Machine Learning (Aprendizaje automático)

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático o machine learning, es un subconjunto de la inteligencia artificial que entrena a los sistemas informáticos para que acepten y procesen información automáticamente. Se basa en la premisa de que los sistemas pueden aprender de los datos, reconocer patrones y tendencias y tomar decisiones con poca participación humana.

¿Cuál es su importancia?

La tecnología de aprendizaje automático (ML) se centra en el desarrollo de programas informáticos que crean algoritmos de autoaprendizaje para analizar y utilizar los datos con el fin de tomar decisiones acertadas o repetibles con poca o ninguna intervención humana. Estos programas pueden simular el aprendizaje humano para crecer y adaptarse de forma independiente a nuevos datos. Con los algoritmos de autoaprendizaje, los sistemas pueden procesar grandes cantidades de datos con mayor rapidez, hacer predicciones precisas y automatizar tareas.

La variedad y cantidad de datos crecen exponencialmente cada segundo y procesarlos todos con velocidad, precisión y eficiencia se está convirtiendo en algo imposible sin la automatización. El aprendizaje automático procesa los datos y facilita el seguimiento de patrones y la localización de posibles problemas para ayudar a los gestores a determinar los pasos más eficientes a seguir. Reduce la carga de trabajo de la introducción manual de datos y mejora la experiencia de los clientes haciendo sugerencias basadas en el conocimiento a partir de los datos introducidos anteriormente.

Tipos de aprendizaje automático

El aprendizaje automático (ML) se divide en cuatro categorías:

Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado, los algoritmos se entrenan con datos etiquetados, en los que se entiende la entrada y la salida. Esta técnica se divide a su vez en clasificación KNN en escenario de regresión lineal, máquina de vectores de apoyo, árboles de decisión y teorema de Naive Bayes. Los sistemas de previsión meteorológica y de optimización de procesos utilizan el aprendizaje supervisado.

Aprendizaje no supervisado

Con el aprendizaje no supervisado, los algoritmos se entrenan con datos que no tienen marcadores históricos, por lo que el resultado es desconocido. El algoritmo da sentido a los datos y crea clusters de datos con nuevas etiquetas. Los diferentes tipos de aprendizaje no supervisado incluyen la agrupación y la reducción de la dimensionalidad. Esta tecnología funciona bien con la identificación de segmentos de clientes para las acciones de marketing.

Aprendizaje por refuerzo (ensayo y error)

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo no reciben datos en bruto; descubren las mejores acciones basándose en el ensayo y error. Algunos de los principales tipos son Q-Learning, State Action Reward State Action (SARSA), Markov Decision Processes, Deep Q-Network y Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG). Estos tipos de algoritmos se utilizan a menudo en la navegación, la robótica y el diseño de videojuegos.

Aprendizaje semi-supervisado

El aprendizaje semi-supervisado se aplica con frecuencia para los mismos fines que el supervisado, pero usando datos etiquetados y no etiquetados para entrenar una cantidad relativamente pequeña de datos etiquetados con una cantidad mucho mayor de datos no etiquetados. Esta tecnología ayuda a evitar los errores humanos por exceso de etiquetado y ahorra tiempo y recursos que de otro modo se emplearían en crear las etiquetas.

¿Por qué el aprendizaje automático es tan popular?

El aprendizaje automático (ML) está en auge gracias a plataformas en la nube asequibles y a tecnologías innovadoras que manejan con precisión la recopilación, integración y análisis de datos. La mayoría de los sectores con dominio de datos han aprovechado el aprendizaje automático para trabajar de forma más eficiente y obtener una ventaja competitiva. Esta tecnología es cada vez más indispensable a medida que las empresas se esfuerzan por aprovechar los datos y automatizar los procesos.

Forbes informa de que el mercado mundial del aprendizaje automático (ML) podría crecer de 1.400 millones de dólares en 2017 a 8.800 millones en 2022. Una encuesta realizada en 2018 a profesionales de los datos reveló que alrededor del 60% de las empresas informan que utilizan activamente el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial. Estas empresas indican que estas tecnologías serán sus iniciativas de datos más urgentes en el futuro próximo. Muchas organizaciones que han adoptado la tecnología de aprendizaje automático afirman que el ML ha mejorado significativamente sus capacidades de análisis de datos y de I+D.

Usos en el ámbito financiero

El sector financiero es uno de los principales beneficiarios del aprendizaje automático. El elevado y creciente volumen de datos, la necesidad de registros históricos y la demanda de una interfaz fácil de usar están perpetuando una tendencia explosiva hacia la utilización de esta tecnología en el mundo financiero. Las empresas emplean el aprendizaje automático para asignar calificaciones crediticias, evaluar riesgos, aprobar préstamos y gestionar activos. Los algoritmos hacen funcionar sin cesar los bots de chat y los motores de búsqueda.

El aprendizaje automático está transformando estas áreas:

• Gestión de carteras: Los Bots-asesores son algoritmos, no robots, que calibran y gestionan las carteras según los objetivos y la tolerancia al riesgo de los usuarios. Las personas que se sienten cómodas invirtiendo sin asesores humanos están optando por estas herramientas.
• Detección de fraudes: Al ser un sector alimentado por datos sensibles, los mercados financieros son extremadamente vulnerables a las brechas de seguridad. Los sistemas de aprendizaje automático pueden detectar anomalías y alertar a los equipos de seguridad. El ML para la detección moderna del fraude implica algo más que la comprobación de los factores de riesgo actualmente conocidos: aprende activamente y se ajusta a las nuevas amenazas potenciales.
• Comercio algorítmico: Desde la década de 1970, los sistemas algorítmicos han realizado millones de operaciones. La mayoría de las instituciones financieras no hablan abiertamente de su dependencia del aprendizaje automático, pero esta tecnología está influyendo cada vez más en las decisiones de negociación en tiempo real.
• Contratación: Existe una creciente preocupación de que el aprendizaje automático desplace a muchos profesionales del mercado laboral. Las grandes organizaciones pueden entrenar algoritmos de ML sobre los datos de los consumidores para detectar tendencias individuales y regionales. De este modo, la mayor parte del proceso de suscripción puede delegarse en sistemas en lugar de en personas.
• Procesos financieros: El aprendizaje automático puede agilizar la elaboración de presupuestos, la gestión de facturas y las operaciones fiscales. También puede reducir los gastos operativos y guiar a los usuarios hacia información precisa y rápida de procesar.