Machine Learning, método efectivo para la enseñanza de la IA
Autonomía de aprendizaje para optimizar procesos
La revolución tecnológica ha proveído grandes beneficios a las empresas. Dentro de ello, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una gran aliada, de mucha utilidad para mejorar la productividad.
Sin embargo, para que la efectividad de esta tecnología sea aprovechada al máximo, se debe contar con un manejo óptimo, que comprenda los algoritmos y programaciones, para que la IA funciona correctamente.
Claro está, estas inteligencias no solo dependen de la mano del hombre para ser funcionales, también dependen de la gestión de recursos establecida en la programación. Para ello, existe una rama específica, llamada “Machine Learning”.
¿Qué es el Machine Learning?
Es un sistema de algoritmos que permite a la IA reunir datos para un aprendizaje independiente y mejorar sus funciones. Dota de manera constante a los ordenadores para mejorar su capacidad. Utiliza un análisis predictivo, por ello, al momento de detectar información, la inteligencia artificial aprende a realizar tareas más específicas, con mayor rapidez y sin necesidad de ser programadas.
Un modelo de Machine Learning, en palabras sencillas, es una salida de información constante que utiliza algoritmos programados. Cada modelo le permite a la inteligencia artificial ser más autónoma, generar mejor información y optimizar todo el proceso. Cabe mencionar que, estas técnicas son necesarias para mejorar la precisión del análisis predictivo, con la idea de tener soluciones a los problemas empresariales que se pueden suscitar en un día normal de trabajo.
La idea de implementar este sistema es mejorar no solo la IA que utilice la empresa, sino solucionar problemas como la optimización de tiempos y la búsqueda de soluciones.
Algoritmos principales del Machine Learning
La ventaja de implementar esta ayuda a la IA es que, al poseer distintos algoritmos, los programas se enriquecen, información que beneficia considerablemente a las empresas.
Existen tres opciones para optimizar el aprendizaje de la IA, por medio de datos:
Aprendizaje supervisado
El que maneja una enseñanza previa basada en un sistema de etiquetas asociadas a datos que le permiten a la IA tomar decisiones propias y predecir situaciones. Un ejemplo, son los detectores de spam en los correos.
Aprendizaje no supervisado
Este no cuenta con enseñanzas previas. El algoritmo se enfrenta a un caos total de datos con la idea de encontrar patrones que le permitan organizarlos y así obtener información más precisa. Este sistema se puede utilizar en el marketing, porque ayuda a extraer patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales, permitiendo crear campañas publicitarias muy bien segmentadas y con mayor impacto.
Deep learning
De todos los algoritmos mencionados, este es el más complejo ya que requiere de la incorporación de redes neuronales en capas sucesivas para que la IA aprenda los datos de manera iterativa. Este tipo de algoritmo funciona para el reconocimiento de voz e imágenes, así como aplicaciones de visión en las computadoras.
Sin duda alguna, las IA son cada vez más inteligentes, y ayudan a evolucionar y optimizar la operación de las empresas y los negocios, por ello, deben ser mejor aprovechadas.
Gerardo Guillen
Colaborador
Revista Gerencia
gerardo@agg.com.gt
Con información de
https://www.iberdrola.com/
https://www.ibm.com/mx-es/
