2022: la consolidación del Machine Learning y AutoML

2022: la consolidación del Machine Learning y AutoML

El Machine learning o ML cada vez resulta más accesible para las organizaciones que no son especialistas. Los algoritmos de ML utilizan datos históricos como insumo de entrada para anticipar nuevos valores de salida y de esta forma permitir ser más precisos en la predicción de resultados.

El machine learning entre otras cosas brinda a las empresas una visión de las tendencias en el comportamiento del cliente y los patrones operativos comerciales, además de respaldar el desarrollo de nuevos productos. De hecho hoy se convirtió en un diferenciador competitivo significativo para muchas empresas.

Un informe realizado entre profesionales de datos mostró que la adopción de métodos de aprendizaje automático en las organizaciones es del 45%, aunque las tasas varían mucho de país en país. La adopción también varía según el tamaño de la empresa: las más grandes tienen tasas más altas (61%) que las medianas (45%) y pequeñas (33%).“Las organizaciones están aprovechando el poder de los métodos de aprendizaje automático para ayudarles a extraer información de mejor calidad, aumentar la productividad, reducir los costos y obtener más valor de sus datos”.

La mayor accesibilidad actual del aprendizaje automático tiene mucho que ver con el crecimiento de la ciencia de datos. Este último es  el campo de estudio y de aplicación práctica que le da sustento al ML y que además permitió su emergencia. De hecho como dice Forbes “si los datos son el petróleo de la era de la información y el ML es el motor, entonces la ciencia de datos es el equivalente a las leyes de la física que provocan la combustión y el movimiento de los pistones”.

Masificación de los datos

La ciencia de datos era consideraba una asignatura de nicho, que atravesaba la estadística, matemáticas e informática y que se impartía en un puñado de universidades. Hoy en día, en cambio, su importancia para el mundo de los negocios y el comercio está bien establecida. Con su desarrollo cada vez mayor, esta disciplina favorece el acceso a los datos, logrando una cultura empresarial basada en datos. En consecuencia se logra un mayor aprovechamiento de la información logrando una integral del negocio que habilita la toma de decisiones inteligentes, cosa que veremos impactar en distintas tendencias que se verán en 2022.

AutoML

Una de estas tendencias que será clave el año entrante es la del aprendizaje automático automatizado, habitualmente abreviado como autoML. Los desarrolladores de soluciones de autoML tienen como objetivo “crear herramientas y plataformas que cualquier persona pueda utilizar para generar sus propias aplicaciones de ML”.

En particular el autoML está dirigido a personas cuya experiencia y conocimientos especializados los colocan en una posición ideal para desarrollar soluciones a los problemas más urgentes en sus campos particulares, pero que a menudo carecen del conocimiento de codificación necesario para aplicar la IA a esos problemas.

La experiencia indica que hasta aquí una gran parte del tiempo de un científico de datos debe dedicarse a la limpieza y preparación de datos, que son tareas necesarias pero que no aportan valor real al negocio. Por ejemplo un estudio reciente encontró que los científicos de datos dedican aproximadamente el 45% de su tiempo a tareas de preparación de datos, incluida la carga y limpieza de los mismos. De alguna forma el autoML viene a solucionar este problema, al propiciar una gestión de datos automatizada. En su forma más básica implica automatizar esas tareas, pero también significa -cada vez más- construir modelos y crear algoritmos y redes neuronales.

El objetivo de autoML es que muy pronto cualquier persona con un problema que deba resolver o una idea que quiera probar, pueda aplicar el aprendizaje automático a través de interfaces simples y fáciles de usar. Es decir que cada vez más las personas sin conocimientos específicos de ML podrán aprovechar los algoritmos y  los avances del aprendizaje automático para desarrollar soluciones que resuelvan problemáticas de negocio, sin tener que preocuparse por comprender su funcionamiento interno.

En 2022 se espera que se den pasos importantes para que usar machine learning sea algo cotidiano y así permitir que cada vez más usuarios ligados a otras áreas de las organizaciones puedan tomar decisiones inteligentes basadas en datos y obtener mejores resultados. En Youtouch.cl, estamos trabajando para lograrlo.

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