Comprensión del aprendizaje automático: uso, ejemplo

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es el concepto de que un programa de computadora puede aprender y adaptarse a nuevos datos sin intervención humana. El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial (IA) que mantiene actualizados los algoritmos integrados de una computadora independientemente de los cambios en la economía global.

Comprender el aprendizaje automático

Varios sectores de la economía manejan enormes volúmenes de datos disponibles en diferentes formatos de fuentes dispares. Se está volviendo fácilmente accesible enormes cantidades de datos, conocidos como big data, gracias al uso progresivo de la tecnología, en particular las capacidades informáticas avanzadas y el almacenamiento en la nube. Las empresas y los gobiernos comprenden la gran cantidad de información que se puede obtener a partir de big data, pero carecen de los recursos y el tiempo necesarios para estudiar la gran cantidad de información. Por tanto, las medidas de inteligencia artificial se utilizan en diversas industrias para recopilar, procesar, comunicar y compartir información útil a partir de conjuntos de datos. Una técnica de inteligencia artificial que se utiliza cada vez más para procesar big data es el aprendizaje automático.

Varias aplicaciones de aprendizaje automático se generan utilizando un algoritmo complejo o código fuente integrado en una máquina o computadora. Este código de software crea un modelo que identifica datos y hace predicciones basadas en los datos que identifica. El modelo utiliza parámetros integrados en el algoritmo para generar patrones en el proceso de toma de decisiones. Cuando hay datos nuevos o adicionales disponibles, el algoritmo ajusta automáticamente los parámetros para verificar si hay cambios en el patrón, si los hay. Sin embargo, el modelo no debería cambiar.

Usando el aprendizaje automático

El aprendizaje automático se utiliza en diferentes industrias por diferentes motivos. Los sistemas comerciales se pueden calibrar para identificar nuevas oportunidades de inversión. Las plataformas de marketing y comercio electrónico se pueden configurar para brindar a sus usuarios recomendaciones precisas y personalizadas basadas en el historial de búsqueda en línea de los usuarios o en transacciones anteriores. Las instituciones crediticias pueden utilizar el aprendizaje automático para predecir préstamos incobrables y crear un modelo de riesgo crediticio. Los centros de noticias pueden utilizar el aprendizaje automático para cubrir grandes volúmenes de noticias de todo el mundo. Los bancos pueden crear herramientas de detección de fraude basadas en técnicas de aprendizaje automático. La adopción del aprendizaje automático en la era digital será interminable a medida que las empresas y los gobiernos sean cada vez más conscientes de las oportunidades que ofrece el big data.

Aplicación del aprendizaje automático

El funcionamiento del aprendizaje automático se explica mejor con el ejemplo del mundo financiero. Tradicionalmente, los actores inversores del mercado de valores, como investigadores financieros, analistas, gestores de activos e inversores individuales, revisan grandes cantidades de información de diferentes empresas de todo el mundo para tomar decisiones de inversión rentables. Sin embargo, es posible que parte de la información relevante no se difunda ampliamente en los medios de comunicación y solo sea accesible para unos pocos elegidos que tienen la ventaja de ser empleados de la empresa o residentes del país donde se originó la información. Además, las personas pueden recopilar y procesar una cantidad limitada de información durante un período de tiempo determinado. Aquí es donde el aprendizaje automático viene al rescate.

Una empresa de gestión de activos puede utilizar el aprendizaje automático en su área de análisis e investigación de inversiones. Digamos que el administrador de activos solo invierte en acciones mineras. El modelo integrado en el sistema rastrea Internet y recopila todo tipo de noticias de empresas, industrias, ciudades y países, y esta información recopilada constituye un conjunto de datos. Los administradores de activos e investigadores de la empresa no podrían extraer información del conjunto de datos utilizando su poder e inteligencia humanos. Los parámetros construidos con el modelo extraen solo datos del conjunto de datos sobre empresas mineras, políticas regulatorias en el sector de exploración y eventos políticos en países individuales.

Ejemplo de aprendizaje automático

Digamos que la empresa minera XYZ acaba de descubrir una mina de diamantes en un pequeño pueblo de Sudáfrica. Una herramienta de aprendizaje automático en manos de un administrador de activos especializado en empresas mineras resaltará estos datos como datos importantes. Luego, el modelo de la herramienta de aprendizaje automático utilizará una herramienta analítica llamada análisis predictivo para hacer predicciones sobre si la industria minera será rentable durante un cierto período de tiempo o qué acciones mineras probablemente aumentarán de precio en un momento determinado, según información reciente encontrada sin la participación de un administrador de activos. Esta información se transmite al administrador de activos para que analice y tome decisiones sobre su cartera. Entonces, el administrador de activos puede decidir invertir millones de dólares en acciones de XYZ.

Después de un evento adverso, como una huelga de mineros en Sudáfrica, un algoritmo informático ajusta automáticamente sus parámetros para crear un nuevo patrón. De esta manera, el modelo computacional integrado en la máquina sigue siendo relevante incluso cuando los eventos mundiales cambian, sin que un humano necesite modificar su código para reflejar esos cambios. Dado que el gestor de activos recibió estos nuevos datos a tiempo, puede limitar sus pérdidas saliendo de la acción.