Machine Learning y la evolución algorítmica

Machine Learning y la evolución algorítmica

06/03/2019 0 Por World of Data

Es verdad que el mundo está en constante evolución, pero podemos afirmar que muchas de las soluciones tecnológicas usadas hoy en día, resultan del avance de la tecnología que ya nuestros padres y abuelos utilizaban en el pasado. La realidad es que existen aplicaciones analíticas que, en general, solían ser únicamente direccionadas al sector académico y, hoy en día, nos ayudan en situaciones de la vida cotidiana.

Por ejemplo: al pedir un préstamo financiero quizá no seamos conscientes de que se trata de una tecnología analítica la que autoriza, o no, dicho préstamo. Y, en este caso, la información personal del individuo en cuestión es comparada en un instante con la de miles de otros clientes que hayan pasado por el mismo trámite. Es probable que, si los datos y costumbres de esta persona son similares a los de otras que hayan cumplido con sus deberes y compromisos, en un principio el préstamo sea autorizado.

Sin embargo, ¿cómo identificamos esta similitud entre miles de personas y un individuo en particular? ¿Cómo evitar al máximo cometer injusticias al denegar un préstamo a clientes que cumplirían el compromiso de pagar según lo estipulado, o conceder el montante solicitado a una persona que no cumpliría con los requisitos? La respuesta a estas dudas e incertidumbres se encuentra en los “Modelos Analíticos” y existen varias estrategias para crear dichos modelos, Machine Learning es una de las más usadas.

Primero, hay que saber claramente ¿qué es el Machine Learning?

Es un área de la tecnología, creada a partir de búsquedas relacionadas con la Inteligencia Artificial. El uso creciente de estos métodos está fuertemente relacionado con el crecimiento exponencial del uso de Tecnologías de Información. Hoy en día se utiliza la tecnología para automatizar la construcción de modelos analíticos que, a su vez, utilizan algoritmos para aprender, de forma interactiva, a partir de datos. Es decir, la idea es que estos algoritmos sean casi autosuficientes con el mínimo posible de intervención humana.

Y ¿cuál es la diferencia entre Machine Learning y Estadística o Modelos Estadísticos?

Machine Learning y Estatística son similares en algunos aspectos, lo que permite comparar los resultados obtenidos por las dos metodologías. Pero es importante destacar el hecho de que, cuando se habla de crear Modelos Estadísticos, el objetivo es aprender algo relacionado con los datos, es decir, obtener insights a partir de informaciones existentes. Con Machine Learning, además de intentar determinar qué información nos proporcionan los datos, se crean ejemplos o reglas y, en cada uso del algoritmo, este está capacitado para aprender y mejorar a partir de los ejemplos.

Otro aspecto importante es el componente interactivo del Machine Learning, porque su uso permite que los modelos evolucionen al recopilar información a partir de cálculos internos, produciendo, así, resultados mejores y más fiables.

El uso de este tipo de metodología viene cobrando fuerza, en parte, debido al aumento sin precedentes del volumen de datos, planteando a las Organizaciones el reto de saber extraer información valiosa desde dichos datos, procedentes de diversas fuentes. Por otra parte, a día de hoy, las opciones de almacenamiento de esta información son más accesibles o incluso gratuitas.

Todo esto significa que, con los datos correctos, las tecnologías indicadas y el análisis adecuado, es posible producir, de forma rápida, modelos que puedan analizar una gran cantidad de datos, independientemente de su complejidad y obtener, así, resultados más precisos en un menor tiempo y con la mínima intervención humana. ¿El resultado? Previsiones de elevado valor que pueden orientar las mejores decisiones para el negocio.

Existen muchas aplicaciones para Machine Learning: detección de fraude; recomendaciones online de ofertas; publicidad en tiempo real en la web y en el entorno móvil; análisis de sentimientos basada en fuentes textuales de redes sociales; credit scoring; previsión de fallos en maquinaria y equipamientos; nuevos modelos de pricing (valoración); detección de intrusión en redes; análisis de patrones de escritura; entre muchas otras.

En resumen, se puede decir que la idea central es utilizar una tecnología de alto rendimiento, con carácter interactivo. Hay que destacar que lo que hace el uso del Machine Learning ventajoso es la posibilidad de crear sistemas que aprendan con los propios datos, obteniendo los mejores resultados con la menor intervención humana, y generar resultados muy eficaces, que posibilitan decisiones estratégicas, incluso, en tiempo real.