Aprendizaje automático (Machine Learning), inteligencia artificial (IA), minería de datos, todos estos términos están siendo arrojados por todos lados últimamente. Curiosamente, a medida que la IA recibe más atención, más confusa se vuelve.

A medida que la industria tecnológica permanece bajo los focos, nos bombardean con información poco clara y rumores sobre la IA. Algunas veces nos sentimos  y nos hacen sentir abrumados y desmotivados para entender cómo funciona la IA.

Parece que cada vez que encendemos las noticias alguien está alabando la IA o criticándola. No hay forma de escapar del futuro de la tecnología, ya que podemos empezar por entender por qué el aprendizaje automático puede mejorar enormemente nuestra relación con la tecnología.

Machine Learning vs. Aprendizaje de humanos: ¿Cuál es la diferencia y por qué impactará en la forma en que aprendemos?

¿Qué es el Machine Learning?

Machine Learning es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que entrena a las máquinas para que aprendan. El aprendizaje automático es una forma de minería de datos que construye algoritmos específicos para mejorar el proceso de aprendizaje y predicción de las máquinas. La minería de datos es el proceso de descubrir patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos.

El objetivo de Machine Learning es utilizar los datos para que nuestras máquinas sean tan eficientes como los humanos en la realización de diferentes tareas. El enfoque es encontrar los datos correctos para que las máquinas puedan ser más precisas en sus predicciones sin ser programadas.

Podemos ver que las máquinas son capaces de aprender de la forma exacta en que los humanos lo hacen, cuando nacemos no sabemos absolutamente nada, pero con la repetición y la experiencia, eventualmente nos convertimos en seres humanos capaces. Con los datos correctos y las pruebas, las máquinas son capaces de aprender de una manera similar a nosotros.

Para ello hay un ciclo de aprendizaje de la máquina que utiliza los datos necesarios para luego entrenar el algoritmo para hacer una tarea. Luego está la prueba para ver si la máquina fue capaz de cumplir la tarea. Luego se toman los resultados y se obtiene una retroalimentación sobre lo bien que la máquina funcionó. Finalmente, utilizan esa retroalimentación para mejorar los datos y hacer que las predicciones/decisiones de la máquina sean cada vez más precisas.

Podemos ver cómo este ciclo se lleva a cabo en un ejemplo común de clasificación de imágenes entrenando a una máquina para que distinga la diferencia entre la imagen de un gato y la de un perro. La máquina aprenderá a entender la diferencia al ser alimentada con datos estadísticos basados en la anatomía de los dos animales.

 

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Por ejemplo, muchos perros tienen orejas caídas, mientras que los gatos tienen orejas puntiagudas, y el ordenador por sí solo puede utilizar todos los datos para elegir correctamente cuál de ellos es un gato y cuál un perro. Inevitablemente habrá errores en este proceso, por lo que la etapa de retroalimentación en el ciclo es crucial para asegurar que la computadora pueda seguir aprendiendo, como lo hacíamos cuando éramos niños.

Entonces, ¿por qué debería importarnos si una máquina puede distinguir con éxito un perro de un gato?

Bueno, deberíamos centrarnos en cómo el aprendizaje por máquina está cambiando el mundo que nos rodea. Cuantas más máquinas puedan hacer las tareas mundanas de baja prioridad para nosotros, más tiempo y energía podremos dedicar a aprender y a trabajar en nuestras pasiones. En última instancia, cuanto más inteligentes podamos hacer nuestras máquinas, más inteligentes nos hacemos a nosotros mismos.

Desglosando cómo funciona el aprendizaje por máquina

A modo de resumen general, los algoritmos de aprendizaje de la máquina se dividen en dos secciones:

Aprendizaje supervisado y Aprendizaje no supervisado.

Aprendizaje supervisado significa que el algoritmo tiene un analista de datos que ayuda a dar la retroalimentación necesaria durante la etapa de entrenamiento. De esta manera, una vez realizado el entrenamiento, el algoritmo puede aplicar todo lo aprendido a los nuevos datos. Todos los datos son etiquetados y el analista de datos sabe las respuestas correctas y actúa como profesor para evaluar si la máquina obtuvo las respuestas correctas.

El aprendizaje no supervisado se utiliza en el aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático donde las máquinas utilizan un enfoque iterativo y no necesitan entrenamiento. Esto significa que las máquinas pueden tomar decisiones y hacer predicciones por sí mismas.

