Arthur Samuel definió un concepto que podría parecer una invención del siglo XXI, cuando en realidad tiene ya más de 50 años. En 1959, dijo que un ordenador podía tener la habilidad de instruirse a sí mismo sin utilizar un programa explícito para ello. Hoy en día tenemos un efectivo método de análisis llamado machine learning prediction que lo prueba, y su obtención ha sido posible gracias a las poderosas capacidades de la computación actual.

Muchas personas utilizan herramientas desarrolladas a partir del aprendizaje automático con poca consciencia de estar haciéndolo. Ejemplos de la tecnología en cuestión los vemos en Siri, la aplicación que actúa como un asistente personal de Apple, los bots de Google, que recogen documentos para generar la base de operación del motor de búsqueda, o los traductores en línea, que cada vez realizan una labor más especializada.

La información es, innegablemente, el fundamento de este aprendizaje. Por tal razón, dicha tecnología, una rama de la inteligencia artificial, se asocia con frecuencia con otra noción en boga en la actualidad, la Big Data. Esta última es una herramienta que permite gestionar con sencillez la exuberante cantidad de datos que circula por Internet para sacarle provecho.

¿Cómo funciona el machine learning?

Su objetivo es desarrollar programas que generalizan conductas, partiendo del análisis estadístico de aquella información recopilada de manera automática. Esto significa que las mejoras creadas constantemente proceden de forma autónoma sin la intervención de ningún individuo en el proceso. Así, los algoritmos identifican patrones de gran complejidad y extraen las conclusiones necesarias para obtener beneficio de las mismas y pronosticar respuestas futuras.

El pronóstico ayuda a que las empresas descubran en sus operaciones fortalezas, oportunidades, debilidades y amenazas. Y con este conocimiento, se pueden optimizar automáticamente los procesos para aumentar las ganancias, reducir los costes y mejorar la seguridad. Descubrir los patrones de comportamiento no es sencillo, y por eso el trabajo se lleva a cabo mediante potentes ordenadores que transmiten sus resultados a un departamento específico dentro de la compañía.

¿Cuáles son los algoritmos utilizados?

Los algoritmos empleados por el machine learning se clasifican en tres grandes conjuntos de aprendizaje:

• Supervisado: se utiliza en aquellas circunstancias en las que una etiqueta se asocia a ciertos datos y requiere de la predicción para poder aplicarla en instancias diferentes.
• No supervisado: favorece el establecimiento de relaciones implícitas si se dispone de información no clasificada.
• De refuerzo: es una solución intermedia entre las dos anteriores. Existe un modo de retroalimentar cada etapa o actividad de predicción, pero o no se conoce la etiqueta particular o hay un mensaje que refleja un problema.

Incorporar esta herramienta a tu empresa es tu mejor opción. Te puede ser útil para identificar transacciones fraudulentas, prever respuestas fallidas de dispositivos tecnológicos, conocer la rentabilidad de los resultados futuros, elegir clientes potenciales de alto consumo, definir el instante óptimo de publicación en las redes sociales, encontrar intrusos en una red interna, etc.