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¿Qué es el aprendizaje automático? Comprende el concepto y conoce sus tipos

Por Douglas da Silva, Web Content & SEO Associate, LATAM

Publicado 10 febrero 2021
Última actualización en 10 febrero 2021

El aprendizaje automático es una tecnología que ha sido ampliamente utilizada por empresas que quieren mejorar la experiencia de sus clientes y la toma de decisiones de sus gerentes.

Es un área de la informática que permite a las máquinas acceder a los datos e interpretarlos, automatizando las respuestas de big data e inteligencia artificial.

A lo largo de este texto, conocerás a detalle y con más profundidad:

  • ¿Qué es el aprendizaje automático?
  • ¿Cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático?
  • ¿Cuáles son los tipos de aprendizaje automático?
  • ¿Qué es el aprendizaje profundo?
  • ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático?
  • ¿Cuándo usar el aprendizaje automático?
  • ¿Cómo se usa el aprendizaje automático en los chatbots?

¿Qué es el aprendizaje automático?

Machine learning o en español "aprendizaje automático". Se puede definir como la capacidad de los sistemas para analizar grandes volúmenes de datos por sí mismos, mejorando su desempeño ante problemas específicos sin requerir ningún tipo de intervención humana.

Es decir, a través de la inteligencia artificial del aprendizaje automático, las máquinas son capaces de identificar patrones de datos, entender la conexión entre ellos y realizar tareas de forma automática.

El potencial de esta tecnología es prácticamente inconmensurable, ya que los algoritmos de aprendizaje automático se alimentan de datos y son capaces de detectar patrones, interpretarlos y no solo para resolver problemas, sino ofrecer respuestas realizando predicciones profundas e inimaginables. 

¿Cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático?

En un método clásico y más tradicional, la estructura de programación crea nuevas reglas y establece pasos para ofrecer una respuesta después del análisis de datos. Este proceso requiere, en la mayoría de los casos, la intervención de programadores y especialistas.

Los algoritmos de aprendizaje automático, por otro lado, pueden identificar datos, interpretarlos, aprender de ellos, ofrecer respuestas, crear reglas y preguntas conectadas y hacer predicciones precisas. Todo esto de forma autónoma.

¿Cuáles son los tipos de aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se divide en tres categorías principales, que son:

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es una forma de aplicación de aprendizaje automático basada en conocimientos previos. A través de él, el sistema recibe información ya conocida y que viene ya con la respuesta correcta.

Es decir, en este modelo tanto las preguntas como las respuestas ya están conectadas y la función del sistema es mostrar las soluciones según las variables.

Un ejemplo de aprendizaje supervisado es el detector de spam, ya que aprende a través del historial de correo electrónico, puede identificar patrones y luego filtra los mensajes como spam o no.

Aprendizaje sin supervisión

En este formato no hay conocimientos previos. Así, el sistema se enfrenta a una enorme cantidad de datos y los cruza con el objetivo de encontrar patrones. Este proceso es impredecible y depende de una serie de variables introducidas en el sistema.

Un ejemplo de este modelo es cuando una empresa quiere crear campañas de fidelización para sus clientes. Para ello, el sistema necesita analizar el comportamiento de sus consumidores, estudiar sus hábitos y agrupar toda la información relacionada y detectar patrones.

Aprendizaje reforzado

Este tipo de inteligencia artificial de aprendizaje automático le enseña a la computadora a aprender de su propia experiencia y abarca recompensas y castigos.

Para esto se utilizan varias pruebas de ensayo y error. Esto le facilita al sistema aprender a priorizar y comprender qué necesita descartar para tomar la decisión correcta.

Los coches autónomos son ejemplos de este tipo de inteligencia artificial de aprendizaje automático, ya que pueden asimilar las mejores rutas, analizar escenarios y evitar accidentes.

Machine Learning

¿Qué es el aprendizaje profundo o deep learning?

De una manera más simple, el deep learning, o aprendizaje profundo “entrena” a la computadora y le permite aprender de manera autónoma a reconocer e identificar patrones en varias capas de la estructura de procesamiento y así poder ofrecer respuestas para que pueda realizar varias tareas al mismo tiempo.

El aprendizaje profundo se basa en su concepto de redes neuronales, que son un tipo de tecnología que intenta simular el funcionamiento y comportamiento del cerebro humano. 

Así, el big data del deep learning permite que el sistema comprenda un alto volumen de información y ofrezca respuestas y resultados inmediatos con estos datos.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático?

El aprendizaje profundo es una rama evolutiva del aprendizaje automático, por así decirlo. Esto se debe a que si bien el aprendizaje automático es lineal y facilita la capacidad de una máquina para aprender, también le ofrece la capacidad de desarrollarse y evolucionar a medida que conoce y se expone a datos complejos (big data), el aprendizaje profundo ofrece una análisis y comprensión mucho más complejos.

¿Cuándo usar el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se puede utilizar en diferentes contextos y situaciones. Separamos tres ejemplos del día a día para que lo entiendas mejor.

  • Sistemas de recomendación: transmisiones como Amazon Prime Video utilizan el aprendizaje automático para analizar e identificar los patrones de sus clientes. Así, son capaces de indicar películas y series según sus preferencias
  • Detector fraudes: los bancos y las empresas de tarjetas de crédito utilizan la máquina de aprendizaje para detectar y combatir el fraude. Aquí, el sistema puede identificar comportamientos sospechosos y bloquear acciones no deseadas
  • Tratamiento de enfermedades: bastante eficaz para prevenir y tratar enfermedades, el aprendizaje automático se utiliza en el diagnóstico de imágenes. Para ello, el sistema compara imágenes y analiza los cambios que indican posibles trastornos.

¿Cómo se usa el aprendizaje automático en el chatbot?

En el servicio al cliente, el aprendizaje automático también se emplea con éxito. En esta área se lleva a cabo a través del chatbot, que puede aprender interactuando con el usuario.

Con esta evolución del aprendizaje, el chatbot no solo comprende mejor el perfil de los clientes, sino que también hace preguntas más alineadas con él y su momento, además de ofrecer soluciones a sus demandas con agilidad y eficiencia.

Por lo tanto, el chatbot eleva la experiencia del cliente, además de facilitar el trabajo de los agentes, ya que puede solucionar buena parte de las demandas, provocando que los asistentes se sientan menos abrumados y se centren en otras tareas.