¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (ML) es una subcategoría de inteligencia artificial que se refiere al proceso por el cual los PC desarrollan el reconocimiento de patrones o la capacidad de aprender continuamente y realizar predicciones basadas en datos, tras lo cual realizan ajustes sin haber sido programados específicamente para ello. 

Independientemente de que te entusiasme o no la idea de que las redes neuronales artificiales puedan un día ser lo suficientemente sofisticadas como para replicar la conciencia humana, existen ventajas prácticas innegables para el aprendizaje automático, principalmente:

  • Gestión inteligente de Big Data: sin la velocidad y la sofisticación del aprendizaje automático sería imposible procesar y extraer información del enorme volumen y variedad de datos que se generan a medida que los seres humanos y otras fuerzas ambientales interactúan con la tecnología.
  • Dispositivos inteligentes: desde dispositivos móviles que dan seguimiento a la salud y a los objetivos de bienestar, hasta vehículos de conducción autónoma y "ciudades inteligentes" con infraestructura que puede reducir automáticamente desperdicio de tiempo y energía, el Internet de las cosas (IoT) es una gran promesa, y el aprendizaje automático puede ayudar a dar sentido a este aumento significativo en los datos.
  • Experiencia del consumidor mejorada: el aprendizaje automático permite que los motores de búsqueda, las aplicaciones web y otras tecnologías adapten los resultados y las recomendaciones para que coincidan con las preferencias de los usuarios, creando experiencias personalizadas e increíbles para los consumidores.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es increíblemente complejo y el modo de funcionar varía según la tarea y el algoritmo utilizado para lograrla. Sin embargo, básicamente, un modelo de aprendizaje automático es un PC que analiza datos e identifica patrones, y luego usa esos conocimientos para completar mejor la tarea asignada. Cualquier tarea que se base en un grupo de puntos de datos o normas puede automatizarse con el uso del aprendizaje automático, incluso las tareas más complejas como responder llamadas del servicio de atención al cliente y revisar currículums.

Según la situación, los algoritmos del aprendizaje automático funcionan con más o menos intervención/refuerzo humano. Los cuatro modelos principales de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje de refuerzo.

Con el aprendizaje supervisado, el PC tiene un grupo etiquetado de datos que le permiten aprender a hacer una tarea humana. Este es el modelo menos complejo, ya que intenta replicar el aprendizaje humano.

Con el aprendizaje no supervisado, el PC tiene datos sin etiquetar y extrae de ellos información o patrones previamente desconocidos. Existen muchas maneras diferentes en que los algoritmos de aprendizaje automático hacen esto, incluidas:

  • Agrupación en clúster, en donde el PC encuentra puntos de datos similares dentro de un grupo de datos y los agrupa en consecuencia (creando «clústeres»).
  • Estimación de densidad, donde el PC descubre conocimientos al ver cómo se distribuye el grupo de datos.
  • Detección de anomalías, donde el PC identifica puntos de datos dentro de un grupo de datos que son significativamente diferentes del resto.
  • Análisis de componente principal (PCA), donde el PC analiza un grupo de datos y los resume para poder usarlos para hacer predicciones precisas.

 

Con el aprendizaje semisupervisado, el PC tiene una serie de datos parcialmente etiquetados y realiza su tarea usando los datos etiquetados para entender los parámetros e interpretar los datos no etiquetados.

Con el aprendizaje de refuerzo, el PC observa su entorno y usa esos datos para identificar la conducta ideal que minimizará el riesgo o maximizará la recompensa. Esto es un enfoque iterativo que requiere un tipo de señal de refuerzo para ayudar al PC a identificar mejor la acción adecuada.

¿Cómo se relacionan aprendizaje profundo y aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es la categoría más amplia de algoritmos que puede tomar un grupo de datos y usarlo para identificar patrones, descubrir información o hacer predicciones. El aprendizaje profundo es una rama particular del aprendizaje automático que toma la funcionalidad del ML y la lleva más allá de sus capacidades.

