Cómo pueden los negocios sacar partido del machine learning
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Política de cookiesVer en youtube.comLa inteligencia artificial y el machine learning son tecnologías que permiten automatizar tareas mecánicas del día a día para que el talento de las organizaciones se enfoque en generar valor añadido para el negocio. Sin embargo, estas tecnologías y sus casos prácticos aún son grandes desconocidas para muchas compañías, sobre todo pymes, que no se atreven a dar el salto definitivo de la transformación digital. Lo primero para introducirse en el mundo del machine learning es conocer los dos tipos de aprendizaje automático que existen: el aprendizaje supervisado y el no supervisado.
El machine learning no supervisado es aquel en el que proporcionamos los datos al modelo sin incluir etiquetas o directrices específicas. Luego, el modelo hallará patrones en los datos mismos al encontrar atributos similares entre diferentes elementos de datos. Cuando los datos se organizan en grupos según atributos o propiedades similares, se denomina Clustering. La detección de anomalías en los datos en función de las propiedades de estos constituye el tipo más común de aprendizaje automático no supervisado.
Por otra parte, el machine learning supervisado es aquel en el que proporcionamos al algoritmo las etiquetas que guiarán el proceso. Una vez que nuestro modelo esté bien entrenado proporcionándole suficientes datos representables, podemos implementarlo para la producción.
Machine learning no supervisado
Dependiendo de los atributos que sean importantes, los diferentes elementos de los datos se pueden organizar en diferentes grupos. Por ejemplo, en la imagen de abajo se mezclan las frutas y las verduras. Después de alimentar nuestro modelo con esta combinación de datos de frutas y verduras, en este caso, el modelo elige tomar el color como característica principal y crea grupos en consecuencia.
Detección de anomalías
Dado que el aprendizaje no supervisado busca los patrones dentro de los datos sin etiquetar, es un tipo de aprendizaje muy útil para la detección de anomalías. Cuando el algoritmo recibe constantemente datos similares, será fácil identificar el patrón o la entrada de datos que no comparten el comportamiento o atributos similares con el resto de los datos. En los datos de series de tiempo, se aplica generalmente para el mantenimiento predictivo.
Sistemas de recomendación
Los sistemas de recomendación se implementan ampliamente en varias industrias. La agrupación es esencialmente el tipo principal de machine learning no supervisado que se utiliza en estos sistemas. O es su tienda de comercio electrónico (eBay o Amazon), su plataforma de entretenimiento (YouTube o Netflix) o su red social (Facebook o LinkedIn), todos usan sistemas de recomendación para encontrar patrones y similitudes para recomendar productos que comprar, videos, películas y series que ver o amigos a los que agregar. Como se muestra en el ejemplo a continuación, el motor de recomendación de Netflix recomienda a un usuario ‘series para ver’ porque comparten atributos similares de la serie que acaba de terminar de ver.
Machine learning supervisado
El aprendizaje supervisado generalmente se clasifica en dos categorías: clasificación y regresión.
Clasificación
En este tipo de aprendizaje automático supervisado en el que se clasifican los elementos entre diferentes categorías u objetos dentro de una categoría. Por ejemplo, si se alimenta un modelo con imágenes de varias frutas y las etiqueta como frutas, una vez que el modelo esté bien entrenado, cuando se proporcione una imagen de una fruta, el algoritmo detectará si es una fruta o no. Del mismo modo, también se puede entrenar un modelo para clasificar entre diferentes frutas, es decir, manzana, naranja o plátano, proporcionando los datos adecuados para el entrenamiento.
Regresión
La regresión es el tipo de aprendizaje automático supervisado en el que predecimos un resultado o valor en función de la información disponible a partir de datos históricos. Por ejemplo, una empresa puede predecir sus necesidades de inventario basándose en los datos de ventas de meses anteriores. Del mismo modo, si tiene datos disponibles sobre los precios de la vivienda de una región en particular basados en diferentes atributos de las casas, puede predecir el precio de la casa que un individuo determinado planea comprar en una región en particular.
Casos de uso
Son númerosos los casos de uso en los que fabricantes de alto nivel han implementado machine learning e inteligencia artificial con éxito de la mano de Tech Data.
Imagine que es propietario de una tienda minorista y desea utilizar el aprendizaje automático para hacer que sus procesos sean más eficientes, tener más visibilidad y aumentar los ingresos en función de esa información. Su requisito es tener más información sobre los clientes que visitan su tienda, lo que generalmente se conoce como ‘análisis demográfico’ y desea predecir, en función de esa información, sus ventas y el inventario requerido. Advantech, basado en el hardware de Intel, proporciona una solución de ‘análisis del tráfico de la tienda"’ que utiliza el aprendizaje supervisado para clasificar entre la edad y el género de las personas. Junto con la solución completa de UShop, también puede predecir (regresión) sus ventas en función de la afluencia y cómo afectarán los ingresos de la tienda.
Por otro lado, IBM Watson Supply Chain Insights puede predecir, evaluar rápidamente y mitigar de manera más efectiva las interrupciones de las máquinas en el sector logístico para optimizar la toma de decisiones y el rendimiento de la cadena de suministro.
Las soluciones AXIS LPR se basan en una cámara Axis y un software asociado que se ejecuta en la cámara o en un servidor. Esta cámara captura automáticamente la matrícula de los automóviles en tiempo real, la compara o la agrega a una lista predefinida y luego toma las medidas adecuadas, como abrir una puerta, agregar un coste o generar una alerta. Es muy utilizada para gestionar el tráfico en aeropuertos, el aparcamiento en parkings o el control de acceso de vehículos a determinadas áreas o en peajes.