Machine learning adaptativo: qué es y cuáles son sus ventajas

La tecnología se encuentra en constante evolución, e incluso aquellos avances como el machine learning han ido un paso más allá para brindarle a las empresas nuevas soluciones para agilizar sus procesos y tomar mejores decisiones de negocio.

En entradas de anteriores del blog hemos hablado de los reportes del MIT Technology Review, que revelaron el gran porcentaje de industrias que han incorporado –o están en planes de hacerlo– la inteligencia artificial, el ML o algún otro tipo de tecnología avanzada dentro de su organización. Esta gran aceptación ha hecho que los sistemas se reinventen para que ofrezcan más soluciones en un menor tiempo, una de estas innovaciones es el machine learning adaptativo.

Diferencias entre machine learning adaptativo y tradicional

Los modelos tradicionales de ML tienen dos funciones primordiales: el entrenamiento y la predicción. Por medio del entrenamiento los sistemas canalizan los datos recopilados, los depuran, agrupan y transforman; por otro lado, a través de la predicción se analiza la información para generar pronósticos precisos que permiten la toma de decisiones efectivas.

Este método de procesamiento de información ha funcionado efectivamente para muchas empresas; sin embargo, tener dos filtros entre la recepción de la información y la elaboración de predicciones tiene sus desventajas, el más evidente es que, al tratarse de dos entes, se requiere de una infraestructura elaborada y costos más elevados para la organización.

Debido a la naturaleza dividida del machine learning, las metodologías de aprendizaje pueden verse desafiadas cuando:

• El entorno operativo del sistema cambia.
• Se altera la filtración de información en el sistema.
• Los objetivos de la organización cambian.

En contraste, el método Adaptative Learning emplea un solo canal de entrenamiento y predicción, así los datos se procesan tan pronto como llegan y se generan insights rápidamente.

Además, las acciones que se toman con estos hallazgos se hacen fuera de línea, así sus efectos no se incorporan inmediatamente al proceso de aprendizaje, aunque este se enriquece continuamente para que el sistema tenga una actualización constante y alcance mayores niveles de rendimiento.

El ML adaptativo supervisa y aprende los cambios realizados en los valores de entrada y salida, y a su vez contempla eventos que pueden alterar el comportamiento del mercado en tiempo real para mantener su precisión en todo momento. Este sistema es mucho más flexible que el tradicional, lo cual elimina el riesgo de que el aprendizaje se vuelva obsoleto.

¿Dónde se aplica el machine learning adaptativo?

De acuerdo con Data Science Central, algunos sectores donde se ha comenzado a adoptar el ML adaptativo son:

• Banca y sector financiero. Las empresas financieras han utilizado la información histórica de las transacciones de sus clientes para detectar y detener pagos fraudulentos. También se emplea para automatizar las negociaciones de alta frecuencia en los mercados financieros.
• Industrias en IIoT. Se emplea para la optimización de equipos pesados de fabricación, redes eléctricas y sistemas de control de tráfico.
• Industria farmacéutica y de la salud. Los modelos predictivos del ML adaptativo monitorean a los pacientes para mandar una alerta al grupo adecuado de médicos o enfermeras que deban atenderlo.
• Marketing. Detecta patrones de comportamiento para activar ofertas personalizadas.
• Retail. Analiza el patrón de compra en la tienda y venta cruzada, y es capaz de verificar precios en tiempo real y crea nuevas opciones de venta a partir de las devoluciones de productos.

Como siempre lo mencionamos en este blog, antes de implementar cualquier innovación dentro de las empresas, es importante que se tenga claro qué se desea lograr con la tecnología avanzada para que esté alineada con sus objetivos de negocio y se saque mayor provecho de ella.

¿Qué opinas sobre este gran salto en los sistemas de ML? Deja tu comentario y suscríbete a mi blog para conocer más temas sobre machine learning para empresas.