Con el aprendizaje automático en general, hay algo de participación humana porque los ingenieros pueden revisar los resultados de un algoritmo y hacer ajustes según la precisión. El aprendizaje profundo no se basa en esta revisión. En cambio, un algoritmo de aprendizaje profundo usa su propia red neuronal para verificar la precisión de sus resultados y luego aprender de ellos.

La red neuronal de un algoritmo de aprendizaje profundo es una estructura de algoritmos que se establece en capas para replicar la estructura del cerebro humano. En consecuencia, la red neuronal aprende a mejorar en la tarea con el tiempo sin ingenieros que le brinden comentarios al respecto.

Las dos principales etapas de desarrollo de una red neuronal son formación e inferencia. La formación es la etapa inicial donde el algoritmo de aprendizaje profundo se brinda con un grupo de datos y hay que interpretar lo que representa ese grupo de datos. Los ingenieros entonces brindan la red neuronal con comentarios sobre la precisión de su interpretación, y se ajusta en consecuencia. Puede haber muchas iteraciones en este proceso. La inferencia es cuando la red neuronal se implementa y puede tomar un grupo de datos que nunca antes había visto y hacer predicciones correctas sobre lo que representan.

Cómo MLops brindan beneficios de aprendizaje automático en todas las aplicaciones empresariales

El aprendizaje automático es elemento que hace que una empresa sea fuerte, flexible y resiliente. Las organizaciones inteligentes eligen el ML para generar crecimiento de arriba abajo, productividad del empleado y satisfacción del cliente.

Muchas empresas logran el éxito con pocos casos de uso del ML, pero ese en realidad es solo el comienzo del proceso. Experimentar con el aprendizaje automático puede ser lo primero, pero justo después se debe proceder a la integración de modelos de aprendizaje automático en procesos y aplicaciones empresariales para poder escalarlos en la empresa.

Muchas organizaciones carecen de capacidades, procesos y herramientas para alcanzar este nivel de integración empresarial. Para lograr con éxito el ML a escala, las empresas deben considerar invertir en MLOps, que incluye el proceso, herramientas y tecnología para optimizar y estandarizar cada etapa del ciclo de vida de ML desde el desarrollo del modelo hasta la puesta en marcha. El campo emergente de MLOps (operaciones de aprendizaje automático) trata de brindar agilidad y velocidad al ciclo de vida del ML. Se puede comparar con lo que hizo DevOps por el ciclo de vida de desarrollo de software.

Para progresar de la experimentación de ML a la puesta en marcha, las empresas necesitan contar con procesos de MLOps sólidos. Las MLOps no solo brindan a la organización una ventaja competitiva, también posibilitan que desarrolle otros casos de uso de aprendizaje automático. Esto genera ventajas adicionales, como la creación de talentos más sólidos a través del aumento de habilidades y un entorno más colaborador, además de mayor rentabilidad, mejores experiencias del cliente y mayor crecimiento de las ganancias.%3Ca%20href%3D%22https%3A%2F%2Fwww.hpe.com%2Fes%2Fes%2Fresources%2Fsolutions%2Fforrester-ops-ml.html%3FparentPage%3D%2Fes%2Fes%2Fwhat-is%2Fmachine-learning%22%20data-analytics-uaid%3D%22%22%20data-analytics-assetgated%3D%22true%22%20data-analytics-action%3D%22resource-click%22%20data-analytics-pub-id%3D%22%22%20data-analytics-assetname%3D%22Operationalize%20Machine%20Learning%22%20data-analytics-assettype%3D%22%22%20data-analytics-assetid%3D%22%22%20data-analytics-region-id%3D%22footnote_tip%7Clink_click%22%3EOperacionaliza%20el%20aprendizaje%20autom%C3%A1tico%3B%3C%2Fa%3EUn%20informe%20de%20liderazgo%20de%20pensamiento%20de%20Forrester%20Consulting%20encargado%20por%20HPE%20e%20Intel%3B%20junio%20de%202020.

 

Cómo usan las empresas el aprendizaje automático

En los sectores verticales, se están implementando correctamente las tecnologías y técnicas de aprendizaje automático, y brindan a las organizaciones resultados tangibles y reales.

