Aprendizaje automático – Machine learning
Ayudamos a las organizaciones a convertir datos en hechos útiles y extraer el mejor provecho de ella.
El aprendizaje automático, más conocido como Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea algoritmos genéricos que aprenden automáticamente y pueden decirle algo interesante acerca de un conjunto de datos sin que tenga que escribir ningún código personalizado para resolver o identificar problemas, en lugar de esto, se alimenta de datos al algoritmo genérico y este construye su propia lógica basada en los datos.
Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos y ser capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana.
En Maka Solutions creamos soluciones que combinan la inteligencia artificial, Big Data y Machine Learning para que sus datos pasen de ser reactivos a ser proactivos. Los datos históricos de su organización, debidamente organizados y tratados en bloque, generan una base de datos que se puede explotar para predecir futuros comportamientos, favorecer aquellos que mejoran los objetivos de negocio y evitar aquellos que son perjudiciales.
Mediante el aprendizaje automático avanzado, enseñamos a sus sistemas a hacer más que acceder y recopilar información, les entrenamos para entender lo que están viendo.
Una definición popular proviene de Arthur Samuel en 1959: el aprendizaje automático es un subcampo de la informática que le da a “las computadoras la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente”. En la práctica, esto significa desarrollar programas informáticos que pueden hacer predicciones basadas en datos. Al igual que los humanos pueden aprender de la experiencia, también lo pueden hacer las computadoras, donde los datos = experiencia.
Un flujo de trabajo de aprendizaje automático es el proceso requerido para llevar a cabo un proyecto de aprendizaje automático. Aunque los proyectos individuales pueden diferir, la mayoría de los flujos de trabajo comparten varias tareas comunes: evaluación de problemas, exploración de datos, preprocesamiento de datos, capacitación / pruebas / implementación de modelos, etc. A continuación, encontrará una visualización útil de estos pasos principales:
Cuando se manejan altos volúmenes de datos se hace más complicado que estos puedan ser analizados por una persona para sacar conclusiones y menos todavía para hacer predicciones. Los algoritmos en cambio sí pueden detectar patrones de comportamiento contando con las variables que le proporcionamos y descubrir cuáles son las que han llevado a un comportamiento en específico, como puede ser comprar un artículo, predecir de fallos en equipos, decidir cuál es la mejor hora para realizar una acción, etc.
Ámbitos de aplicación del Machine Learning
Muchas empresas ya se están aprovechando el Machine Learning para la toma de decisiones más eficientes. Sectores como el de las compras online, el marketing digital, dónde poner un anuncio para que tenga más visibilidad en función del usuario que visita la web llevan tiempo sacando partido a estas tecnologías.
El campo de aplicación práctica depende de la imaginación y de los datos que estén disponibles en la empresa. Estos son algunos ejemplos más:
- Detectar fraude en transacciones.
- Predecir de fallos en equipos industriales o tecnológicos.
- Prever qué empleados serán más productivos el año que viene.
- Seleccionar clientes potenciales basándose en comportamientos en las redes sociales, interacciones en la web.
- Predecir el tráfico urbano.
- Hacer prediagnósticos médicos basados en síntomas del paciente.
- Cambiar el comportamiento de una aplicación o sitio web para adaptarse a las costumbres y necesidades de cada usuario.
- Detectar intrusiones en una red de comunicaciones de datos.
- Decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente.
- Calcular márgenes de ganancia
- Predecir comportamientos de las ventas.
Descubre otros servicios de ÁREAS DE ESPECIALIZACIÓN
Nuestro equipo de profesionales está listo para empezar a implementar sus soluciones de Machine Learning sobre AWS ™, Microsoft® Azure® o IBM Watson®.