Qué es Machine Learning

Que es Machine Learning

 

El machine learning es una de las disciplinas que se enmarcan dentro de la denominada industria 4.0. Está disciplina hace referencia a los procesos de aprendizaje automático y está inevitablemente ligada a la inteligencia artificial. En este artículo queremos ayudarte a entender mejor qué es machine learning y cuáles son los diferentes tipos de aprendizaje automático. También te diremos cuáles son las principales ventajas del machine learning y cuáles son las aplicaciones del machine learning en la industria. Si necesitas llevar a cabo un proyecto basado en el machine learning y necesitas soporte, ponte en contacto con nuestro departamento de ingeniería.

Qué es Machine Learning

¿Qué es el machine learning? El Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de las ciencias informáticas, capaz de desarrollar sistemas (máquinas) que aprenden automáticamente. En este contexto, cuando hablamos de aprender, hablamos de ser capaz de identificar e interpretar patrones complejos entre millones de datos. Las máquinas de aprendizaje automático se basan en algoritmos que revisan los datos generados, los interpretan y son capaces de predecir comportamientos o reacciones futuras. Estos sistemas evolucionan constantemente, a medida que van adquiriendo conocimiento (datos). El machine learning permite a las máquinas trabajar de forma autónoma, sin requerir la intervención humana.

 

El machine learning es una disciplina inevitablemente ligada a la inteligencia artificial.

¿Cómo funciona?

 

La ciencia estadística es la base fundamental del machine learning. Un sistema informático de aprendizaje automático se basa en experiencias y evidencias que se registran en forma de datos. A partir de estos datos se pueden detectar patrones o comportamientos futuros. Las computadores que utilizan machine learning son capaces de obtener sus propios cálculos, según los datos que se introducen en el sistema. En este sentido, cuantos más datos obtienen, mejores y más precisas serán las respuestas que elaborará la máquina. El potencial de un sistema de aprendizaje automático reside en la construcción flexible y en la adaptación de los árboles de decisiones en base a los datos previamente introducidos en el sistema. Son sistemas que se encuentran en un proceso de aprendizaje constante.

 

Para poder suministrar respuestas válidas, el sistema de Machine Learning necesita disponer de un volumen de datos importantes. En este sentido, se recomienda que el sistema disponga, como  mínimo, de 6 entradas de datos reales para cada respuesta nueva diseñada. Esta proporción debe aplicarse en cada variable que conforman el sistema de trabajo de la máquina.

Tipos de machine learning

Podemos distinguir varios tipos de machine learning:

 

· Aprendizaje supervisado: El aprendizaje supervisado se apoya en lo que se denomina información de entrenamiento. De esta manera, al sistema se le proporciona un determinado volumen de datos definido con etiquetas. Por ejemplo, se le proporciona a la computadora una galería de fotos de playas y montañas, con etiquetas que los definen como tales. Una vez la máquina haya recibido suficientes datos podrá identificar un patrón común, de manera que será capaz de catalogar las nuevas fotos (datos) que se introduzcan sin necesidad de etiquetas. Este sistema se denomina clasificación.

 

· Aprendizaje no supervisado: Este tipo de aprendizaje no utiliza la clasificación basada en etiquetas. Estos sistemas se caracterizan por procesar la información de un modo parecido al que lo hacemos los humanos. Son capaces de comprender y abstraer patrones de información de manera directa, a través de un proceso que se denomina clustering.

 

· Aprendizaje por refuerzo: Este tipo de aprendizaje automático se basada en la técnica de prueba y error. Utiliza un sistema de premios y castigos (penalizaciones), que ayudan a catalogar las respuestas de la máquina como válidas o erróneas. Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo sería el que utilizan plataformas que tratan de ofrecer contenidos personalizados (como por ejemplo Spotify, con sus playlists personalizadas). La máquina premiará al algoritmo si acierta con las sugerencias y por el contrario, le penalizará si las recomendaciones que ofrece no son de utilidad.

Ventajas del Machine Learning

 

A continuación, te explicamos cuáles son las principales ventajas del machine learning:

 

· Automatización de procesos: Gracias al aprendizaje automático podemos automatizar procesos que se basan en rutinas o acciones repetidas. La máquina identificará el patrón de acciones y será capaz de repetirlas. Esto supondrá un notable ahorro de tiempo y de recursos.

 

· Precisión operativa y reducción de errores:  Al contar con un sistema de aprendizaje automático, los sistemas serán capaces de recordar los procesos y serán capaces de identificar los errores o alteraciones que pudiesen surgir durante el mismo. El machine learning será capaz de detectar estos problemas, de evitarlos o de resolverlos.

 

· Mayor conocimiento y predicción de tendencias: Gracias a su potente base de datos, los sistemas de machine learning nos permitirán anticipar la demanda de un determinado servicio, así como predecir las necesidades que generará un producto. Con el machine learning y el big data, las empresas serán capaces de tomar decisiones más inteligente.

 

· Ciberseguridad:  Como las máquinas basadas en el aprendizaje automático se encuentran en constante aprendizaje, se dedican constantemente a analizar patrones de comportamiento. La máquina será capaz de distinguir ataques o amenazas al detectar cualquier patrón de comportamiento anormal.

Aplicaciones Machine Learning en la industria

 

A continuación, te explicamos cuáles son las principales aplicaciones del machine learning en la industria:

 

· Automatización industrial: Implementando aplicaciones machine learning en la industria, podremos potenciar la automatización industrial en todos los ámbitos: gestión, producción, logística…

 

· Mantenimiento predictivo: Gracias al aprendizaje automático también podremos implementar sistemas de mantenimiento predictivo, orientados a predecir posibles problemas, averías o necesidades de los equipos antes de que ocurran.

 

· Control de calidad: Gracias a estos sistemas podemos desarrollar máquinas capaces de monitorizar y validad los estándares de calidad durante las fases de producción. Esto nos permitirá mejorar la calidad de nuestro producto y fomentará nuestra competitividad en los mercados.

 

· Vehículos y máquinas autónomas: Los robots basados en el aprendizaje automático podrán agilizar operaciones de producción y de logística (a través de, por ejemplo, el desplazamiento autónomo de mercancías en los almacenes).

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