresas para llevar a cabo algunos de sus procesos, existen también casos de sistemas diseñados para que sean los clientes quienes los empleen. Tal es el ejemplo de la aplicación móvil Nike Fit, que funciona a través de algoritmos de aprendizaje automático con un fin único: encontrar la mejor talla de zapatos deportivos para el usuario. La aplicación utiliza la cámara de cualquier smartphone para detectar la silueta del pie, estimar su tamaño y sugerir la talla indicada.

Este sistema emplea tecnologías de reconocimiento visual y se alimenta también de las reseñas de los compradores, dejando en evidencia que las diferentes tecnología de machine learning se pueden combinar para ofrecer experiencias incluso más satisfactorias.

Esperamos que con este panorama quede más claro en qué consiste el machine learning y las distintas ventajas que ofrece a negocios y organizaciones para alcanzar sus objetivos.

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