Importancia e Implementación de Machine Learning
Una de las ideas más ambiciosas de la inteligencia artificial (IA) es el Machine Learning (ML), en español aprendizaje de máquina, el cual crea métodos que aprenden automáticamente, a través de algoritmos específicos.
Sostiene que los sistemas pueden aprender de datos, reconocer patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.
Pero el Machine Learning va más allá: se enfoca en hacer investigaciones estadísticas y recuperar información en procesos de ingeniería, matemáticas, computación y otros campos.
Su principal objetivo es abordar y resolver problemas prácticos en donde se aplique cualquiera de las disciplinas numéricas.
¿Qué es el Machine Learning?
En 1959, Arthur Samuel la definió como un campo de las ciencias de la computación que da a los equipos la habilidad de aprender sin ser explícitamente programadas.
Permite que muchas operaciones se puedan realizar reduciendo la necesidad de intervención humana.
Como disciplina se puede desglosar en: el Shallow Learning y el Deep Learning. Ambas subdisciplinas cuentan a su vez con sistemas de instrucción supervisados y no supervisados.
Otra cosa importante es que con el ML puede hacer cosas complejas. Está hoy presente en muchísimas aplicaciones como las de Spotify o Netflix, así como en las respuestas inteligentes de Gmail.
Hay muchas más, pero estas son algunas de las más comunes en la actualidad:
- Atención al cliente.
- Detección de patrones.
- Identificación de errores/fraudes en operaciones financieras.
- Detectar intrusiones en una red de comunicaciones de datos.
- Predicción de incidencias en entornos tecnológicos
- Previsión de condiciones temporales de negocio
- Seguridad empresarial.
- Diagnósticos médicos.
- Movilidad urbana
- Saber cuál es el mejor momento para publicar tuits, actualizaciones de Facebook o enviar las newsletter.
Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning
El Deep Learning combina avances en poder de cómputo y tipos especiales de redes neurales para aprender modelos complicados en grandes cantidades de datos.
Es un tipo de algoritmo más sofisticado de Machine Learning, construido a partir del principio de las redes neuronales.
Mientras en el ML, los algoritmos pueden ser provistos con datos y aprender por cuenta propia para hacer predicciones, en el DL se trabaja con Big Data y funciona como una mente propia a través de capas no lineales de procesamiento de datos.
Tipos de Machine Learning
Este se basa en evidencias y experiencias en forma de datos. Según la cantidad de ejemplos que se den en una situación, se elabora un modelo que deduce y generaliza un comportamiento ya visto; a partir de este patrón procede a realizar predicciones para casos nuevos. Aquí los tipos de Machine Learning:
Aprendizaje supervisado
El humano proporcionar datos, con sus respectivas etiquetas, al sistema para este se vaya entrenando. La idea es que las PC aprendan de los ejemplos como reconocimiento de voz y escritura, detección de spam, entre otros. Ejemplo: distinguir carro de pelotas.
Aprendizaje no supervisado
Se trata de un método de entrenamiento similar a la forma en que procesa la información un ser humano, pero sin etiquetas, al contrario, se le dota de una gran cantidad de datos con las características propias de un objeto (elementos del carro y pelota)
Aprendizaje por refuerzo
A partir de la experiencia, los sistemas aprenden en base a pruebas y errores, optimizando su comportamiento. Es decir, el algoritmo va asociando progresivamente los patrones de éxito, para repetirlos hasta perfeccionarlos y volverse infalible.
Ejemplos: navegación de un vehículo en automático, toma de decisiones, etc.
El Machine Learning aplicado a la ciberseguridad
El ML ha revolucionado el mundo empresarial y social gracias a las aplicaciones y se le puede sacar partido en el área de la ciberseguridad, sobre todo porque las ciberamenazas no son siempre estables. Ellas evolucionan y surgen más sofisticadas.
Hay quienes aseguran que la subdisciplina de Deep Learning es menos efectivo que el Shallow Learning en la detección de amenazas cibernéticas.
En tal sentido, el Machine Learning es una herramienta ideal para combatirlas, dadas sus capacidades de adaptación y de aprendizaje.
En general, los algoritmos de Machine Learning, sean Deep o Shallow, supervisados o no supervisados, son más capaces de reconocer ciberataques si se centran en una sola amenaza, en lugar de varias a la vez.
¿A qué ayuda el ML en las empresas?
Las tecnologías basadas en ML ayudarán cada vez más a combatir el fraude, evaluar y optimizar los procesos de negocios, mejorar los procedimientos de prueba y desarrollar nuevas soluciones a los problemas existentes.
Detecta intrusos debido a su capacidad de analizar patrones de comportamiento al ingreso en los sistemas.
Protege equipos sensibles como los terminales de punto de venta (TPV) comerciales, que utilizan información bancaria de los usuarios.
Minimiza las vulnerabilidades: Sobre todo cuando los responsables de la ciberseguridad no tienen tiempo de defender los sistemas y tienen que centrarse en paliar los daños causados.
Cuando se detecten anomalías o situaciones sospechosas en los dispositivos conectados.
El Machine Learning es que, al igual que la ciberseguridad, avanza de manera muy dinámica y rápida.
La potencial capacidad del aprendizaje inteligente de las máquinas para mejorarse a sí mismas convierte a esta tecnología en una potente arma en la seguridad informática a tener muy en cuenta.
Conclusión
El Machine Learning ha evolucionado bastante desde su creación y hoy, gracias a él se pueden crear modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad.
Además, los sistemas proporcionan resultados rápidos y precisos sin intervención humana, incluso a gran escala.
El resultado: predicciones de alto valor para tomar mejores decisiones y desarrollar mejores acciones de negocio.
El campo de aplicación práctica depende de la imaginación y de los datos que estén disponibles en la empresa.
