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Machine learning: los nuevos desafíos que tenemos por delante

El machine learning está llamado a ser la llave del futuro de la inteligencia artificial. Después de todo, un humano o un ordenador solo puede considerarse inteligente en tanto que puede aprender. Por tanto, la pregunta ya no es si una máquina puede aprender de forma autónoma, sino cómo de autónoma y qué cantidad de información puede aprender.

Las grandes cantidades de datos son la nueva divisa y el elemento de natural de la IA. Estamos en la era de la información masiva, pero las personas no pueden procesar tales magnitudes. Por el contrario, se hace necesario un algoritmo que estudiará, clasificará y agrupará millones de datos, en apariencia aleatorios, en categorías útiles de conocimiento.

El aprendizaje automático significa convertir, con la menor intervención humana posible, torrentes de datos en información valiosa. Para las empresas y organizaciones esto significa almacenar información, analizarla en tiempo real y tomar decisiones sustentadas.

 Ventajas del machine learning en la gestión de empresas

Una empresa que no cuente con inteligencia artificial para mejorar su desempeño está desaprovechando fortalezas y oportunidades. Peor aún, puede estar en desventaja competitiva frente a una amenaza y, al mismo tiempo, omitir sus debilidades fundamentales.

¿Puedes analizar, clasificar y agrupar 300 000 fotografías?

¿Te has preguntado por qué no te cuesta nada diferenciar un perro de un gato? Esto se debe a que has visto cientos de estos animales y te enseñaron a nombrarlos con diferentes etiquetas. En el campo de la inteligencia artificial, esto se denomina aprendizaje supervisado.

A la máquina se le provee un criterio base y unos datos de entrada, que van siendo clasificados por un humano hasta que es capaz de hacerlo por sí misma. En otras palabras, seres humanos señalando, entre miles de imágenes, qué animal aparece. El resultado del extenuante proceso es que el programa será capaz de clasificar nuevos datos de entrada sin ayuda.

¿Imaginas una máquina que sea capaz de diagnosticar cáncer a través de tomografías con tanta o más precisión que un doctor? La medicina de diagnóstico por imagen es un ámbito que puede beneficiarse mucho del machine learning. 

La influencia de la IA para tomar decisiones en una empresa

Redefinir el aprendizaje automático para prescindir del ojo humano

El verdadero potencial del aprendizaje automático recae en el aprendizaje no supervisado. Este permitirá desarrollar una inteligencia artificial fuerte. En oposición a las débiles, pueden desempeñarse bien en variedad de entornos y resolver problemas simultáneamente. Es la emulación más precisa del comportamiento humano.

Sin embargo, aún no existe ninguna inteligencia capaz de imitar todas las actividades cognitivas humanas, solo existen IA débiles. En ese sentido, la clave para superar esta barrera es el aprendizaje sin supervisión. Esto comprende encontrar algoritmos capaces de enseñarse a sí mismos a resolver problemas de diversa índole y complejidad. No supervisar al programa lleva aparejado varias ventajas: menos coste humano, más eficiencia en los procesos y multitud de aplicaciones.

El mar de datos de internet puede ayudarnos a navegar y vender en el mundo real

El mejor ejemplo de esta afirmación se encuentra en los coches capaces de manejarse solos. El big data es un aliado extraordinario en la gestón de cualquier negocio, pero solo si emplea de forma adecuada. El aprendizaje automático hace que tenga sentido el análisis de datos, sobre todo a través de un proceso de inferencia bayesiana.

La sustancia del conocimiento no son los torrentes de datos en sí, sino la capacidad de extraer información valiosa. La inteligencia artificial, a través de un proceso matemático nombrado en honor a Thomas Bayes, puede distinguir patrones. Con base en estos, conforma clasificaciones, analiza y predice modelos futuros. La industria del marketing y los servicios financieros tienen un abanico de oportunidades en la aplicación del machine learning.

Las neuronas artificiales y su capacidad de aprendizaje profundo

La estructura interna del cerebro humano se agrupa en redes de neuronas. Dichas estructuras complejas se basan en multitud de nodos que trabajan en conjunto intercambiando información. Este entramado hace posible que las máquinas aprendan nociones abstractas. Al igual que en el cerebro animal, su potencial recae en la capacidad de agrupar y coordinar nociones, de las más pequeñas a las más grandes; de las más concretas a las más abstractas. Esto es lo que se conoce como deep learning.

Los algoritmos basados en redes neuronales pueden partir de conceptos específicos, como tuerca y cadena, y llegar a la abstracción de bicicleta. Las ventajas que esto supone para cualquier industria manufacturera son incalculables. Un fabricante solo tendría que proveer conceptos concretos, para luego elegir entre millones de combinaciones posibles. La inteligencia artificial encontrará los artefactos mas eficientes, aerodinámicos y potentes.

Las oportunidades de empleo del machine learning son inmejorables

El mundo virtualizado está a las puertas del mañana. Gracias a la tecnología vanguardista del 5G, las empresas que echarán mano del aprendizaje de las máquinas serán miles. Todos los sectores de la economía empezarán a gestionar sus tareas con ayuda de IA.

Las industrias del petróleo y el gas llevan años invirtiendo en tecnología, con miras en reducir costes y maximizar beneficios en el contexto de un mercado bajista. El hallazgo de espectaculares yacimientos tiene como protagonista a la ingeniería de inteligencia artificial. Otros sectores de la energía, como las plantas nucleares e hidráulicas, se están beneficiando de las ventajas de predecir, analizar y tomar decisiones basadas en algoritmos inteligentes.

El campo de la medicina y la salud lleva décadas beneficiándose del trabajo de desarrolladores y científicos del aprendizaje automático. Con la llegada de la inteligencia artificial capaz de aprender, médicos y enfermeras de todo el mundo pueden predecir el bienestar físico de millones de pacientes. Hoy en día, se toman decisiones sanitarias en tiempo real y utilizando grandes cantidades de información jerarquizada.

El aprendizaje más demandado del globo al alcance de un clic

Dotar de intelecto a las máquinas será la profesión más solicitada del siglo. En el marco de este propósito, tendrán salida perfiles profesionales capaces de gestionar y ejecutar IA. Expertos en procesamiento de lenguaje natural, arquitectos de sistemas de inteligencia artificial y consultores de automatización de procesos empresariales serán los cargos con más demanda.

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