Aprendizaje automático

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es el concepto de que un programa de computadora puede aprender y adaptarse a nuevos datos sin intervención humana. El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial (IA) que mantiene actualizados los algoritmos integrados de una computadora independientemente de los cambios en la economía mundial.

Comprensión del aprendizaje automático

Varios sectores de la economía están lidiando con enormes cantidades de datos disponibles en diferentes formatos de fuentes dispares. La enorme cantidad de datos, conocida como big data, se está volviendo fácilmente disponible y accesible debido al uso progresivo de la tecnología, específicamente las capacidades informáticas avanzadas y el almacenamiento en la nube. Las empresas y los gobiernos se dan cuenta de los enormes conocimientos que se pueden obtener al aprovechar los macrodatos, pero carecen de los recursos y el tiempo necesarios para analizar su riqueza de información. Como tal, diferentes industrias están empleando medidas de inteligencia artificial para recopilar, procesar, comunicar y compartir información útil de conjuntos de datos. Un método de IA que se utiliza cada vez más para el procesamiento de big data es el aprendizaje automático.

Las diversas aplicaciones de datos del aprendizaje automático se forman a través de un algoritmo complejo o código fuente integrado en la máquina o computadora. Este código de programación crea un modelo que identifica los datos y construye predicciones alrededor de los datos que identifica. El modelo utiliza parámetros integrados en el algoritmo para formar patrones para su proceso de toma de decisiones. Cuando hay datos nuevos o adicionales disponibles, el algoritmo ajusta automáticamente los parámetros para verificar si hay un cambio de patrón, si lo hubiera. Sin embargo, el modelo no debería cambiar.

Usos del aprendizaje automático

El aprendizaje automático se utiliza en diferentes sectores por diversas razones. Los sistemas comerciales se pueden calibrar para identificar nuevas oportunidades de inversión. Las plataformas de marketing y comercio electrónico se pueden ajustar para proporcionar recomendaciones precisas y personalizadas a sus usuarios en función del historial de búsqueda en Internet de los usuarios o de transacciones anteriores. Las instituciones crediticias pueden incorporar el aprendizaje automático para predecir préstamos incobrables y crear un modelo de riesgo crediticio. Los centros de información pueden utilizar el aprendizaje automático para cubrir grandes cantidades de noticias de todos los rincones del mundo. Los bancos pueden crear herramientas de detección de fraude a partir de técnicas de aprendizaje automático. La incorporación del aprendizaje automático en la era del conocimiento digital es interminable a medida que las empresas y los gobiernos se vuelven más conscientes de las oportunidades que presenta el big data.

Aplicación del aprendizaje automático

El funcionamiento del aprendizaje automático se puede explicar mejor con una ilustración en el mundo financiero. Tradicionalmente, los agentes de inversión en el mercado de valores, como los investigadores financieros, los analistas, los administradores de activos y los inversores individuales, revisan mucha información de diferentes empresas de todo el mundo para tomar decisiones de inversión rentables. Sin embargo, es posible que los medios de comunicación no publiquen ampliamente cierta información pertinente y que sólo la conozcan unos pocos que tienen la ventaja de ser empleados de la empresa o residentes del país de donde proviene la información. Además, hay una cantidad limitada de información que los humanos pueden recopilar y procesar dentro de un período de tiempo determinado. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje automático.

Una empresa de gestión de activos puede emplear el aprendizaje automático en su área de investigación y análisis de inversiones. Digamos que el administrador de activos solo invierte en acciones mineras. El modelo integrado en el sistema escanea la web y recopila todo tipo de eventos de noticias de empresas, industrias, ciudades y países, y esta información recopilada constituye el conjunto de datos. Los administradores de activos y los investigadores de la empresa no habrían podido obtener la información del conjunto de datos utilizando sus poderes e intelectos humanos. Los parámetros construidos junto con el modelo extraen solo datos sobre compañías mineras, políticas regulatorias en el sector de exploración y eventos políticos en países seleccionados del conjunto de datos.

Ejemplo de aprendizaje automático

Digamos que la empresa minera XYZ acaba de descubrir una mina de diamantes en un pequeño pueblo de Sudáfrica. Una herramienta de aprendizaje automático en manos de un administrador de activos que se centre en las empresas mineras destacaría esto como datos relevantes. El modelo en la herramienta de aprendizaje automático luego usaría una herramienta de análisis llamada análisis predictivo para hacer predicciones sobre si la industria minera será rentable durante un período de tiempo, o qué acciones mineras probablemente aumentarán de valor en un momento determinado, según el información reciente descubierta, sin ningún aporte del administrador de activos. Esta información se transmite al administrador de activos para analizar y tomar una decisión para su cartera. El administrador de activos puede entonces tomar la decisión de invertir millones de dólares en acciones de XYZ.

A raíz de un evento desfavorable, como la huelga de los mineros sudafricanos, el algoritmo informático ajusta sus parámetros automáticamente para crear un nuevo patrón. De esta manera, el modelo computacional integrado en la máquina se mantiene actualizado incluso con los cambios en los eventos mundiales y sin necesidad de que un humano modifique su código para reflejar los cambios. Debido a que el administrador de activos recibió estos nuevos datos a tiempo, puede limitar sus pérdidas saliendo de las existencias.