¿Qué es Machine Learning y para qué sirve?

¿Qué es Machine Learning? Es una derivación de inteligencia artificial que crea sistemas que aprenden de manera automatizada, es decir, identificar patrones complejos en millones de datos, predecir comportamientos todo mediante un algoritmo y que además de todo son capaces de mejorarse de manera independiente con el tiempo.

Existen dos tipos de Machine Learning, supervisado y no supervisado del que ya hicimos un artículo con las decisiones y puedes checarlo haciendo clic aquí.

El aprendizaje supervisado es en pocas palabras aquel aprendizaje al que previamente le has incluido etiquetas en la información para que él detecte patrones y por lo mismo proyecciones o realice alguna acción

El aprendizaje no supervisado, el algoritmo se modifica solo y no contiene conocimiento a priori es decir ningún dato ha sido etiquetado, saca sus conclusiones de acuerdo al algoritmo tomando factores de manera indistinta que no tienen ni nombre, ni orden, ni marca.


La mayoría del Machine Learning es supervisado y su secreto básicamente consiste en utilizar DEEP LEARNING que funciona por medio de redes neuronales que imitan al cerebro humano usando hasta miles de millones de “neuronas” o unidades computacionales que se organizan en capas y cada capa aprende patrones una de la otra por lo que en conjunto se desarrollan patrones de definiciones, conducta, acciones, colores, objetos o simplemente luce algo.

¿Para qué sirve Machine Learning?
Ahora quiero explicarte en qué podemos usar esto tan complejo en los negocios y porqué entonces, es tan importante para el mundo esta disciplina:

Análisis de compradores y consumidores:
Ahora con Machine Learning, podemos saber en base datos históricos, por ejemplo, cuáles de nuestros clientes están en probabilidad de irse y también cuales ventas tienen posibilidad de cerrarse, para esto es necesario el ML supervisado e incluir etiquetas para que el sistema analice el comportamiento pasado de los clientes que ya se fueron que compras hicieron, enviaron correos, visitas a la página, llamadas etc. y entonces buscar un patrón y en base a eso busca en el resto de los datos qué o quiénes están repitiendo esos comportamientos.


Seguridad de la empresa:
Mediante el reconocimiento de imágenes, es posible detectar las caras del equipo de trabajo, ya que el sistema es alimentado previamente con foto o vídeo y por lo tanto establece patrones de características de cada una de las caras por lo que logra identificar en este caso quien entra y quién sale por medio de video.
Es decir, nuestras cámaras de seguridad nos podrán decir quién y en donde se encuentra cada persona y no solo eso, sino en base a esta misma ciencia, podrá identificar objetos que la empresa considere importante revisar, en el caso específico de seguridad podrían ser armas u objetos prohibidos en algunas áreas como celulares o pistolas, por ejemplo.

Conteo de piezas en video o imagen:
Olvídate de hacer inventarios de manera manual cada cierto tiempo, mediante también reconocimiento de imágenes es posible contar las piezas y si así lo queremos con análisis históricos saber cuánto tenemos que comprar y cuánto tendremos de merma, en cuestión de segundos.

Optimización de tiempos:
El sistema nos podrá determinar cuándo es el momento adecuado para hacer una tarea específica, por ejemplo, cese en la producción, incremento de producción, inversiones, reducción de presupuestos, etc.

Atención a clientes por medio de voz y texto:
Ya no será necesario contar con un call center para ciertos servicios, debido a que mediante estos patrones se pueden identificar palabras o frases para entonces generar la respuesta adecuada a ellos, es decir, si por ejemplo un usuario quisiera dar de alta o de baja un servicio el sistema podría responder a la petición que será de viva voz, haciéndolo más rápido y eficiente.

Seguridad de la información y antifraudes:
Podremos incrementar la seguridad perimetral, ya que el sistema es capaz de detectar el comportamiento de posibles intrusos, a diferencia de los demás sistemas que solo son barreras fijas, con Machine Learning podemos mediante patrones identificar ataques y alertar al personal de TI antes que suceda.
También otro punto importante es que puede detectar en sitios de comercio electrónico que usuarios son fraudulentos mediante sus accesos, perfil, datos históricos no solo en el sitio, sino en buró de crédito por ejemplo y entonces así reducir altamente el porcentaje de robos por medio de tarjetas de crédito falsas y/o robadas.

Como te has dado cuenta, creo que el ML funciona como un gran analizador numérico y partiendo de ahí tomar decisiones o realizar acciones acuerdo a esos patrones que identifica y que previamente le hemos ordenado que así haga, si nosotros quisiéramos hacer esos análisis tardaríamos más tiempo, sin embargo, en realidad nuestro cerebro funciona así, todo nuestro comportamiento está basado en la experiencia, hacemos predicciones y tomamos decisiones en base a eso y claro otros factores, es por esto que el Machine Learning es parte de la Inteligencia Artificial, pues no es más que una imitación clara del que hacemos cada momento de nuestra existencia.