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 economÃa mundial.
Comprender el aprendizaje automático
Varios sectores de la economÃa se ocupan de 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 tecnologÃa, especÃficamente las capacidades informáticas avanzadas y el almacenamiento en la nube. Las empresas y los gobiernos se dan cuenta de la gran cantidad de conocimientos que se pueden obtener al aprovechar los grandes datos, pero carecen de los recursos y el tiempo necesarios para analizar su gran cantidad 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 genera predicciones en torno a 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 comprobar si hay un cambio de patrón, si lo hubiera. Sin embargo, el modelo no deberÃa cambiar.
Usos del aprendizaje automático
El aprendizaje automático se utiliza en diferentes sectores por varias 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 construir 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 digital inteligente es infinita a medida que las empresas y los gobiernos se vuelven más conscientes de las oportunidades que presenta el big data.
Aplicación de aprendizaje automático
El funcionamiento del aprendizaje automático se puede explicar mejor con una ilustración del mundo financiero. Tradicionalmente, los actores de inversión en el mercado de valores, como investigadores financieros, analistas, administradores de activos e inversores individuales, examinan 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 divulguen ampliamente cierta información pertinente y que solo la conozcan unos pocos que tienen la ventaja de ser empleados de la empresa o residentes del paÃs de donde proviene la información. Además, solo hay cierta cantidad de información que los humanos pueden recopilar y procesar dentro de un perÃodo de tiempo determinado. Aquà es donde entra el aprendizaje automático.
Una empresa de gestión de activos puede emplear el aprendizaje automático en su área de análisis e investigación 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 noticiosos de empresas, industrias, ciudades y paÃses, y esta información recopilada constituye el conjunto de datos. Los administradores de activos y los investigadores de la empresa no habrÃan 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 compañÃas mineras, polÃticas regulatorias sobre el sector de exploración y eventos polÃticos en paÃses 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 destacarÃa esto como datos relevantes. El modelo en la herramienta de aprendizaje automático luego usarÃa una herramienta de análisis llamada análisis predictivo para hacer predicciones sobre si la industria minera será rentable durante un perÃodo de tiempo, o qué acciones mineras es probable que aumenten de valor en un momento determinado, en función de la 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 raÃz de un evento desfavorable, como la huelga de mineros sudafricanos, el algoritmo de la computadora ajusta sus parámetros automáticamente para crear un nuevo patrón. De esta manera, el modelo computacional integrado en la máquina se mantiene actualizado incluso con cambios en los eventos mundiales y sin necesidad de que un ser 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 al salir del stock.
Reflejos
El aprendizaje automático es útil para analizar la inmensa cantidad de información que está disponible de manera consistente y fácil en el mundo para ayudar en la toma de decisiones.
Un algoritmo complejo o código fuente está integrado en una computadora que permite que la máquina identifique datos y construya predicciones en torno a los datos que identifica.
El aprendizaje automático se puede aplicar en una variedad de áreas, como inversiones, publicidad, préstamos, organización de noticias, detección de fraudes y más.
El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial (IA) con el concepto de que un programa de computadora puede aprender y adaptarse a nuevos datos sin intervención humana.
