Sistemas de predicción. Machine Learning
¿Qué son los sistemas de predicción?
Los sistemas de predicción están conformados por un grupo de técnicas que construyen y estudian nuevas previsiones a través de una rama de la inteligencia artificial denominada aprendizaje automático, más conocida como Machine Learning por su nombre en Inglés.
Para poder proveer de los datos necesarios al sistema de predicción mediante Machine Learning, resulta esencial el uso de la recolección de datos históricos, el Big Data y el reconocimiento de patrones, con el objetivo de mejorar la toma de decisiones mediante técnicas de análisis de los datos obtenidos mediante Machine Learning.
Estos sistemas de aprendizaje automático están capacitados para realizar predicciones de mucho valor en materias como los errores en fabricación, las previsiones del sistema eléctrico, las predicciones meteorológicas, las estimación de precio de una vivienda, la detección de spam, la detección de texto a mano alzada, la detección de fraude… mediante una alimentación de datos de experiencia.
En este sentido, se podría considerar que el aprendizaje automático dota de la capacidad de aprendizaje a una máquina para lograr realizar predicciones con precisión sobre sistemas nuevos que no se hayan dado en situaciones anteriores.
Para ello, el aprendizaje automático hace uso de diferentes técnicas como modelos estadísticos, redes neuronales (ANN), máquinas de vectores soporte (SVM) o herramientas de agrupamiento (clusters) para poder predecir situaciones en base a la experiencia obtenida.
¿Qué es el Machine Learning? Aprendizaje automático
El aprendizaje automático o Machine Learning constituye uno de los grupos o apartados que se incluyen en la inteligencia artificial (IA) y se centra en desarrollar sistemas capaces de aprender, o mejorar el rendimiento, en función de los datos que se introducen en el sistema. En este sentido, cuando se habla del aprendizaje automático muchas veces se hace acompañando el concepto de Inteligencia Artificial, pero hay que tener en cuenta que aunque estén estrechamente relacionados, no significan lo mismo. Así, podríamos decir que que todos los sistemas de Machine Learning o aprendizaje automático son desarrollos de Inteligencia Artificial, pero en cambio, no todos los modelos de Inteligencia Artificial constituyen sistemas de Machine Learning.
Hoy en día, las organizaciones pueden tomar decisiones de forma anticipada en lugar de tener que esperar a que se dé el caso confiar en datos pasados gracias a los sistemas predictivos desarrollados mediante aprendizaje automático. Cuando utilizamos la aplicación de nuestro banco, cuando hacemos unas compras en un comercio electrónico, cuando usamos nuestras redes sociales o cuando accedemos a una plataforma de streaming como Netflix, los algoritmos de aprendizaje automático están trabajando continuamente para ofrecernos la mejor experiencia de usuario posible. El aprendizaje automático y la tecnología relacionada se desarrollan rápidamente, y apenas estamos empezando a conocer su potencial.
El poder de la predicción
El mantenimiento predictivo, es un claro ejemplo del grandísimo potencial que ofrecen los sistemas predictivos conformados mediante Machine Learning. El enfoque predictivo en el mantenimiento, permite conocer el estado pormenorizado de los equipos o productos a los fabricantes, empresas eléctricas, aerolíneas u otros muchos sectores. Esto permite detectar equipos o componentes que corren el riesgo de fallar en un futuro próximo, para notificar esta información al equipo de mantenimiento con antelación. De este modo se pueden hacer las reparaciones y sustituciones necesarias antes de que llegue a darse el fallo o rotura.
Pero no todo se limita a la productividad y los resultados económicos. Como ejemplo de la importancia que pueden llegar a tener estos sistemas predictivos desarrollados mediante metodologías de aprendizaje autónomo, el mantenimiento predictivo supuso un gran avance en la seguridad de la aviación civil. Mediante el enfoque predictivo, en el mantenimiento se hace posible conocer el desgaste sufrido y el estado en el que se encuentran las distintas piezas, componentes o módulos que conforman el avión, como por ejemplo el tren de aterrizaje. De este modo, el equipo de mantenimiento puede estimar cuándo será necesario realizar el arreglo o reemplazo, permitiendo evitar potenciales accidentes de aviación, con la consiguiente pérdida de vidas que esto podría implicar.
