Machine learning. Què és i quines són les seves utilitats?

Traduccions de textos, recomanacions de compres i ofertes, assistents de veu, cotxes autònoms que veuen la carretera, o fins i tot la recomanació de sèries i pel·lícules a les plataformes de streaming. Totes aquestes coses tenen alguna cosa en comú, i és la capacitat que tenen aquestes tecnologies d'aprendre gràcies al machine learning. 

L'habilitat per fer que els sistemes siguin capaços d'identificar patrons i analitzar-los per poder fer una predicció té els orígens del segle passat. Tot i això, és ara quan aquesta disciplina ha estat guanyant més rellevància gràcies a la gran disponibilitat de dades que anem generant ia l'avenç que estem tenint amb les aplicacions de la intel·ligència artificial. 

El machine learning és una branca de la intel·ligència artificial basada en l'ús d'algorismes perquè màquines i ordinadors tinguin la capacitat d'identificar patrons en diferents conjunts de dades per poder elaborar prediccions posteriors.  

Aquesta tecnologia busca imitar la manera com aprenen els éssers humans millorant de forma gradual la seva precisió. 

Així mateix, permet als computadors fer tasques autònomes específiques sense necessitat de ser programats. Aquesta capacitat d'aprenentatge la podem veure reflectida en la millora dels motors de cerca, en diagnòstics mèdics i també en la detecció de fraus en mecanismes de pagament online. 

Aquesta tecnologia no només està tenint una gran importància en el present, la tendència és continuar millorant-ne l'ús en el futur gràcies al gran potencial que té en els diferents processos dins de grans, mitjanes i petites empreses. Però, com funciona realment? 

Com funciona el machine learning?

El machine learning està format per diferents tipus de models daprenentatge. Depenent del resultat que vulguem obtenir i de la naturalesa de les dades que cal analitzar, es pot utilitzar un dels tres tipus: supervisat, no supervisat o de reforç. Els algorismes de machine learning són entrenats normalment per classificar, trobar patrons, predir resultats o per a la presa de decisions fonamentades. 

Tipus de machine learning 

Machine learning supervisat

L'aprenentatge supervisat consisteix a introduir un sistema d'etiquetes associades a les dades analitzades per tal que el sistema pugui detectar patrons que permetin prendre decisions o fer prediccions. 

Aquest tipus d'aprenentatge permet classificar certs elements en tasques d'ús quotidià com ara detectar correu que considerem spam o agrupar diferents imatges segons la seva categoria o temàtica en un cercador com Google. 

Machine learning no supervisat  

En aquest cas, els algorismes no identifiquen patrons en dades prèviament etiquetades, sinó que estan programades per detectar similituds en un tipus dinformació específica. 

Es tracta d'una possible solució per a l'anàlisi de dades exploratòries com ara extreure patrons de dades provinents de xarxes socials per crear campanyes altament segmentades. 

Aprenentatge per reforç 

Es produeix quan s'entrenen els algoritmes per aprendre mitjançant assaig i error fins a aconseguir prendre la millor decisió davant de diferents situacions recompensant les decisions correctes. Actualment, aquest tipus d'aprenentatge s'utilitza per possibilitar el reconeixement facial o fer algun diagnòstic mèdic. 

Principals aplicacions en empreses i avantatges  

El Machine learning pot ser realment favorable en sectors completament diferents entre si: Medicina, Enginyeria, Bioenginyeria, Robòtica, Lingüística, Videojocs, Web, Recursos Humans, Big Data, Economia, Finances, Màrqueting, etc.  

Això ho converteix en un dels pilars que impulsa la transformació digital. Actualment són moltes les aplicacions que pot tenir i cada dia es van descobrint camps on pot ser molt útil. T'expliquem algunes aplicacions i els seus avantatges: 

• Optimització de perfils de clients. Aquestes dades serveixen per conèixer el perfil dels clients potencials i d'aquesta manera anticipar-nos, predint els seus desitjos i necessitats.
• Motors de recomanació. Utilitzant dades de comportament de consum anteriors, els algoritmes poden fer recomanacions complementàries i rellevants per als clients durant el procés de compra a les botigues en línia. 
• Fixació de preus dinàmics. A través del machine learning, es pot predir el preu de cada producte o servei de forma dinàmica, tenint en compte les dades i les variables econòmiques de l'oferta i la demanda. 
• Detecció de fraus financers. Així mateix, podem detectar el risc de cada client, tenint en compte les probabilitats de frau existents. 
• Ciberseguretat. Atès que la màquina es troba en constant aprenentatge, us permet conèixer i distingir patrons de comportament anormals. Per tant, és capaç de predir atacs.