¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático fue utilizado por primera vez por organizaciones multinacionales como Facebook, Google y Amazon. Google lo usó para colocar anuncios, mientras que Facebook usó el aprendizaje automático para mostrar los feeds de publicaciones.

El aprendizaje automático es parte del paraguas de la tecnología ampliamente conocida como inteligencia artificial (IA) que se centra en la creación de sistemas que aprenden de los datos históricos, identifican patrones de aprendizaje y toman decisiones lógicas que requieren poca o ninguna interacción humana. En resumen, es un método de análisis de datos que incluye una variedad de información digital, es decir, números, palabras, clics e imágenes.

Las aplicaciones de aprendizaje automático pueden aprender de la entrada de datos y seguir mejorando la precisión de la salida mediante el uso de métodos de optimización automatizados. La calidad general de un modelo de aprendizaje automático depende de lo siguiente:

1. El aprendizaje automático requiere datos de entrada de alta calidad.

Al igual que un jardín requiere fertilizantes de calidad para crecer, un modelo de aprendizaje automático requiere datos de alta calidad para obtener el mejor resultado. Los datos de baja calidad o inexactos producirán un resultado deficiente.

2.El aprendizaje automático requiere un modelo de aprendizaje automático de alta calidad.

Hay un montón de algoritmos que un científico de datos puede elegir para satisfacer sus necesidades. Es importante elegir el algoritmo que mejor se adapte a cada caso de uso. Las redes neuronales más complejas son populares para algunos algoritmos porque tienden a ser más precisas y versátiles. Sin embargo, un modelo más simple suele funcionar mejor cuando se utiliza una cantidad menor de datos.

Es imprescindible comenzar con un modelo de aprendizaje automático probado, ya que es más probable que encuentre con precisión las características y los patrones en los datos. Cuanto mejores sean los datos, mejores decisiones y predicciones podrá tomar la máquina.

¿Por qué es importante el aprendizaje automático para las empresas modernas?

1. Disponibilidad de una amplia gama de datos en grandes volúmenes.

2. Acceso amplio y asequible a la potencia computacional.

3. Amplio acceso a Internet de alta velocidad.

Estos factores facilitan a las empresas el desarrollo de modelos computacionales que puedan analizar de forma rápida y precisa conjuntos de datos supercomplejos.

El aprendizaje automático se utiliza para reducir costos, minimizar el riesgo empresarial y mejorar la calidad de vida. Esto puede incluir hacer recomendaciones de productos, exponer posibles amenazas a la ciberseguridad, alimentar vehículos autónomos e incluso etiquetar una radiografía como cancerosa o no. A medida que pase el tiempo, seguramente veremos más ejemplos de cómo el aprendizaje automático puede mejorar la vida en todo el espectro.

Pero, ¿qué puede hacer el aprendizaje automático, de manera realista, para ayudar a que la tecnología avance?

Podemos empezar por acabar con algunos de los mitos actuales sobre el aprendizaje automático.

Escuchas a la gente hablar sobre el aprendizaje automático. Pero, ¿estás seguro de qué es la verdad y qué es un mito? Las personas sienten curiosidad por conocer el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, pero se enfrentan a mucha confusión al empezar. Empecemos con algunos de ellos.

Mito #1 : El aprendizaje automático es más inteligente que los humanos.

Como ya se mencionó anteriormente, el aprendizaje automático fue utilizado por primera vez por organizaciones multinacionales como Facebook, Google y Amazon. Google lo usó para colocar anuncios, mientras que Facebook usó el aprendizaje automático para mostrar los feeds de publicaciones. Sin embargo, existen muchos mitos sobre el aprendizaje automático y su impacto. Comencemos con algunos de ellos

No hay duda de la poderosa capacidad del aprendizaje automático para encontrar patrones y correlaciones utilizando los conjuntos de datos disponibles. Sin embargo, en este punto, todavía es necesario que los seres humanos intervengan para evaluar la calidad de los resultados.

Utilizando el ejemplo de un diagnóstico médico, el aprendizaje automático puede revisar rápidamente los datos disponibles. Sin embargo, se necesitan médicos y profesionales médicos de apoyo para descartar inconsistencias en los hallazgos.

Mito #2 : El aprendizaje automático se puede utilizar en cualquier lugar

Este es un mito común de que el aprendizaje automático se puede utilizar en cualquier lugar. Nadie gastará 1.000 rupias en un trabajo por valor de 200 rupias. El aprendizaje automático solo se usa si tiene conjuntos de big data. No vale la pena utilizar el aprendizaje automático para soluciones de datos pequeños, ya que un humano puede hacerlo sin esfuerzo.

Mito #3 : El aprendizaje automático se hará cargo de los trabajos.

