¿Qué es el aprendizaje automático y por qué es importante?
Muchos sectores críticos de la economía mundial dependen de la inmensa cantidad de información disponible en múltiples formatos a partir de diferentes fuentes. Hoy en día, las organizaciones buscan cada vez más formas de aprovechar el enorme potencial de los big data. Una forma de maximizar las perspectivas de un conjunto de datos es mediante el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático es un concepto de inteligencia artificial (IA) que describe explícitamente que un programa informático puede aprender y adaptarse a nuevos datos sin intervención humana. Los algoritmos de ML desempeñan un papel integral en un montón de sistemas de IA. Hoy en día, el ML se ha convertido en parte de nuestra vida cotidiana.
Definición del aprendizaje automático
En la introducción, hemos proporcionado los antecedentes de la pregunta “¿Qué es el aprendizaje automático?“. Para ampliarlo, el aprendizaje automático (ML) es un aspecto crítico de la inteligencia artificial (IA) que permite a un algoritmo informático seguir el ritmo de las tendencias globales cambiantes.
El aprendizaje profundo (DL) en sí mismo es un subconjunto del aprendizaje automático. La diferencia significativa es que el modelo de aprendizaje profundo utiliza una red neuronal profunda inspirada en el cerebro humano. Las redes neuronales se dividen en redes neuronales recurrentes, redes neuronales convolucionales, redes neuronales feedforward y redes neuronales artificiales.
Los científicos de datos introducen un complejo algoritmo en el sistema informático que desbloquea capacidades específicas de aprendizaje automático como el reconocimiento de patrones y el análisis predictivo. El algoritmo de aprendizaje crea un modelo de aprendizaje automático que permite a la máquina identificar nuevos datos y hacer predicciones precisas en torno al conjunto de datos.
El modelo utiliza algoritmos para obtener información procesable que simplifica el proceso de toma de decisiones. Los usuarios empresariales aprovechan el aprendizaje automático para anticiparse a la demanda de los consumidores y personalizar sus productos/servicios. IBM es indiscutiblemente un líder mundial en el aprendizaje automático.
Beneficios del aprendizaje automático
Como se ha establecido, el aprendizaje automático tiene aplicaciones en diferentes sectores de la economía mundial. Entre los beneficios adicionales se encuentran los siguientes:
1. Realiza predicciones precisas que informan la toma de decisiones.
Los algoritmos de ML recogen datos de fuentes dispares y, basándose en los datos cotejados, predicen posibles resultados. Buscan patrones que muestren la realidad actual del mercado, lo que permite a los responsables de las empresas tomar decisiones estratégicas. Además, los usuarios de las empresas aprovechan la información obtenida de los análisis predictivos para optimizar sus productos y servicios y adaptarlos al comportamiento cambiante de los clientes. La conclusión es que el aprendizaje automático proporciona información oportuna y basada en datos para una toma de decisiones más inteligente.
2. Elimina la incoherencia en la introducción de datos.
La introducción manual de datos puede ser desalentadora y abrumadora. De hecho, los científicos de datos lo encuentran muy aburrido y agotador. Al igual que todas las tareas repetitivas, las posibilidades de error son elevadas, lo que repercute negativamente en la productividad y los resultados de la empresa. El aprendizaje automático garantiza que el conjunto de datos sea coherente después de cada actualización. Además, permite completar a tiempo la entrada de datos y elimina las tareas repetitivas para los analistas y científicos de datos. Esto les da más tiempo de sobra para otras funciones rentables para la empresa.
3. Obtiene una ventaja comparativa.
No se puede negar que el mundo empresarial actual es altamente competitivo. El aprendizaje automático se integra con varias herramientas de inteligencia empresarial (BI) para producir información valiosa que permite a las organizaciones obtener una ventaja competitiva en el mercado. El BI es fundamental para las organizaciones que buscan mantener la relevancia y obtener una ventaja competitiva. Ayuda a identificar rápidamente patrones y tendencias emergentes en el mercado. Además, los usuarios pueden hacer un seguimiento del crecimiento y controlar el comportamiento de los consumidores. El BI también ayuda a aumentar la eficiencia de los informes y hace que el análisis de datos sea más sencillo para los usuarios.
4. Ayuda a las empresas a identificar sus mercados objetivo.
La generación de clientes potenciales es un aspecto crítico para el crecimiento de un negocio. Ningún negocio puede prosperar sin las ventas realizadas por los clientes. Los usuarios del aprendizaje automático conocen y comprenden a su público objetivo. Es más, integra el análisis predictivo para entender lo que quiere el público objetivo.
Con el aprendizaje automático, los empresarios pueden ofrecer una experiencia totalmente inmersiva a sus clientes y mantenerse al día con las tendencias cambiantes del mercado. Los estudios demuestran que el aprendizaje automático supone un mundo de diferencia para el crecimiento de las empresas.