¿Qué es el machine learning?

El potencial y el atractivo del machine learning radican en su capacidad para tratar enormes volúmenes de datos, imposibles de procesar por el cerebro humano. Los sectores que recopilan una gran cantidad de información necesitan soluciones capaces de procesar estos datos y de extraer información comprensible que permita adoptar decisiones coherentes. El análisis predictivo de estos datos permite prever situaciones específicas, y ahí es donde el machine learning cobra todo su interés. Pongamos como ejemplo al sector financiero: el aprendizaje automático permite detectar fraudes, comportamientos conflictivos y otros elementos clave para el funcionamiento de las instituciones financieras.

Los cada vez más numerosos datos transaccionales que generamos también permiten que las empresas se dirijan de forma más precisa a sus clientes en función de sus pautas de compra, identificando las repeticiones. La información que buscamos y los sitios web que visitamos también generan datos que pueden ser utilizados por el machine learning para definir nuestras preferencias. Por lo tanto, es evidente que esta técnica de tratamiento de datos, sin necesidad de intervención humana, constituye una baza importante para aquellas empresas que desean aprovechar la gran cantidad de información a su disposición. Dado el gran volumen de datos que se deben procesar, es muy poco probable que una persona pueda sacar partido a toda esta información. Sin embargo, para grandes empresas como Amazon o Google, la implantación de la IA y el machine learning en sus procesos se ha convertido en una necesidad constante, debido al flujo de datos que generan.

Con un aumento constante de la producción de datos, cada vez son más las empresas que integran estas tecnologías en su infraestructura para poder aprovechar mejor la información a su disposición. Los objetos conectados, por ejemplo, están cada vez más presentes en nuestro día a día. En 2019, existían más de 8000 millones de objetos conectados en nuestra sociedad que permitían recopilar datos sobre nuestro ritmo de vida, nuestro consumo o nuestros hábitos, e incluso reconocer nuestra voz. Se calcula que este número se ha multiplicado por cinco en 2020. Todo esto se traduce en una masa de información crítica para las empresas, y el machine learning permite identificar qué elementos deben utilizarse. Como podemos ver, el desafío es enorme. Las aplicaciones para nuestra sociedad moderna son también múltiples: reconocimiento facial, coches autónomos, robótica, casas inteligentes...: la clave consiste en saber utilizar correctamente esta potente herramienta. Y es que esta tecnología no solo se dirige a desarrolladores con experiencia en el sector de la IA, sino que cada vez son más las empresas que se lanzan a la aventura del machine learning, eligiendo soluciones llave en mano adaptadas a sus objetivos.

El machine learning se basa fundamentalmente en «la experiencia»: el ordenador recopila una gran cantidad de datos que utiliza posteriormente para analizar situaciones y anticiparlas. El objetivo es que la máquina pueda configurarse por sí misma con un «plan interno» que permita identificar los elementos clave en los que debe centrarse. Para ello, deberá «experimentar» con diferentes ejemplos y pruebas para poder avanzar: de ahí que hablemos de aprendizaje.

Sin embargo, el ordenador necesita datos de aprendizaje con los que entrenarse. Así pues, la exploración de datos constituye la base del funcionamiento del machine learning. Estos datos se conocen como datos de entrenamiento o «training data set». Asimismo, es necesario disponer de un software y algoritmos de análisis adecuados, así como de un entorno de despliegue (generalmente un servidor adaptado a las necesidades de cálculo requeridas). Existen diferentes tipos de aprendizaje, que varían en función de si se conoce o no la respuesta que se busca, del tipo de datos analizados, del entorno de los datos en cuestión y del tipo de análisis realizado (estadísticas, comparaciones, reconocimiento de imágenes, etc.). Los algoritmos de aprendizaje y la potencia de cálculo requerida también difieren en función de la tarea que se realiza.

El aprendizaje del ordenador puede dividirse en dos etapas: la primera consiste en la elaboración del modelo a partir del conjunto de datos de prueba, también conocidos como «datos de observación». Esta primera fase, denominada fase de prueba o de entrenamiento, permite definir la tarea que queremos tratar (detectar la presencia de un elemento en una fotografía, identificar una reincidencia estadística, responder a la señal de un sensor, etc.). La siguiente etapa consiste en la puesta en producción del modelo, que puede optimizarse con la introducción de nuevos datos. Aunque algunos sistemas pueden continuar su fase de aprendizaje durante la fase de producción, es necesario obtener «feedbacks» sobre los resultados producidos para poder garantizar la optimización del modelo y el correcto comportamiento de la máquina. Otros sistemas pueden seguir aprendiendo por sí solos y volverse autónomos.

La calidad de estos aprendizajes dependerá de diversos factores:

• El número de ejemplos relevantes que el ordenador puede analizar. Cuantos más ejemplos haya, más preciso será el análisis de los datos.
• El número de características que describen los ejemplos. Cuanto más sencillos y precisos sean estos ejemplos (tamaño, peso, cantidad, velocidad, etc.), más rápido y acertado será el análisis.
• La calidad de la base de datos utilizada. Si faltan demasiados datos, el análisis se verá afectado. Los datos falsos o anecdóticos también pueden distorsionar los resultados.

Así pues, si se respetan al máximo estos criterios, el algoritmo de predicción será más preciso y el análisis resultará más pertinente. Una vez que haya definido el proyecto de aprendizaje automático y que las bases de datos estén listas, ¡podrá empezar a sacar el máximo partido al machine learning!

En OVHcloud trabajamos a diario para acercar la tecnología a todos los sectores de actividad. Estamos convencidos de que la IA y todo el potencial que encierra no pueden estar reservados a los gigantes informáticos y las grandes empresas. Por eso queremos ayudarle y acompañarle en el desarrollo de sus proyectos de IA y machine learning. Y es que la inteligencia artificial permite que los profesionales ganen en eficacia, facilitando la toma de decisiones. OVHcloud pone a su disposición herramientas que le permiten afrontar con éxito los retos empresariales actuales, como el análisis predictivo de conjuntos de datos, simplificando así su uso para los diferentes perfiles de usuarios. Para ello, ayudamos a nuestros clientes a desarrollar su propio sistema de inteligencia artificial.

Con las soluciones Data Analytics de OVHcloud podrá recopilar y preparar sus datos para el análisis, y modelizar paso a paso su proyecto de machine learning. ¡Despliegue su modelo en pocos clics y disfrute de herramientas y frameworks como TensorFlow, PMML u ONNX!

Estas son algunas de las ventajas que OVHcloud le ofrece a la hora de desarrollar su proyecto de machine learning:

• Respeto de sus datos. OVHcloud se compromete a respetar la confidencialidad de sus datos personales. Y es que nuestra filosofía empresarial concede una gran importancia a la soberanía de los datos, por lo que podrá recuperarlos en cualquier momento.
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