De este modo, los sistemas predictivos no solo permiten maximizar la productividad, sino que también pueden ser usados para aumentar la seguridad de los usuarios, el rendimiento de los activos, el tiempo de actividad o el control y la gestión de un inventario entre muchas otras cuestiones.
Así, podemos intuir que el Machine Learning ofrece un enorme potencial para ayudar a las organizaciones a desarrollar valor a partir de la gran cantidad de datos que las organizaciones tienen disponibles en sus bases de datos. Sin embargo, para poder manejar y sacar el máximo partido a esta información, resulta esencial contar con flujos de trabajo eficientes donde el Machine Learning se integre con el resto de recursos y herramientas de la organización para implementar modelos a gran escala.
Teniendo en cuenta todas estas cuestiones, podemos llegar a la conclusión de que el Machine Learning puede ser una herramienta de gran utilidad para poder predecir o estimar cuestiones que pueden ser tan importantes como:
- El ciclo de vida de los clientes y el valor de los mismos a lo largo de este ciclo.
- La detección de errores y anomalías en la producción de componentes, piezas o productos completos.
- La fijación de precios de forma dinámica en función de los criterios establecidos.
- El mantenimiento predictivo de maquinaria, vehículos o otros elementos.
- Clasificación de imágenes.
- Motores de recomendación.
- Estimaciones de demanda.
- Predicciones meteorológicas.
- Detección de fraudes potenciales.
- La detección de ataques informáticos.
- …
Data Mining
Al igual que hemos mencionado con la relación equivocada que suele hacerse entre el Machine Learning y la Inteligencia Artificial, el Data Mining es otro concepto que suele confundirse con el Aprendizaje Autónomo o Machine Learning. Lo cierto es que, si bien es incorrecto, no es de extrañar que se dé cierta confusión entre estos dos campos, ya que tanto la Minería de Datos o Data Mining y el Machine Learning cuentan con muchos conceptos en común, por eso a veces es difícil ver la diferencia entre las dos. En este sentido, al igual que el Machine Learning, el Data Mining es muy utilizado por empresas en el desarrollo de sus servicios, productos, herramientas y tecnologías, gracias a la capacidad que ha demostrado para encontrar las soluciones más adecuadas y poder tomar las decisiones más acertadas basándose en las evidencias (datos).
Sin embargo, el Data Mining, se centra en desarrollar toda la información posible a partir de los datos que tenemos a nuestra disposición. Gracias a los algoritmos que utiliza, la minería de datos permite descubrir todo lo que se esconde en los datos, incluso cuando hay poco o nulo conocimiento sobre el tema que trata. Además, puede ser de gran utilidad para predecir de manera acertada nuevos escenarios basándose en el análisis de los datos que alberga la base de datos de la organización.
Así, la diferencia principal entre estos dos campos reside en la necesidad de la participación humana. Si bien la Minería de Datos se puede llegar a automatizar en gran medida, todo lo que permite hacer el Data Mining requiere de la participación humana, sin ella el proceso no puede empezar, no puede funcionar y no puede terminar.
En contraposición con la Minería de Datos, el Machine Learning requiere escasa participación humana, ya que solo involucra a las personas en la definición del algoritmo con el que va a trabajar la inteligencia artificial.
Tipos de algoritmos de Machine Learning
Dentro del mundo del Machine Learning podemos enmarcar gran variedad de algoritmos de distinto tipo. La utilización de unos u otros algoritmos dependerá de las necesidades a las que se quiere dar respuesta.
Linear Regression (Logistic Regression)
Un algoritmo de regresión lineal o regresión logística se utiliza para realizar estimaciones y tratar de comprender las relaciones entre diferentes variables. Mide la relación entre la variable dependiente y una o varias variables independientes estimando las probabilidades utilizando una función logística, que sigue una distribución logística acumulativa.
