Machine Learning: Ejemplos para conocer cómo funciona

Todos los días, camino al trabajo, a la universidad, de paseo o al mirar televisión, millones de usuarios utilizan aplicaciones, asistentes y programas que no solemos asociar con el Machine Learning. En este artículo te mostraremos algunos ejemplos de Machine Learning, para que comprendas que ya es parte de tu vida y no lo sabías.

Estas herramientas generan cada vez más información sobre nosotros, lo que hacemos y cómo lo hacemos. Y estos datos constituyen un valor muy importante para las empresas que quieren aprovechar las ventajas de la Inteligencia Artificial.

Sin embargo, es muy difícil juntar la información manualmente y analizarla en poco tiempo, por lo que aquí se introduce lo que llamamos Machine Learning.

Machine Learning: una ciencia que debes conocer

Seguramente has oído hablar de este tipo de disciplina cuando se habla de aprendizaje automático, Big Data o toma de decisiones. Esto se debe a que el Machine Learning forma parte del campo de la Inteligencia Artificial y se orienta al análisis predictivo.

Mediante el uso de algoritmos, permite a una tecnología identificar patrones en grandes porciones de datos (bases de datos) y puede predecir los comportamientos de los usuarios. De esta manera, el algoritmo «aprende» acerca de los datos que le brindamos. Luego logra detectar un patrón de comportamiento que ayudará a una empresa a identificar valores y tomar decisiones.

1. Ejemplos de Sistemas de recomendaciones con Machine Learning

Uno de los ejemplos más conocidos de Machine Learning son los sistemas de recomendaciones. Su principal función es darle al usuario algo que podría interesarle, desde la predicción de las evaluaciones de un contenido.

Spotify es, por excelencia, el ejemplo más adecuado, aunque también lo es Youtube Music. Ambas cuentan con un sistema de aprendizaje similar al de YouTube. Ambas aplicaciones son servicios de música, podcast y vídeo que a su vez proponen listas de reproducción y radios, según los gustos del usuario o los patrones de comportamiento.

Lo que hace que estas aplicaciones tengan tan aceitado su sistema de recomendaciones es, justamente, su capacidad de aprender y analizar rápidamente sobre lo que el usuario hace, lo que los demás usuarios eligen o comparten y la popularidad de las canciones que están escuchando.

Aquí el algoritmo establece un conjunto de objetos que debe identificar en las imágenes que se le muestran. Esto lo logra a partir de un entrenamiento constante con fotos o vídeos, para luego hacerlo automáticamente.

2. Reconocimiento de imágenes

Aquí el algoritmo establece un conjunto de objetos que debe identificar en las imágenes que se le muestran. Trabaja a partir de un entrenamiento con fotos o vídeos, para luego hacerlo automáticamente.  

Si bien es algo bastante común y se utiliza, por ejemplo, para detectar paletas de colores o identificar personas, podemos alejarnos un poco para proponer un ejemplo algo futurista pero cada vez más cercano. Gracias al Machine Learning y la profunda investigación del área de Autopilot, los coches de la marca de TESLA pueden moverse, fijar rutas acordes y detectar el movimiento de otros vehículos mediante ocho cámaras externas con visión por ordenador.

Además, estos coches eléctricos aportan entre sí para generar una base de datos que permita entrenar redes neuronales, de modo que en un futuro cercano sea posible la conducción autónoma total. Esto quiere decir que se apunta a una vida diaria en la que no sea necesaria la intervención humana para realizar grandes viajes, como también evitar accidentes por quedarse dormido.

3. Análisis predictivo

Los sistemas de predicción suelen emplearse en el mundo de los negocios para calcular riesgos, identificar pérdidas u oportunidades. 

La película Moneyball (2011) es un gran ejemplo (y una gran película) porque trata acerca de un equipo de beisbol, el Oakland Athletics, que debido a una racha negativa comienza a hacer uso de las estadísticas para elegir mejores jugadores. Lo interesante aquí es cómo esta técnica se convirtió en una herramienta fundamental para otros equipos de la Liga Americana, y cambió la forma de ver el negocio del deporte para siempre.

Lo que hace el sistema de predicción, entonces, es recolectar grandes cantidades de datos. Utiliza estos para construir predicciones sobre lo que puede suceder con determinadas variables. Si bien, en ese momento, el programa estadístico de la película no era como los sistemas de predicción que conocemos ahora, su gran impacto fue la posibilidad de «leer el futuro» de los jugadores y saber si serían buenos para el equipo.

De esta forma, puede aplicarse a una empresa de múltiples maneras, e identificar, como decíamos al comienzo, los riesgos y las oportunidades que le permitirán crecer en su nicho. Si estás interesado en utilizar un software de Estadísticas, te recomendamos la categoría de Software Estadístico, donde puedes encontrar herramientas como SalesForce Analytics Cloud, REstudio Estadísticas o Tableau Server.

Si, por otra parte, quieres optimizar la toma de decisiones y apostar por otras técnicas orientadas a la creación de conocimiento, también te recomendamos la categoría Software de Inteligencia de Negocio, donde puedes encontrar programas como Einstein Analytics, QlickView o Microsoft Power BI.

4. Ejemplo de Machine Learning: Segmentación de audiencia

Otro uso del Machine Learning también se orienta hacia la separación, clasificación y categorización de grandes cantidades de datos. Puede ser en relación con la edad, género, gustos o ubicación demográfica de los clientes o potenciales clientes.

La empresa Meta, que concentra gran parte de las redes sociales más populares, cuenta con gran cantidad de herramientas para marcas y negocios. Permiten, por ejemplo, medir los resultados de sus publicaciones y obtener recomendaciones de segmentos de posibles audiencias interesadas en su producto.

En Instagram, Facebook y Pinterest, el impacto de las publicidades se mide con el análisis de comportamiento de esos usuarios con respecto a la publicación. Esto ayuda a definir los clientes potenciales para crecer en dicha red social.

A modo de conclusión

Los ejemplos de Machine Learning abundan en la vida cotidiana y empresarial. También en esos espacios que antes eran impensados, como el deporte o las artes.

Por eso, la importancia del análisis de datos es cada vez más vital para cualquier tipo de empresa interesada en alcanzar la eficiencia y una posición competitiva en el mercado.

Si estás interesado en aplicar este tipo de tecnología orientada al análisis de datos, y buscas tomar decisiones referidas a sus interpretaciones, puedes visitar la sección Analítica de ComparaSofware. Allí encontrarás comparaciones de diferentes tipos de software para conocer en profundidad a los usuarios y clientes.