agap2<\/a> te propone descubrir un uso profesional frecuente del machine learning.<\/p>\nEl machine learning: una tecnolog\u00eda en plena expansi\u00f3n<\/h3>\n
Ya sea observando la cantidad de ofertas laborales que exigen conocimientos en TensorFlow o Mathematica, o analizando los informes sobre el crecimiento econ\u00f3mico del sector, est\u00e1 claro que el machine learning es hoy m\u00e1s actual que nunca en el mundo de la inform\u00e1tica.<\/p>\n
Aunque la investigaci\u00f3n te\u00f3rica sobre el aprendizaje autom\u00e1tico existe desde los a\u00f1os 50, ha sido en los \u00faltimos a\u00f1os cuando su aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica se ha consolidado. Desde la biometr\u00eda hasta la medicina, pasando por la industria y las finanzas, cada vez m\u00e1s sectores emplean t\u00e9cnicas de machine learning para identificar patrones en grandes vol\u00famenes de datos, implementar sistemas de reconocimiento facial o gestionar posiciones burs\u00e1tiles a partir de informaci\u00f3n empresarial y de inversi\u00f3n.<\/p>\n
Automatizar tareas complejas y ayudar a las personas en la toma de decisiones: esos son los dos grandes objetivos que impulsan la integraci\u00f3n del machine learning en m\u00faltiples sectores.<\/p>\n
Diferentes modelos de machine learning<\/h3>\n
El machine learning emplea diversas t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas provenientes de la estad\u00edstica y la teor\u00eda 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 \u00e9l.<\/p>\n
Entre los algoritmos m\u00e1s utilizados en machine learning, encontramos varias categor\u00edas. Por ejemplo, los algoritmos de clasificaci\u00f3n funcionan bien para categorizar un elemento de datos seg\u00fan m\u00faltiples criterios, estructurados en forma de \u00e1rbol. Esto permite realizar predicciones cualitativas tras el entrenamiento del modelo. Por otro lado, los algoritmos de regresi\u00f3n utilizan distintos coeficientes para asociar variables entre s\u00ed y establecer relaciones cuantitativas.<\/p>\n
En ciertos sectores, se emplean modelos mucho m\u00e1s complejos basados en redes neuronales, que requieren mayores recursos y conocimientos. Este tipo de modelos permite aprendizajes a gran escala con datos como im\u00e1genes, por ejemplo.<\/p>\n
Ejemplo: machine learning en una cadena de producci\u00f3n automotriz<\/h3>\n
Imaginemos una empresa dedicada a la fabricaci\u00f3n de piezas para el sector automovil\u00edstico, que suministra a plantas de ensamblaje y se abastece de proveedores de materias primas. Su objetivo es optimizar la planificaci\u00f3n de m\u00e1quinas, ajust\u00e1ndose mejor a la estacionalidad del mercado.<\/p>\n
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 precisi\u00f3n las tendencias del mercado, elimina anomal\u00edas estad\u00edsticas y genera un modelo de ayuda a la toma de decisiones, actualizado de forma peri\u00f3dica.<\/p>\n
En un entorno Python, se emplean bibliotecas como Pandas (para el tratamiento de datos), as\u00ed como bibliotecas cient\u00edficas como scikit-learn y NumPy, necesarias para configurar los algoritmos y entrenar el modelo.<\/p>\n
La primera fase consiste en extraer informaci\u00f3n 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 producci\u00f3n optimizada. Para ello, es necesario limpiar los datos, normalizar formatos y tratar anomal\u00edas, automatizando as\u00ed la transformaci\u00f3n de los datos brutos en archivos utilizables.<\/p>\n
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 acompa\u00f1arse de m\u00e9tricas como MAE, RMSE o MAPE para analizar su eficacia.<\/p>\n
Tras seleccionar el modelo m\u00e1s eficaz, se realiza un entrenamiento de referencia. En este caso, el modelo entrenado proporcionar\u00e1 recomendaciones en bruto sobre aumentos o reducciones en la producci\u00f3n, d\u00eda a d\u00eda. La empresa puede integrar estos resultados en su flujo de trabajo a trav\u00e9s de una API, facilitando la toma de decisiones de los departamentos de compras, planificaci\u00f3n y producci\u00f3n. As\u00ed, puede reaccionar r\u00e1pidamente 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 producci\u00f3n, compras y facturaci\u00f3n, mejorando continuamente su precisi\u00f3n.<\/p>\n
Como demuestra este caso pr\u00e1ctico, el uso del machine learning en la empresa requiere conocimientos t\u00e9cnicos avanzados. Para aprovechar todo su potencial, \u00a1conf\u00eda en los especialistas de agap2, plenamente familiarizados con esta tecnolog\u00eda en expansi\u00f3n!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Hoy en d\u00eda, asociado al amplio campo de la inteligencia artificial, el machine learning (aprendizaje autom\u00e1tico) se refiere a una tecnolog\u00eda de aprendizaje aut\u00f3nomo utilizada para configurar algoritmos. Es precisamente en un entorno data donde esta rama de la IA…<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":47464,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","footnotes":""},"categories":[165],"tags":[292,284,278,240,294,308,282,296,286,280,276,290,288,312,298,300,304,310,306,302],"country":[79],"class_list":["post-47459","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-experto","tag-algoritmos","tag-analisis-de-datos","tag-aprendizaje-automatico","tag-automatizacion","tag-big-data","tag-caso-practico","tag-data-science","tag-entorno-python","tag-industria-4-0","tag-inteligencia-artificial","tag-machine-learning","tag-modelos-predictivos","tag-optimizacion-de-procesos","tag-planificacion-de-la-produccion","tag-produccion-industrial","tag-redes-neuronales","tag-scikit-learn","tag-tecnologia","tag-transformacion-digital","tag-xgboost","country-spain"],"acf":[],"lang":"es","translations":{"es":47459},"pll_sync_post":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/agap2.com\/spain\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/47459","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/agap2.com\/spain\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/agap2.com\/spain\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/agap2.com\/spain\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/agap2.com\/spain\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=47459"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/agap2.com\/spain\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/47459\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":47463,"href":"https:\/\/agap2.com\/spain\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/47459\/revisions\/47463"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/agap2.com\/spain\/wp-json\/wp\/v2\/media\/47464"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/agap2.com\/spain\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=47459"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/agap2.com\/spain\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=47459"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/agap2.com\/spain\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=47459"},{"taxonomy":"country","embeddable":true,"href":"https:\/\/agap2.com\/spain\/wp-json\/wp\/v2\/country?post=47459"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}