Las soluciones de aprendizaje automático pueden considerarse una subdivisión de la inteligencia artificial, con múltiples algoritmos de aprendizaje automático combinados para crear inteligencia artificial. Sin embargo, algunos de estos algoritmos pueden usarse para realizar tareas específicas y limitadas, que van desde contestar teléfonos hasta reconocer imágenes. 

Aprendizaje automático (ML) las soluciones se utilizan normalmente en situaciones que requieren adaptabilidad, una variedad limitada de respuestas para elegir y donde ML puede aprender de sus errores. 

Las soluciones adaptables de aprendizaje automático pueden ser increíblemente dinámicas y se utilizan para resolver diversos problemas, que van desde el reconocimiento de spam hasta la compatibilidad con chatbots y asistentes personales virtuales.

Según la  Profesor del MIT Thomas W. Malone, “Solo en los últimos cinco o 10 años, el aprendizaje automático se ha convertido en una forma crítica, posiblemente la forma más importante, en la que se realizan la mayoría de las partes de la IA. Es por eso que algunas personas usan los términos IA y aprendizaje automático casi como sinónimos... la mayoría de los avances actuales en IA han involucrado el aprendizaje automático".

Actualmente, las soluciones de aprendizaje automático se utilizan para mejorar varios procesos comerciales, pero aún se están descubriendo nuevos usos. Además, usando algoritmos de aprendizaje automático prestar servicios alterará los viejos modelos de negocio y promoverá la creación de otros nuevos. Esto, a su vez, puede permitir que el negocio evolucione, volviéndose más eficiente y rentable. 

La creación de una solución exitosa de aprendizaje automático comenzará con el reconocimiento de un problema específico o una oportunidad comercial. 

A diferencia de la programación tradicional con un programa creado manualmente que usa datos de entrada para generar la salida, máquina de aprendizaje utiliza los datos de entrada y los datos de salida para crear un programa. A medida que continúen desarrollándose los avances en el aprendizaje automático, la gama de sus usos y aplicaciones también se expandirá. 

Una pregunta importante es: "Si la solución de aprendizaje automático mejora las ventas y la rentabilidad, ¿cuánto tiempo tardará en amortizarse la inversión?"

Soluciones de aprendizaje automático listas para usar

La mayoría de los enfoques de ML "listos para usar" son fáciles de instalar y usar. Las herramientas listas para usar necesitan poco más que hacer clic en un botón de descarga, seguido de una breve espera mientras se descarga el software. Aunque son bastante simples, lamentablemente vienen con algunas limitaciones:

• Repetición tediosa: Una tarea puede requerir repetir la misma acción varias veces manualmente. Algunas soluciones de ML incluyen opciones de "descarga masiva" o "carga masiva", pero no todas lo hacen.
• Almacenamiento manual: Si el trabajo de ML es una pequeña parte de una fase mucho más larga, es posible que sea necesario guardar los datos manualmente, lo que lleva mucho tiempo.  

El software comercial rara vez ofrece la gama de servicios que se necesitan, y es posible que se requiera cierto nivel de personalización. Cuanto más singular sea el proyecto, menos probable es que exista una solución lista para usar. Algunos de los usos más comunes del aprendizaje automático son: 

• Reconocimiento de spam: Una de las aplicaciones más básicas del aprendizaje automático. Los proveedores de correo electrónico normalmente filtran el spam no deseado. Usan un modelo ML para identificar el spam, basado en características reconocibles. Redes neuronales use un proceso de filtrado basado en el contenido para segregar los correos electrónicos no deseados como spam. (Spambrella, SpamTitan, cerospam)

• Recomendaciones de productos: Estos sistemas de aprendizaje automático son utilizados constantemente por sitios web de comercio electrónico, motores de búsqueda y aplicaciones web y móviles. Los minoristas destacados de Internet (por ejemplo, Amazon y eBay) a menudo presentan una línea de productos recomendados basados ​​en compras anteriores del consumidor. (oficinista.io, Levantar, Qubit) 

• Reconocimiento de imagen: Aprendizaje profundo (una subdivisión del aprendizaje automático) se utiliza en el reconocimiento de imágenes y videos. Estas soluciones de aprendizaje automático se utilizan para diversas tareas de reconocimiento, incluido el reconocimiento facial, la detección de objetos, las búsquedas visuales, la detección de texto y la detección de logotipos y puntos de referencia. (Infiviz, vue.ai, Búsqueda de imágenes de Alibaba)

• Fraude: Las transacciones bancarias fraudulentas se han convertido en algo común. Se han desarrollado soluciones de aprendizaje automático en finanzas que crean automáticamente modelos de ML predictivos de alta precisión que identifican y separan una gran variedad de posibles actividades fraudulentas. (Asesor de datos, Tamizar, Sin Fraude) 