Si bien la industria moderna está viendo que cada vez más robots automatizan el trabajo manual en lugares como fábricas, instalaciones de producción y consultorios médicos, la implementación, en este momento, es más una tecnología de asistencia y no un sustituto de las mentes y manos humanas. De hecho, el aprendizaje automático ha hecho que las prácticas empresariales modernas sean más eficientes mediante la simplificación de los procesos repetitivos.

Mito #4 : El aprendizaje automático nunca cambia.

La ciberseguridad es un gran ejemplo de cómo el aprendizaje automático siempre se expande por necesidad. Los algoritmos de aprendizaje automático del entorno actual de ciberseguridad dejarán de funcionar en las próximas semanas o meses. ¿Por qué? Porque los delincuentes siempre encuentran nuevas formas de superar la tecnología para sus propios fines. Si bien los modelos de aprendizaje automático pueden ser rutinarios en una fábrica o almacén, los modelos de aprendizaje automático de ciberseguridad siempre deberán crearse desde cero.

Mito #5 : El aprendizaje automático requiere más datos para obtener resultados confiables.

Si es un científico de datos, puede tener sentido agregar más puntos de datos a un modelo de aprendizaje automático. Es posible que este no sea siempre el mejor uso de los datos. Si se vierte una enorme cantidad de datos en un modelo de aprendizaje automático, existe el riesgo de crear un modelo que memorice la información, lo que lleva a un caso de sobreajuste del modelo. Esto también puede generar altas tasas de error en el caso de los datos que no se ven. El modelo de su máquina necesita esos datos sobre fertilizantes de jardín para obtener resultados de alta calidad. También requiere datos de alta calidad para tener más posibilidades de crear el mejor modelo de aprendizaje automático.

Mito #6 : El aprendizaje automático puede predecir el futuro.

Es parcialmente cierto que las empresas pueden utilizar el aprendizaje automático para predecir el futuro. Sin embargo, los modelos de aprendizaje automático solo pueden predecir el futuro si los eventos futuros tienen alguna relevancia o conexión con los eventos pasados. Por ejemplo, hay algunos modelos de aprendizaje automático que utilizan las cotizaciones bursátiles pasadas para predecir las cotizaciones bursátiles futuras. Además, el clima se puede predecir en función de la información meteorológica pasada. Sin embargo, si se le pide a un modelo de máquina que haga una predicción basada en información que no se ingresó antes del desarrollo del modelo, la predicción no será confiable.

Mito #7 : No hay diferencia entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

La mayoría de las veces utilizamos términos de aprendizaje automático e inteligencia artificial indistintamente. Sin embargo, ambos no son lo mismo y no son sinónimos entre sí. La robótica, la visión artificial y los procesos del lenguaje natural son áreas dentro del campo de la inteligencia artificial. El aprendizaje automático consiste en aprender sobre patrones mediante estadísticas y predicciones de datos.

Mito #8 : El aprendizaje automático puede funcionar de forma independiente sin intervención humana

La gente cree que la máquina aprende el sistema sin códigos de programación reales. Sin embargo, los algoritmos para las soluciones de aprendizaje automático son desarrollados por humanos. Por lo tanto, la intervención humana es una parte obligatoria del aprendizaje automático y no se puede descartar por completo.

Mito #9 : La plataforma de aprendizaje automático es fácil de construir y cualquiera puede hacerlo

Mucha gente piensa que puedes buscar en Google sobre el aprendizaje automático y crear fácilmente cualquier plataforma. Sin embargo, el aprendizaje automático es una técnica especial que exige un conjunto de habilidades especializadas. Para aprender el aprendizaje automático, debe saber cómo preparar los datos para las pruebas y el entrenamiento, cómo demarcar los datos, cómo crear un algoritmo exacto y, lo que es más importante, debe conocer el sistema productivo. Para obtener experiencia en el aprendizaje automático, es necesario tener experiencia práctica con los patrones y algoritmos de aprendizaje automático.

Mito #10 : El aprendizaje automático puede funcionar de forma independiente sin intervención humana

La gente cree que la máquina aprende el sistema sin códigos de programación reales. Sin embargo, los algoritmos para las soluciones de aprendizaje automático son desarrollados por humanos. Por lo tanto, la intervención humana es una parte obligatoria del aprendizaje automático y no se puede descartar por completo.

 Mito #11 : El aprendizaje automático es el futuro

En el futuro, no cabe duda de que el aprendizaje automático se puede utilizar ampliamente, pero este no es el único futuro. Hay tecnologías más avanzadas en el mercado que pueden estar un paso por encima del aprendizaje automático. Los coches autónomos o los robots solo han sido una imaginación hace unos años. Sin embargo, hoy es una realidad.

Se espera que crezca el uso del aprendizaje automático. A medida que Internet y los conjuntos de datos se hagan más poderosos, podemos esperar que las empresas opten por utilizar el aprendizaje automático para resolver algunos de los problemas empresariales más básicos.

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