¿Qué es el Machine Learning?
Es una rama de la inteligencia artificial que, por medio de algoritmos, le permite a las computadoras procesar un enorme volumen de información e identificar patrones a partir de la repetición continua y el análisis constante. Sin la necesidad de ser programado, funciona automáticamente y perfecciona su funcionamiento hasta obtener resultados cada vez más precisos.
En la actualidad, la mayor parte de software con Machine Learning se desarrolla con el lenguaje de programación Python.
¿Cómo funciona?
De acuerdo a IBM los algoritmos del Machine Learning funcionan de tres maneras:
–Proceso de Decisión: se usa para hacer predicciones o clasificaciones utilizando los datos de entrada. Puede producir un patrón.
–Error de Función: sirve para evaluar la predicción del modelo, comparando otras predicciones y tomando en cuenta la exactitud del modelo.
–Modelo de Optimización: sirve para eliminar las discrepancias entre el modelo conocido y el nuevo; se repite hasta que es exacto.
Existen tres tipos de aprendizaje mediante los cuales el Machine Learning realiza los procesos:
Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones.
Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos, debido a que no cuentan con un conocimiento previo, se enfrentan al caos de datos y buscan encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera.
Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que el algoritmo sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas.
Trabajar con un algoritmo basado en inteligencia artificial hace posible que las máquinas interpreten correctamente datos externos, y los usen para tomar decisiones por sí mismas sin necesidad de una intervención humana.
Actualmente se están utilizando como herramienta y solución en los siguientes sectores:
Logística: el Machine Learning puede ser un gran aliado: optimiza los procesos de almacenamiento, inventario, entregas y devoluciones. Tiene la capacidad de detectar tendencias, ayudar a reducir el trabajo manual, optimizar los costos y permitir una toma de decisiones inteligente.
Transportación: sirve para analizar datos y así poder identificar patrones y tendencias que permiten hacer rutas más eficientes. Además, puede predecir problemas para reducir pérdidas.
Experiencia del usuario: permite hacer sugerencias, ya sea en compras en línea, canciones o películas. Se basa en tendencias, en el historial del usuario y en sus compras.
Reduce el spam: ayuda a reducir el spam en redes sociales. También detecta y elimina noticias falsas.
Ciberseguridad: El Machine Learning potencializa el escaneado para la detección de malware y mejora la habilidad para reconocer anomalías.
Customer service: Los chatbots hoy en día pueden contestar mensajes automáticamente, responden preguntas frecuentes y ofrecen consejos personalizados a los clientes.
Esta rama de la inteligencia artificial es un gran aliado al momento de optimizar procesos de almacenamiento, disponibilidad y demanda, transporte, entregas y más. Una de sus principales aplicaciones dentro de la industria logística es en los procesos de la cadena de suministro, impulsando cambios promovidos por la industria y logística 4.0. Cabe destacar que el futuro de esta rama aún depara nuevas y mejores aplicaciones, significando beneficios y desarrollo con gran potencial.