• Previsión de la demanda: Se utiliza en múltiples industrias, desde el comercio electrónico hasta la fabricación y el transporte. Utiliza datos históricos para respaldar modelos y algoritmos de ML para predecir la demanda de productos, energía, servicios y uso. La previsión de demanda basada en ML se ha vuelto extremadamente precisa, rápida y transparente. (Logilidad, fayrix, Previsión de la demanda)

• Asistentes personales virtuales: Estos aceptan y comprenden comandos de voz y pueden realizar tareas simples, como hacer una llamada telefónica, programar una cita y apagar una luz. Un asistente personal virtual utiliza procesamiento de lenguaje natural, IA, automatización de software robótico y múltiples algoritmos de aprendizaje automático para comprender los comandos verbales y procesarlos. (Siri, aisiri, Nuance)

• Atención al cliente automatizada: Administrar múltiples interacciones con clientes en línea puede ser difícil y se ha convertido en un punto de frustración para muchas empresas. Esto se debe principalmente a que las empresas carecen del personal de atención al cliente necesario para hacer frente al volumen de consultas que reciben a diario. (Zendesk, Un escritorio, Hubspot)

(Los proveedores de servicios anteriores son ejemplos, no sugerencias. Se recomienda investigar).

Acceso a soluciones de aprendizaje automático de código abierto

Para maximizar la eficiencia, es importante comenzar con un problema comercial claramente definido. Como parte del proceso de aclaración, se debe hacer la pregunta: "¿El aprendizaje automático realmente ayudará a resolver el problema?" (Debe entenderse que los algoritmos, ya sean listos para usar o recién creados, pueden no proporcionar la solución esperada).

GitHub actúa como una ubicación central para la mayoría de los proyectos de código abierto actuales. Los científicos, investigadores, empresas y aficionados brindan una amplia variedad de soluciones y las comparten allí. GitHub admite una comunidad global de investigadores colaborativos y puede ser útil al investigar opciones de aprendizaje automático.

Muchas de estas soluciones de ML están bien diseñadas y vienen con documentación completa, que incluye bases de código completas e instrucciones paso a paso. 

Además, el acceso al código base generalmente no está restringido (a diferencia de las suscripciones o los acuerdos por uso). Esto permite al usuario comprender cómo funciona la solución y ajustarla según sea necesario. El código ML se puede ajustar y fusionar con el código base de la empresa.

If configurado correctamente, el aprendizaje automático puede agilizar la resolución de problemas de los clientes y ayudar a mejorar la satisfacción del cliente.

La personalización del código requiere experiencia, y cuanto mayor sea la personalización, más experiencia se necesita. A pesar de esto, las soluciones de aprendizaje automático de código abierto pueden ser un recurso muy práctico. 

Acceso a Amazon SageMaker

La nube de AWS ofrece un servicio de aprendizaje automático que permite a personas de todos los niveles usar y desarrollar tecnología de aprendizaje automático. Este servicio se llama SageMaker (que no debe confundirse con el servicio de aprendizaje automático de Amazon, que ya no acepta nuevos miembros ni se actualiza) y ofrece un servicio completo de aprendizaje automático. Puede ayudar en la creación de modelos de aprendizaje automático. Hay un guia de entrenamiento disponible, junto con algunos cursos. 

Los servicios de SageMaker se facturan por minuto de uso. No hay compromisos iniciales ni tarifas mínimas.

Resumen

La tecnología de aprendizaje automático puede reconocer patrones, acceder a los datos e interpretar el comportamiento. Proporciona sistemas de atención al cliente que están diseñados para imitar a humanos reales en la resolución de consultas únicas de un cliente. Las soluciones de aprendizaje automático están entrenadas con lenguajes humanos y variaciones de voz para traducir la voz a palabras de manera eficiente y luego ofrecer respuestas inteligentes.

Las organizaciones que desarrollan tecnología de punta (startups, empresas tecnológicas y universidades) se esfuerzan por desarrollar formas nuevas y novedosas de utilizar el aprendizaje automático. Algunos conceptos nuevos son:

• Automatización del control de acceso de los empleados: Amazon lanzó un concurso de aprendizaje automático en Kaggle para desarrollar un control de acceso de empleados automatizado. Están intentando desarrollar un algoritmo informático que pueda predecir a los empleados a los que se les debería conceder acceso a recursos restringidos.

• Protección de los animales: La Universidad de Cornell está desarrollando un algoritmo para identificar ballenas para que los barcos puedan evitar golpearlas accidentalmente. 

• Predicción de los tiempos de espera en la sala de emergencias: Las organizaciones de atención de la salud han comenzado a utilizar una solución de aprendizaje automático llamada "Simulación de eventos discretos" para predecir los tiempos de espera de los pacientes que llegan a una sala de emergencias.

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