Machine Learning & Deep Learning

Machine Learning & Deep Learning (English)

Los sistemas de IA aprenden de tus datos

Los sistemas de Inteligencia Artificial se adaptan y toman decisiones en base a lo que aprenden viendo datos. Esta capacidad de aprendizaje se consigue con técnicas de Machine Learning (Aprendizaje Automático) y Deep Learning (Aprendizaje Profundo).

Machine Learning

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning o aprendizaje automático es el puente entre el Big Data y la Inteligencia Artificial.

Las técnicas de Machine Learning permiten a los algoritmos identificar patrones complejos entre gran cantidad de datos, infiriendo así sus propias reglas para detectar patrones similares en nuevos conjuntos de datos.

Se crean sistemas inteligentes que mejoran de forma autónoma viendo datos. Así pueden aprender a predecir comportamientos, detectar similitudes o anomalías automáticamente o tomar las decisiones adecuadas.

La Inteligencia Artificial aprende con ejemplos. Los modelos de Machine Learning analizan muestras de datos reales que reflejan el proceso que se quiere mejorar o automatizar. Hablamos de entrenar algoritmos: el sistema extrae conclusiones relevantes o aprende a realizar una tarea sin ser programado previamente, solo a partir de lo que observa en los datos.

Funcionamiento Machine Learning

¿Cómo funciona el Machine Learning?

Se entrenan los algoritmos que van aprendiendo de los datos introducidos inicialmente para ir sacando conclusiones de nuevos datos que se le van proporcionado.

Tres pasos de un proyecto de Machine Learning

REVISIÓN DE LOS DATOS

Revisión de aquellos datos que pueden ser útiles, su almacenamiento y formatos. Hay que tratar los datos, eliminar los antiguos, los incompletos o los erróneos.

ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS

Organizar los datos facilita el aprendizaje automático. Se eligen los datos que reflejen las decisiones que después tendrá que tomar el sistema automáticamente.

ENTRENAMIENTO Y VALIDACIÓN DEL MODELO

Viendo los datos, el modelo descubrirá patrones y relaciones entre ellos, configurando su propia combinación de parámetros para detectarlos automáticamente en nueva información.

Estos modelos de Machine Learning son útiles para el mundo empresarial por su flexibilidad y su capacidad para adaptarse a los cambios, al poder reentrenarse a medida que se recogen nuevos datos o van entrando en el sistema en tiempo real.

Métodos de aprendizaje del Machine Learning

Las técnicas de Machine Learning son aplicables a negocios de cualquier sector que dispongan de los datos necesarios, para hacer predicciones o tomar decisiones de negocio.

APRENDIZAJE SUPERVISADO

En el aprendizaje supervisado se entrena a los sistemas con datos etiquetados o ejemplos concretos. Con esta información previa, los algoritmos buscarán lo mismo en nuevos conjuntos de datos.

APRENDIZAJE NO SUPERVISADO

En el aprendizaje no supervisado, los algoritmos no cuentan con un conocimiento previo, es el propio sistema el que observa las características o comportamientos de los datos y busca similitudes y patrones para agruparlos de alguna forma o detectar patrones anómalos que pueden resultar de interés.

APRENDIZAJE POR REFUERZO

Con el aprendizaje por refuerzo, el sistema aprende a partir de su propia experiencia, en base a un proceso de prueba y error y recompensas si toma decisiones correctas. Así llegará a generar automáticamente estrategias que permitan optimizar un proceso de negocio.

Las mejores decisión con Machine Learning

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Deep Learning

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning o aprendizaje profundo es un tipo especializado de Machine Learning.

El Deep Learning es  un modelo de aprendizaje por capas, que procesan la información dada en múltiples etapas sucesivas para así tener en cuenta interacciones complejas entre los datos observados.

La base del Deep Learning son las redes neuronales artificiales, sistemas que imitan el funcionamiento de las neuronas y mecanismos básicos del cerebro y, por tanto, intentan aproximarse a nuestra forma de aprender. Según la profundidad de la red (número de capas), se consigue un mayor nivel de abstracción, pudiendo así aprender de un mayor número de datos y conseguir un menor margen de error.

Capas del aprendizaje profundo:

Primera capa de aprendizaje

En una primera capa de aprendizaje, son varias las “neuronas” que procesan los datos de entrada individualmente.

Segunda capa de aprendizaje

Una segunda capa maneja esos resultados para tomar una decisión más compleja, al tener en cuenta lo detectado por la anterior.

Siguientes capas de aprendizaje

Y así sucesivamente, independientemente del número de capas, obteniendo un resultado cada vez más preciso.

Gracias al aprendizaje profundo, los modelos pueden identificar rostros o reconocer palabras habladas, haciendo posible abordar tareas de análisis complejas que no pueden acometerse con técnicas de machine learning más clásicas.

Función Deep Learning

¿Cómo funciona el Deep Learning?

El Deep Learning aborda otro tipo de datos y problemas. Se especializa en tratar datos no estructurados o multimedia (imágenes, vídeo, texto, audio) y se crean sistemas mucho más complejos y precisos.

Aplicaciones del Machine Learning y Deep Learning

Algunas de las ventajas que ofrecen estas técnicas:

Mejorar los procesos de negocio

El manejo automático del Big Data permite analizar la actividad de las empresas, identificar las acciones más beneficiosas, descartar las perjudiciales y buscar nuevas soluciones.

Mejorar la atención al cliente

Analizando cómo se comportan los clientes, se puede segmentar al público objetivo y ofrecer sugerencias o servicios personalizados.

Soluciones innovadoras

El Machine Learning puede aplicarse junto a otras técnicas, como el Procesamiento del Lenguaje Natural, para extraer valor de datos no estructurados y automatizar la clasificación de textos de reclamaciones o documentos legales.

Diagrama IA

Adaptación a los cambios de la empresa o el sector

Los modelos pueden actualizarse con frecuencia, al reentrenarlos con nuevos datos.

Detección automática de patrones

Se identifican variables y relaciones relevantes entre los datos de diferentes ámbitos: características de los candidatos de éxito en procesos de selección o los síntomas para diagnosticar una enfermedad.

Ahorro de tiempo y costes

Al automatizar los procesos, se obtienen resultados más precisos y de forma más rápida que si se realizaran manualmente.

Predicciones de tendencias

A través del análisis de datos y los patrones de comportamiento, se puede predecir, por ejemplo, qué productos tendrán más demanda o cuánta energía se consumirá.

Somos expertos en la gestión inteligente de los datos, desarrollando modelos de Machine Learning y Deep Learning.

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