Qué es el Machine learning y su relación con inteligencia artificial y NPL
Antes del desarrollo de algoritmos relacionados con Machine Learning, los científicos tenían que programar los ordenadores de manera explícita para abordar cada tarea. Ahora, los programas de aprendizaje automático permiten construir modelos que detecten patrones, establezcan conexiones y hagan predicciones a partir de datos, adaptándose a cada escenario.
El aprendizaje automático (o 'Machine Learning') es una rama de la Inteligencia Artificial (IA), especializada en la gestión y análisis de datos.
Mediante la aplicación de métodos estadísticos, los algoritmos se programan para clasificar la información, sintetizarla, y hacer análisis o predicciones. A medida que se introducen nuevos datos, estos algoritmos aprenden y optimizan sus operaciones para mejorar el rendimiento, desarrollando capacidades para resolver los nuevos problemas.
Las conclusiones extraídas de bases de datos depuradas con Inteligencia Artificial y Machine Learning permiten agilizar y simplificar la toma de decisiones de las aplicaciones informáticas y los negocios, lo que ayudaría a mejorar el negocio si el modelo funciona y las conclusiones son las correctas.
En mayor o menor grado, los algoritmos de Machine Learning operan en gran cantidad de aplicaciones de internet; desde la personalización de noticias en las redes sociales, los sistemas de reconocimiento de voz de móviles y altavoces, los filtros anti-spam del correo electrónico, hasta las herramientas más básicas de análisis financiero, los motores de traducción de idiomas, y las recomendaciones de las plataformas de streaming de música y vídeos.
Tipos de algoritmos de Machine Learning
Dentro de los diferentes algoritmos Machine Learning destacan tres tipos: supervisados, no supervisados y de refuerzo. La elección y aplicación de estos programas dependerá de diferentes factores, como el tamaño y la diversidad de los datos, y la respuesta que busquemos. No es lo mismo enfrentar al programa a un problema binario (por ejemplo, sí o no) que clasificar una data según hábitos de compra o servicios personalizados.
Existen, además, observaciones adiciones, que incluyen los parámetros en la programación, la duración de los entrenamientos, o la necesidad de respuestas más o menos amplias o precisas.
Machine Learning supervisado
Los filtros anti-spam se basan en modelos Machine Learning supervisados. Este tipo de algoritmos se enseña con ejemplos. El programa de aprendizaje automático filtra los emails como "no spam" o "spam" según los datos almacenados y filtrará los nuevos correos electrónicos analizando las palabras del asunto o del contenido.
Machine Learning no supervisado
A diferencia del aprendizaje automático supervisado, los algoritmos Machine Learning no supervisados utilizan datos no etiquetados, pero con algunos criterios definidos. Su función es analizarlos para encontrar algún tipo de concordancia y organizarlos. El Machine Learning no supervisado es común en los programas para segmentar datos (ya sean, consumidores, productos, etcétera) en varios grupos y encontrar patrones comunes.
Machine Learning por refuerzo
El aprendizaje automático por refuerzo enseña a la máquina mediante fórmulas de prueba y error o recompensa. Esta aproximación sería una alternativa a medio camino entre los sistemas Machine Learning supervisados y no supervisados. Gracias a los estímulos positivos y negativos, el algoritmo intenta explorar diferentes opciones y posibilidades, evaluando cada resultado para determinar cuál es el óptimo.
La recompensa ayuda a entrenar al programa de Machine Learning sobre sus experiencias pasadas, lo que permite seguir adaptando las nuevas respuestas a cada situación para lograr mejores conclusiones.
Natural Processing Language (NPL): qué es y su conexión con Machine Learning
Como ya hemos visto, Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que desarrolla algoritmos entrenados con datos y capaces de aprender con las nuevas entradas para proponer todo tipo de soluciones, patrones y predicciones.
Para facilitar la interacción con estos algoritmos, Natural Processing Language o NPL facilita la comunicación con el ordenador utilizando comandos o instrucciones de voz en lugar de los códigos de programación tradicionales. Este tipo de tecnología es habitual en los asistentes virtuales para ayudar en los procesos de onboarding o en los sistemas de altavoces inteligentes de Amazon, Apple y Google, entre los más destacados.
Los digitalización y procesos de transformación digital en las empresas están obligando a reestructurar muchos de sus procesos internos, incorporando algunas de estas tecnologías para atender la cantidad de información y datos procesados en sus back office.
La inteligencia artificial y los procesos de Data Automation, Machine Learning, y Natural Processing Language permiten la clasificación de documentos, y hacer análisis y predicciones automatizadas a sus modelos de negocio logrando un ahorro de tiempo y de costes.
Estas tecnologías y sus aplicaciones empresariales ocupan los grandes bloques temáticos de Grex World Congress. La feria de robótica, Industria 4.0 y A.I que se celebra en IFEMA MADRID.