Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es el concepto de que un programa de computadora puede aprender y adaptarse a nuevos datos sin interferencia humana. El aprendizaje automático es un campo de inteligencia artificial (IA) que mantiene actualizados los algoritmos integrados de una computadora, independientemente de los cambios en la economía mundial.
Aprendizaje automático explicado
Varios sectores de la economía están tratando con enormes cantidades de datos disponibles en diferentes formatos de fuentes dispares. La enorme cantidad de datos, conocida como big data, se está haciendo fácilmente disponible y accesible debido al uso progresivo de la tecnología. Las empresas y los gobiernos se dan cuenta de los enormes conocimientos que se pueden obtener al aprovechar los grandes datos, pero carecen de los recursos y el tiempo necesarios para analizar su gran cantidad de información. Como tal, diferentes industrias están empleando medidas de inteligencia artificial para recopilar, procesar, comunicar y compartir información útil de conjuntos de datos. Un método de IA que se utiliza cada vez más para el procesamiento de big data es el aprendizaje automático.
Aplicaciones de aprendizaje automático
Las diversas aplicaciones de datos del aprendizaje automático se forman a través de un algoritmo complejo o código fuente integrado en la máquina o computadora. Este código de programación crea un modelo que identifica los datos y construye predicciones alrededor de los datos que identifica. El modelo utiliza parámetros integrados en el algoritmo para formar patrones para su proceso de toma de decisiones. Cuando hay datos nuevos o adicionales disponibles, el algoritmo ajusta automáticamente los parámetros para verificar un cambio de patrón, si lo hay. Sin embargo, el modelo no debería cambiar.
El aprendizaje automático se utiliza en diferentes sectores por varias razones. Los sistemas de negociación pueden calibrarse para identificar nuevas oportunidades de inversión. Las plataformas de marketing y comercio electrónico pueden ajustarse para proporcionar recomendaciones precisas y personalizadas a sus usuarios en función del historial de búsqueda de Internet de los usuarios o de transacciones anteriores. Las instituciones de crédito pueden incorporar el aprendizaje automático para predecir préstamos incobrables y construir un modelo de riesgo crediticio. Los centros de información pueden utilizar el aprendizaje automático para cubrir grandes cantidades de noticias de todos los rincones del mundo. Los bancos pueden crear herramientas de detección de fraude a partir de técnicas de aprendizaje automático. La incorporación del aprendizaje automático en la era del conocimiento digital es interminable a medida que las empresas y los gobiernos se vuelven más conscientes de las oportunidades que presenta el big data.
Cómo funciona el aprendizaje automático
El funcionamiento del aprendizaje automático puede explicarse mejor con una ilustración en el mundo financiero. Tradicionalmente, los actores de inversión en el mercado de valores, como los investigadores financieros, analistas, gestores de activos, inversores individuales, buscan mucha información de diferentes compañías de todo el mundo para tomar decisiones de inversión rentables. Sin embargo, cierta información pertinente puede no ser ampliamente publicitada por los medios de comunicación y puede estar al alcance de solo unos pocos que tengan la ventaja de ser empleados de la empresa o residentes del país de donde proviene la información. Además, solo hay mucha información que los humanos pueden recopilar y procesar dentro de un período de tiempo determinado. Aquí es donde entra el aprendizaje automático.
Una empresa de gestión de activos puede emplear el aprendizaje automático en su área de análisis e investigación de inversiones. Digamos que el administrador de activos solo invierte en acciones mineras. El modelo integrado en el sistema escanea la web y recopila todo tipo de eventos de noticias de empresas, industrias, ciudades y países, y esta información recopilada forma el conjunto de datos. Los gestores de activos e investigadores de la empresa no habrían podido obtener la información en el conjunto de datos utilizando sus poderes e intelectos humanos. Los parámetros construidos junto con el modelo extraen del conjunto de datos solo datos sobre compañías mineras, políticas reguladoras en el sector de exploración y eventos políticos en países seleccionados. Digamos que una empresa minera XYZ acaba de descubrir una mina de diamantes en un pequeño pueblo de Sudáfrica, la aplicación de aprendizaje automático destacaría esto como datos relevantes. El modelo podría usar una herramienta de análisis llamada análisis predictivo para hacer predicciones sobre si la industria minera será rentable por un período de tiempo, o qué existencias mineras probablemente aumentarán de valor en un momento determinado. Esta información se transmite al administrador de activos para analizar y tomar una decisión para su cartera. El administrador de activos puede tomar la decisión de invertir millones de dólares en acciones de XYZ.
A raíz de un evento desfavorable, como los mineros sudafricanos en huelga, el algoritmo informático ajusta sus parámetros automáticamente para crear un nuevo patrón. De esta manera, el modelo computacional integrado en la máquina se mantiene actualizado incluso con cambios en los eventos mundiales y sin necesidad de que un humano modifique su código para reflejar los cambios. Debido a que el administrador de activos recibió estos nuevos datos a tiempo, pueden limitar sus pérdidas al salir del stock.
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