Nuestras relaciones con las máquinas son más íntimas de lo que pensábamos

Muchas empresas están utilizando el aprendizaje automático porque puede ayudarles a alcanzar un objetivo esencial que todas las empresas desean: mejorar la satisfacción del usuario. Los avanzados algoritmos de aprendizaje automático nos ofrecen la posibilidad de personalizar verdaderamente la experiencia de todos utilizando las empresas en línea más comunes. Si observamos estas tres influyentes empresas; Google, Amazon y Facebook, vemos cómo el aprendizaje automático impacta en nuestras vidas diariamente.

Google ha estado confiando mucho en el aprendizaje automático para mejorar su comprensión de la intención de búsqueda del usuario. El aprendizaje automático hace posible dar la selección más precisa de contenido al usuario porque tiene los datos para conocer mejor la intención específica del usuario.

Amazon utiliza el aprendizaje automático para centrarse en el reconocimiento de patrones. Los algoritmos del aprendizaje automático ayudan a Amazon a predecir los intereses de los usuarios en cuanto a los productos y pueden ofrecer al usuario sugerencias sobre los productos que creen que realmente quieren.

Facebook también aplica estratégicamente las técnicas de aprendizaje automático para personalizar la alimentación de noticias de los usuarios para garantizar una mejor experiencia del usuario. Al igual que las demás empresas, Facebook utiliza el análisis predictivo para darnos una sensación individualista filtrando a quién prestamos más atención en Facebook para mostrarnos primero la información más relevante en nuestro Canal de Noticias.

El Machine Learning nos ayuda a ser más eficientes con nuestra tecnología conociéndonos mejor a cada uno de nosotros. Ya que todos somos cada vez más dependientes de Internet, ¿Por qué deberíamos tener una experiencia genérica si todos somos diferentes?

Nuestras diferencias son las que nos hacen humanos, así que nuestras herramientas deberían representarnos a todos por separado. El papel del aprendizaje automático en la comprensión de nuestros rasgos individuales mejora nuestra relación con la tecnología.

Cómo en Keybe utilizamos el aprendizaje automático para aprender más sobre nuestros clientes

Nosotros en Keybe usamos Machine Learning para ayudarnos a poner a Las Personas primero. Por eso queremos usar el aprendizaje automático de una manera completamente transparente para romper esta barrera. Con Machine Learning, somos capaces de entender a las personas usando tácticas como el reconocimiento de patrones y el análisis predictivo para llegar a conocerlos realmente. Esto ayuda a que todos obtengan la experiencia que se merecen.

machine learning keybeNuestros productos están orientados a entender el futuro de tus negocios. Por ejemplo, nuestro producto de Servicio con Empatía se centra en conocer a sus clientes para que pueda construir relaciones basadas en la confianza. Con Keybe tus clientes son lo primero, pueden elegir cómo quieren ser tratados para asegurarse de que puedas conectar con ellos de la manera más precisa posible.

Máquinas más inteligentes significan seres humanos más inteligentes

Hay tantas complejidades bajo la superficie de la IA que la mera idea de entender cómo funciona es desalentadora. En lugar de quedarnos atrapados en la jerga técnica, tenemos que dar un paso atrás y pensar por qué nos importa el Machine Learning.

Entre más le demos la bienvenida al Machine Learning, más podemos beneficiarnos de sus habilidades. Muchas tareas mundanas se pueden levantar de nuestros hombros, dándonos más tiempo para concentrarnos en las cosas importantes. Las experiencias más personalizadas hacen que nuestra relación con nuestros dispositivos sea más significativa. Estos son sólo algunos ejemplos de cómo tener máquinas más inteligentes puede ayudarnos a vivir vidas más inteligentes.

Si deseas saber más de este tema no dudes en contactarnos ¿Conversamos?

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En un mundo donde las personas se convierten en datos, nosotros convertimos los datos en personas

Soy Keybe y te ayudo a comprender mejor a las personas que se relacionan con tus negocios y a liberar el verdadero potencial de tu equipo.

Mi propósito es ayudarle a tomar mejores decisiones para tus estrategias gracias a que interpreto millones de comportamientos con técnicas y procesos  basados en Machine Learning para siempre entregarte Data Empática.

El diseño, el desarrollo, la formación y la asistencia de mi servicio lo realiza un equipo profesional de científicos entusiastas con resultados probados en diferentes mercados durante los últimos 4 años.

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