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¿Qué es el aprendizaje automático?

Un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) es el área de la ciencia computacional que se centra en el análisis y la interpretación de patrones y estructuras de datos que hacen posible el aprendizaje, el razonamiento y la toma de decisiones sin interacción humana. Dicho de otro modo, el aprendizaje automático permite que el usuario alimente un algoritmo informático con una cantidad ingente de datos, a partir de los cuales el ordenador analiza toda la información y es capaz de tomar decisiones y hacer recomendaciones basándose únicamente en los datos introducidos. En el caso de identificar correcciones, el algoritmo puede incorporar esa información para mejorar la toma de decisiones futura.



¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático consta de tres partes:

  • El algoritmo computacional, situado en el núcleo de la toma de determinaciones.
  • Las variables y las funciones que conforman la decisión.
  • El conocimiento base según el cual se sabe la respuesta que permite aprender al sistema (lo entrena) .

Inicialmente, el modelo se alimenta de datos de parámetros para los que se conoce la respuesta. Se ejecuta entonces el algoritmo y se realizan ajustes hasta que el resultado del algoritmo (el aprendizaje) coincide con la respuesta conocida. En este momento, se va aumentando la cantidad de datos que se introducen para ayudar al sistema a aprender y procesar un número mayor de decisiones computacionales.

 

¿Por qué es importante el aprendizaje automático?

Los datos son la parte más importante de todas las empresas. Las decisiones que se toman en función del análisis de los datos marcan cada vez más la diferencia entre seguir el ritmo de la competencia o quedarse rezagado. El aprendizaje automático puede ser la clave a la hora de desbloquear el valor de los datos corporativos y del cliente, y de promulgar decisiones que mantengan a la empresa a la cabeza de la competencia.

 

Casos prácticos del aprendizaje automático

El aprendizaje automático se aplica en todos los tipos de sectores; entre ellos, la fabricación, el comercio minorista, los servicios sanitarios y ciencias biológicas, los viajes y hostelería, los servicios financieros, la energía, las materias primas y los servicios públicos. Entre los casos prácticos se encuentran:  

  • Fabricación. Mantenimiento predictivo y supervisión condicionada.
  • Comercio minorista. Venta adicional y marketing multicanal.
  • Servicios sanitarios y ciencias biológicas. Identificación de enfermedades y satisfacción del riesgo.
  • Viajes y hostelería. Establecimiento dinámico de los precios.
  • Servicios financieros. Análisis del riesgo y regulación.
  • Energía. Demanda de energía y optimización de suministro.