Hoy en día, asociado al amplio campo de la inteligencia artificial, el machine learning (aprendizaje automático) se refiere a una tecnología de aprendizaje autónomo utilizada para configurar algoritmos.
Es precisamente en un entorno data donde esta rama de la IA despliega todo su potencial. En este ejemplo, agap2 te propone descubrir un uso profesional frecuente del machine learning.
El machine learning: una tecnología en plena expansión
Ya sea observando la cantidad de ofertas laborales que exigen conocimientos en TensorFlow o Mathematica, o analizando los informes sobre el crecimiento económico del sector, está claro que el machine learning es hoy más actual que nunca en el mundo de la informática.
Aunque la investigación teórica sobre el aprendizaje automático existe desde los años 50, ha sido en los últimos años cuando su aplicación práctica se ha consolidado. Desde la biometría hasta la medicina, pasando por la industria y las finanzas, cada vez más sectores emplean técnicas de machine learning para identificar patrones en grandes volúmenes de datos, implementar sistemas de reconocimiento facial o gestionar posiciones bursátiles a partir de información empresarial y de inversión.
Automatizar tareas complejas y ayudar a las personas en la toma de decisiones: esos son los dos grandes objetivos que impulsan la integración del machine learning en múltiples sectores.
Diferentes modelos de machine learning
El machine learning emplea diversas técnicas matemáticas provenientes de la estadística y la teoría de algoritmos. Todas comparten un mismo objetivo: organizar los datos para clasificarlos, agruparlos y/o establecer similitudes con el fin de comprender un modelo y poder realizar predicciones a partir de él.
Entre los algoritmos más utilizados en machine learning, encontramos varias categorías. Por ejemplo, los algoritmos de clasificación funcionan bien para categorizar un elemento de datos según múltiples criterios, estructurados en forma de árbol. Esto permite realizar predicciones cualitativas tras el entrenamiento del modelo. Por otro lado, los algoritmos de regresión utilizan distintos coeficientes para asociar variables entre sí y establecer relaciones cuantitativas.
En ciertos sectores, se emplean modelos mucho más complejos basados en redes neuronales, que requieren mayores recursos y conocimientos. Este tipo de modelos permite aprendizajes a gran escala con datos como imágenes, por ejemplo.
Ejemplo: machine learning en una cadena de producción automotriz
Imaginemos una empresa dedicada a la fabricación de piezas para el sector automovilístico, que suministra a plantas de ensamblaje y se abastece de proveedores de materias primas. Su objetivo es optimizar la planificación de máquinas, ajustándose mejor a la estacionalidad del mercado.
Para ello, el departamento IT desarrolla una herramienta de machine learning que se basa en el historial de pedidos a proveedores y facturas de clientes. Esta herramienta analiza con gran precisión las tendencias del mercado, elimina anomalías estadísticas y genera un modelo de ayuda a la toma de decisiones, actualizado de forma periódica.
En un entorno Python, se emplean bibliotecas como Pandas (para el tratamiento de datos), así como bibliotecas científicas como scikit-learn y NumPy, necesarias para configurar los algoritmos y entrenar el modelo.
La primera fase consiste en extraer información relevante de los datos: por ejemplo, determinar la necesidad de materias primas en un momento concreto, y analizar al detalle las ventas diarias para mantener una producción optimizada. Para ello, es necesario limpiar los datos, normalizar formatos y tratar anomalías, automatizando así la transformación de los datos brutos en archivos utilizables.
Una vez preparados los datos, se inicia el entrenamiento del modelo. Para identificar el mejor algoritmo, se recomienda comparar varios sobre la misma base de datos y evaluar sus resultados: XGBoost, TensorFlow o Random Forest son buenas opciones, y pueden acompañarse de métricas como MAE, RMSE o MAPE para analizar su eficacia.
Tras seleccionar el modelo más eficaz, se realiza un entrenamiento de referencia. En este caso, el modelo entrenado proporcionará recomendaciones en bruto sobre aumentos o reducciones en la producción, día a día. La empresa puede integrar estos resultados en su flujo de trabajo a través de una API, facilitando la toma de decisiones de los departamentos de compras, planificación y producción. Así, puede reaccionar rápidamente a las tendencias estacionales detectadas por el algoritmo. Paralelamente, conectando el algoritmo a las bases de datos internas, se puede actualizar el modelo con nuevos datos de producción, compras y facturación, mejorando continuamente su precisión.
Como demuestra este caso práctico, el uso del machine learning en la empresa requiere conocimientos técnicos avanzados. Para aprovechar todo su potencial, ¡confía en los especialistas de agap2, plenamente familiarizados con esta tecnología en expansión!
