El concepto de machine learning puede entenderse como una derivación de la inteligencia artificial. Y consiste en analizar un gran volumen de datos, basados en algoritmos y metodologías estadísticas, creando patrones y previsiones de escenarios.
Uno de sus principales diferenciales se centra en que prescinde de las rutinas introducidas manualmente, ya que el sistema tiene la capacidad de aprender y realizar actividades con precisión. Si quieres saber más sobre el machine learning y su impacto en los negocios, ¡sigue leyendo y descúbrelo!
Machine learning e inteligencia artificial: ¿cuáles son las diferencias?
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son conceptos que están conectados. El aprendizaje automático es un sistema inteligente, capaz de aprender a través de datos históricos, algoritmos y diferentes métodos, que pueden cambiar según el objetivo.
Mientras que la inteligencia artificial consiste en un conjunto de mecanismos computacionales que reflejan el comportamiento de los humanos para resolver problemas, el aprendizaje automático mejora su rendimiento a partir de su propia experiencia.
Es decir, en el campo de la IA, la tecnología simula el pensamiento humano en una máquina. En el aprendizaje automático, aprende y evoluciona por sí solo, y cuanto más trabaja, más se desarrolla, reorganizando su enfoque de forma autónoma, con una interferencia mínima.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
Basado en el principio del aprendizaje automático con una cantidad significativa de datos, el proceso de aprendizaje automático le permite identificar patrones y tendencias. Pero, ¿cómo funciona el aprendizaje automático? Compruébalo a continuación.
Algoritmos
Actuando como uno de los pilares del aprendizaje automático, los algoritmos agregan experiencias con varias muestras de datos. En este sentido, se pueden basar en dos modelos:
- Modelo supervisado: en el enfoque supervisado, el algoritmo construye su proceso de aprendizaje con datos que ofrecen respuestas. A través de la entrada y salida de datos, el motor es capaz de entender lo que está “bien” y lo que está “mal”,
- Modelo no supervisado: en esta modalidad, los datos que alimentan el sistema no contienen respuestas, por lo que no se pueden predecir los efectos de las variables. De esta manera, el patrón encontrado determina los resultados y la dirección del filtro.
Métodos
El aprendizaje automático utiliza métodos estadísticos en la búsqueda de objetivos predeterminados. La metodología aplicada puede ser con regresión, clasificación o agrupamiento, por ejemplo. Hablaremos un poco de cada uno a continuación.
- Regresión: aplicada en el aprendizaje supervisado, en la regresión se realiza un mapeo de las variables de entrada, determinando características y prediciendo resultados de salida;
- Clasificación: otra modalidad de aprendizaje supervisado, aquí la respuesta puede tener más de una variable. De esta manera, es posible dirigir las respuestas con mayor precisión,
- Clustering: situándose en el campo del aprendizaje no supervisado, se basa en una base de datos donde no se consideran los efectos de las variables. De esta manera, la estandarización se realiza con los datos recopilados según su comportamiento.
Beneficios del aprendizaje automático en los negocios
El concepto de aprendizaje automático se puede aplicar en varios sectores, desde el comercio minorista hasta la distribución, las finanzas, el marketing y la industria, por ejemplo. Dado que la mayoría de las empresas de hoy en día utilizan los datos para aprovechar sus operaciones, el aprendizaje automático es cada vez más importante.
Entre sus principales beneficios, podemos mencionar: agilidad a la hora de procesar datos, analizarlos e identificar información y conocimientos relevantes; análisis predictivos, incluido el comportamiento de los clientes y consumidores; la detección y el refuerzo de la seguridad contra intrusiones y fraudes.
De esta manera, las herramientas de machine learning se convierten en fuertes aliados en la toma de decisiones de los directivos, en la búsqueda de una mayor productividad, reducción de costes y aumento de beneficios, aportando protagonismo sobre la competencia.
Todo el proceso de machine learning es fundamental para optimizar las rutinas dentro de las empresas, con soluciones que mejoran, entre otros puntos, la gestión de inventarios, las ventas, la previsión de ingresos y el seguimiento del viaje digital, que puede comenzar con los asistentes virtuales en el comercio electrónico, por ejemplo.
Optimice el aprendizaje automático con TOTVS
Hasta ahora, ha podido ver que, con el aprendizaje automático, es posible manejar análisis de datos más grandes y complejos, con resultados más rápidos y precisos, aunque sea en un volumen masivo. De esta manera, su empresa se vuelve mucho más capaz de identificar oportunidades de negocio y evitar riesgos innecesarios.
A lo largo de este contenido, profundizamos en el concepto de machine learning, explicando sus diferencias con la inteligencia artificial, cómo funciona y las ventajas que esta tecnología puede aportar a tu organización.
Si te ha gustado este post y quieres saber más sobre el tema, lee ahora nuestro artículo sobre el análisis de datos. No olvides seguir el blog y suscribirte a la newsletter para recibir las novedades directamente en tu correo electrónico.
Deja tu comentario