Skip to main content
Featured Video Play Icon

Opinión de Expertos: Machine Learning, la disciplina de moda

1 estrella2 estrellas3 estrellas4 estrellas5 estrellas (Ninguna valoración todavía)
Cargando…

Javier Rodríguez, gerente de Arquitecturas, Integración y Big Data de Gfi España, nos cuenta en qué consiste la disciplina machine learning y sus aplicaciones más comunes.

¿Podrías explicarnos que es Machine Learning?

Bueno, pues imagínate que estás trabajando con una hoja de cálculo, tienes los datos delante de ti, los datos te caben dentro de la pantalla, tienes relativamente pocas columnas y relativamente pocas filas.

Si le dedicas tiempo y energía a trabajar con los datos, es posible que seas capaz de encontrar algún tipo de patrón que está ahí escondido.

No es un escenario muy realista, cuando tienes un problema de datos, los datos no te caben en la pantalla y trabajaríamos en algunos casos con decenas, centenas e incluso algunos casos miles de columnas

Y con las filas nos pasa algo peor, podríamos trabajar incluso con millones. Entonces, no es un problema que pueda cometer un humano el sacar patrones de ahí, ¿cómo lo haces? Lo hacemos con máquinas, las maquinas utilizando algoritmos sí que son capaces de encontrar ese patrón. Bueno, pues para extraer esos patrones de los datos utilizamos algoritmos, algunos de esos algoritmos se inventaron hace años ya, pero es hoy cuando tenemos capacidad de cálculo suficiente para utilizarlos con cantidades masivas de datos para buscar esos patrones, lo que utilizamos es datos que se los datos a los algoritmos, y los algoritmos buscan generalizaciones. Si encuentran algún tipo de patrón, o en una generalización de conocimiento, eso se convierte en un modelo y ese es el modelo que utilizamos para predecir. Es decir, con Machine Learning, básicamente lo que buscamos son modelos que nos permitan predecir el valor de las columnas, a partir de los valores que están almacenados en las filas

Del mismo modo que los meteorólogos utilizan modelos matemáticos para predecir el tiempo que va a hacer dentro de unas horas o mañana.

Con Machine Learning un banco podría tratar de predecir el riesgo de impago de un crédito a partir del historial socio- económico de su cliente, una Telco podría predecir el riesgo de fuga de su cliente a otra operadora a partir de su “histórico de llamadas, podríamos tratar de predecir el valor de una cartera de valores, el valor de una propiedad inmobiliaria, el valor de un alquiler. Fíjate que estoy hablando todo el rato de predecir.

Machine Learning por resumirlo mucho es: coger datos, entrenar algoritmos, conseguir de ellos modelos, que lo que tienen es una generalización de conocimiento para tratar de predecir.

 

¿Para qué se utiliza el Machine Learning?

Pues antes ya te estaba contando los casos quizá más tópicos de utilización de Machine Learning hoy en día, estamos hablando del scoring de clientes en entidades financieras, la atención de churning de clientes en Telco.

Se utiliza también por ejemplo para la identificación de ciberataques en el ámbito de la ciberseguridad, se utiliza Machine Learning también para hacer mantenimiento proactivo de instalaciones, aeronaves, vehículos …

Tu piensa que llevas Machine Learning hasta dentro del bolsillo, tu cuando sacas tu Iphone, este Iphone está tratando de predecir cúal es la aplicación que vas a utilizar a continuación. En el ámbito médico  también para hacer diagnóstico clínico, por ejemplo, en base a radiografías, a imágenes.

Nosotros, por ejemplo, hemos utilizado Machine Learning para predecir la probabilidad de reingreso hospitalario de enfermos crónicos.

 

¿Y qué complejidades encontráis en esta disciplina?

Pues es una disciplina que a día de hoy se está democratizando a marchas forzadas.

Piensa, por ejemplo, en los proveedores generalistas de nube, microsoft con Asur, IBM con Bluemix, Google, Amazon … Disponen ya de servicios en los que tu puedes subir tus datos, dispones de una paleta de algoritmos para entrenarlos con esos datos, y obtener modelos predictivos, es decir, la barrera tecnológica cada vez es más baja.

Eso añadimos una oferta formativa cada vez más extensa, tanto de recursos online, como de programas formativos de postgrado, pues la barrera de entrada cada vez es menor, la pendiente de entrada y de dificultada cada vez es más pequeña.

La verdadera dificultad que te encuentras para hacer Machine Learning es disponer de datos que contengan señal y no ruido para poder hacer predicciones necesitas que haya patrones, señal dentro de los datos.

 

Gfi España

Gfi España

Gfi es una empresa de Consultoría y Servicios Informáticos con más de 2.500 profesionales en España y 14.500 a nivel Internacional.

Gfi España ha escrito 52 entradas


Gfi España

Gfi España

Gfi es una empresa de Consultoría y Servicios Informáticos con más de 2.500 profesionales en España y 14.500 a nivel Internacional.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *