El aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) es una rama de la inteligencia artificial (IA) y una parte esencial de la ciencia de datos. Utiliza métodos estadísticos para clasificar o predecir patrones en los datos que pueden ayudar a recopilar información para la inteligencia empresarial, la experiencia del cliente, la investigación de mercado y otros factores que afectan la toma de decisiones.

El ML puede ser supervisado, no supervisado y reforzado.

  • Aprendizaje supervisado: Los algoritmos se entrenan con datos específicos de la industria para obtener información. Este método se utiliza, principalmente, para aplicaciones empresariales.
  • Aprendizaje no supervisado: Los algoritmos analizan millones de puntos de datos y comienzan a reconocer patrones por sí mismos. Su uso es frecuente en áreas como la agrupación de datos meteorológicos.
  • Aprendizaje por refuerzo: ML avanzado en que los algoritmos aprenden a percibir e interpretar su entorno, y toman medidas correctivas mediante prueba y error. Por ejemplo, robótica con IA.

El aprendizaje automático se utiliza en proyectos de minería de datos para la clasificación de temas, funciones y aspectos; el análisis sintáctico de textos; la agrupación semántica; y otras tareas. Estos son esenciales en técnicas de IA, como el reconocimiento de entidades nombradas (NER, por sus siglas en inglés), el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el análisis de sentimientos, la búsqueda semántica, entre otras. Todos son esenciales para extraer información de los macrodatos.

Los modelos de aprendizaje automático son posibles gracias a las redes neuronales artificiales (ANN, por sus siglas en inglés) codificadas en ellos. Las ANN son algoritmos que comprenden los puntos de datos y correlacionan los patrones tal como lo hacemos los humanos, lo que hace que los modelos ML sean más inteligentes a medida que procesan más datos.

Cuantas más ANN tengan las capas neuronales, mayor será su capacidad para comprender semánticamente los datos de millones de entidades representadas como un gráfico de conocimiento. Esta forma avanzada de algoritmos ANN se traduce en aprendizaje profundo (DL, por sus siglas en inglés), un subcampo que puede reconocer patrones muy complejos en cualquier tipo de datos para el modelado analítico y predictivo.

Los modelos de ML necesitan entrenamiento para brindar información desde los macrodatos. Cuando se entrenan con datos de calidad, se pueden utilizar con éxito para el análisis del sentimiento y de los comentarios de las redes sociales a fin de obtener información sobre la marca, los clientes y el mercado.