En los servicios financieros, por ejemplo, los bancos usan modelos predictivos de aprendizaje automático que tienen en cuenta una enorme gama de medidas interrelacionadas, para comprender mejor las necesidades del cliente para satisfacerlas. Los modelos predictivos del ML también pueden develar y limitar la exposición al riesgo. Los bancos pueden identificar las amenazas cibernéticas, seguir y documentar comportamientos fraudulentos de clientes y predecir mejor el riesgo para productos nuevos. Los principales casos de uso del ML en banca incluyen la detección y la reducción del fraude, servicios de asesor financiero personal y puntuación de crédito y análisis de préstamos.

En el sector industrial, las empresas adoptaron la automatización y ahora es parte integral tanto de los equipos como de los procesos. Usan la creación de modeleo de ML para reorganizar y optimizar la producción de manera que tenga respuesta ante la demanda actual y sea consciente del cambio futuro. El resultado final es un proceso de fabricación que resulta a la vez ágil y resiliente. Los tres principales casos de uso de ML identificados en el sector industrial son las mejoras del rendimiento, el análisis de la causa raíz y la gestión del inventario y la cadena de suministro. %26nbsp%3B%3Ca%20href%3D%22%2Fes%2Fes%2Fcollaterals%2Fcollateral.a00108395.The-Industrialization-of-AI-business-white-paper.html%3Frpv%3Dcpf%26amp%3BparentPage%3D%2Fes%2Fes%2Fwhat-is%2Fmachine-learning.html%22%20data-analytics-uaid%3D%224057ed17-faaa-4f6b-81b2-d2a93934cc22%22%20data-analytics-assetgated%3D%22false%22%20data-analytics-action%3D%22resource-click%22%20data-analytics-pub-id%3D%22a00108395ese%22%20data-analytics-assetname%3D%22The%20Industrialization%20of%20AI%20business%20white%20paper%22%20data-analytics-assettype%3D%22analyst%20report%22%20data-analytics-assetid%3D%22a00108395ese%22%20data-analytics-region-id%3D%22footnote_tip%7Clink_click%22%3ELa%20industrializaci%C3%B3n%20de%20la%20inteligencia%20artificial%3C%2Fa%3E%3B%20Omdia%20en%20alianza%20con%20Hewlett%20Packard%20Enterprise%20y%20NVIDA%3B%202020

Las soluciones de aprendizaje automático de HPE van de la empresa al extremo

HPE ofrece aprendizaje automático para destrabar la complejidad y crear soluciones globales, desde el centro de datos empresarial central hasta la inteligencia en el extremo.

Los sistemas HPE Apollo Gen10 ofrecen una plataforma de aprendizaje profundo y aprendizaje automático empresarial con aceleradores líderes del sector, que ofrecen un rendimiento extraordinario para una mayor velocidad de inteligencia.

La plataforma de software HPE Ezmeral está diseñada para ayudar a las empresas a acelerar la transformación digital en la organización. Les permite aumentar la agilidad y la eficiencia, liberar conocimientos y brindar innovación empresarial. El portfolio completo cubre inteligencia artificial, aprendizaje automático, y análisis de datos, como también organización de contenedores y gestión, control de costes, automatización de TI, operaciones impulsadas por la IA, y seguridad.

Una solución de software HPE Ezmeral ML Ops amplía las capacidades de la HPE Ezmeral Container Platform para respaldar todo el ciclo de vida de aprendizaje automático e implementar procesos similares a DevOps de cara a estandarizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático.

Para ayudar a las empresas a moverse con rapidez más allá de las pruebas de concepto de ML a la producción, HPE Pointnext Advisory and Professional Services brinda la experiencia y los servicios que necesitas para entregar proyectos de ML. Con amplia experiencia en la realización de cientos de talleres y proyectos en todo el mundo, los expertos de HPE Pointnext proporcionan las capacidades y la experiencia necesarias para acelerar la implementación de proyectos de años a meses o semanas.