Así, una de las principales funciones de este tipo de algoritmos consiste en poder realizar pronósticos o predicciones eficientes mediante Machine Learning.
Neural Networks
Las redes neuronales o neural networks como se conocen por su nombre en inglés, están basadas en el comportamiento de las redes neuronales en el cerebro humano. Este tipo de algoritmo de Machine Learning funciona creando una serie de capas conectadas con capas anexas. Así, se trata de una estructura de relaciones, muy similar a un cerebro, donde la información crea estructuras interconectadas para trabajar en conjunto. Las redes neuronales se suelen utilizar en aplicaciones muy concretas.
Clustering
Los algoritmos de clustering, también conocidos como algoritmos de agrupación, son algoritmos que hacen posible explorar y analizar los datos en entornos donde se desconoce la estructura de los mismos. Así, los modelos de clustering tienen como objetivo obtener y agrupar datos con características similares. De este modo, se trata de un modelo que se puede aplicar, por ejemplo, para definir estrategias de marketing gracias a la capacidad de crear distintas agrupaciones en función de los segmentos de clientes y sus características.
Decision tree
Los árboles de decisión se implementan como algoritmos de Machine Learning como un método determinado de cruce para representar los posibles resultados que podrían tener las distintas decisiones que podrían tomarse en una serie de encrucijadas. En este sentido, son visualmente similares a un diagrama de flujo. Dentro de los árboles de decisiones se definen una serie de nodos o encrucijadas con posibles bifurcaciones en base a las decisiones que se pueden tomar. En los algoritmos de árbol de decisión, las variables específicas son representadas mediante los nodos, mientras que las ramas representan los resultados de las opciones o decisiones que se pueden tomar.
Ejemplos de aplicación: Netflix, Amazon, YouTube…
Dada la gran cantidad de datos sobre el comportamiento de sus consumidores que almacenan muchas empresas, poder sacar un rendimiento económico de la información que pueden proporcionar estos datos es de vital importancia. En este sentido, los motores de recomendación son un claro ejemplo del potencial de herramientas como los algoritmos de aprendizaje autónomo para obtener un rendimiento económico de estos datos.
Los motores de recomendación se basan en el uso de algoritmos de machine learning para analizar grandes cantidades de datos convirtiéndolos en información de utilidad para la empresa y sus usuarios.
Como ejemplo del potencial de estos motores de recomendación, Netflix (y otras empresas como Amazon o YouTube) utiliza el suyo para ofrecer contenidos a sus usuarios en base a los resultados obtenidos de los datos de cada usuario que introduce en el algoritmo de aprendizaje autónomo de su motor. De este modo, consigue ofrecer a los usuarios contenidos con mayor probabilidad de ser vistos, complaciendo al usuarios y aumentando el tiempo de estancia del usuario en su plataforma.
En el caso de Netflix, la empresa valora económicamente el rendimiento de su motor de búsqueda en 1000 millones de dólares al año, mientras que Amazon estima que las recomendaciones de su motor son capaces de aumentar las ventas anuales de la plataforma de comercio electrónico entre un 20 y un 35 %.
Taller: Sistemas de predicción. Machine Learning.
Dirigido a:
El taller sobre Sistemas de predicción y Machine Learning está dirigido a profesionales que trabajan con sistemas que requieren de estimación, predicción o detección de situaciones o estados.
Contenidos del taller:
- Introducción al concepto de aprendizaje automático.
- Utilizar el potencial del BigData para capacitar/alimentar un sistema predictivo.
- Tipos de técnicas de aprendizaje automático.
- Casos reales de empresas en las que se están introduciendo estas técnicas.
- Ejemplos prácticos de sistemas de predicción.
Otros eventos y talleres relacionados:
Además del taller sobre Sistemas de predicción y Machine Learning, también llevamos a cabo otros talleres y eventos relacionados con la recopilación y el tratamiento de datos, así como sobre la toma de decisiones basada en la información que proporcionan los datos que pueden ser de tu interés:
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