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El incremento de la cantidad de información generada por las empresas ha fomentado que la forma de gestionar todo tipo de datos de naturaleza totalmente distinta y poder analizarlos eficientemente ha dado pie al desarrollo de nuevas aplicaciones.
El machine learning como parte de la inteligencia artificial y, gracias a sus algoritmos avanzados, es capaz de interpretar estos datos para crear predicciones. Esto supone una mejora de procesos y resolución de retos.
Lo que nos gustaría identificar y diferenciar en este artículo son varios conceptos que muchas veces no acaban de estar claros. Bien es cierto que mucho leemos sobre ellos, pero pocas veces tenemos claro a qué se refieren y cómo interactúan unos con otros o qué orden rige.
Data Science
El Data Science o “ciencia de los datos” es un campo multidisciplinario que se encarga de extraer información para saber qué representa y cómo se convierte en un insight o insights para la toma de decisiones.
A través de la extracción de estos datos se identifican patrones (a veces ocultos) para ayudar a una organización a vigilar costes, aumentar la eficiencia, incluso aumentar la ventaja competitiva de la organización.
Es decir, se trabaja con un análisis predictivo que, junto con un análisis prescriptivo, nos ayudará a “predecir el futuro”. El análisis predictivo nos sirve de guía para saber qué va a pasar, el análisis prescriptivo es el que nos ayuda a saber cómo optimizar.
Algunas aplicaciones de Data Science pueden recordar a aplicaciones de inteligencia artificial y esto se debe a que Data Science se superpone al campo de la inteligencia artificial en muchas áreas.
El Data Science se apoya en diferentes técnicas como el Machine Learning, análisis de grupos, el Data Mining y la visualización que están basadas en disciplinas como las matemáticas, estadística y computación.
Inteligencia Artificial (IA)
La inteligencia artificial es una de las revoluciones tecnológicas más importantes de estos últimos años. Perteneciente al campo de la computación, es la combinación de algoritmos para crear máquinas con capacidades parecidas al ser humano. El Machine Learning y Deep Learning son subconjuntos de la Inteligencia Artificial. Se puede decir que la IA es la capacidad que tiene una máquina para permitir:
- Comprender e interpretar datos y aprender de ellos.
- Basarse en conocimientos y patrones extraídos de los datos para ayudar a la toma de decisiones.
“IA: perteneciente al campo de la computación, es la combinación de algoritmos para crear máquinas con capacidades parecidas al ser humano”
Las capacidades de un sistema o una máquina pueden mejorar basándose en «datos nuevos» que no formaban parte de los datos originales. Bien sean datos nuevos porque los creamos nosotros mismos a medida que se avanza en el trabajo o bien, porque se complemente con base de datos externas que estén en línea con el trabajo realizado.
Existen dos enfoques metodológicos básicos: el simbólico y el neuronal.
La Inteligencia Artificial simbólica es la IA que se entrena a través de símbolos, la llamada manipulación de símbolos, y hace referencia al procesamiento de la información “Up- Down” porque opera con símbolos, contextos abstractos y conclusiones lógicas. Cada palabra, concepto o idea que los humanos usamos para comunicarnos en lenguaje natural, se convierte en un símbolo dentro del “cerebro” de la I.A.
Las personas aprendemos gracias a los objetos, los conceptos abstractos y creamos reglas para manejarlos. Por lo tanto, la IA simbólica comprende el lenguaje humano gracias a tecnologías de Procesamiento del Lenguaje Natural y gracias a la recopilación de datos es capaz de aprender y volverse más inteligente.
Este tipo de IA obtiene resultados muchos más rápidos y con muchos menos datos de entrenamiento. Sus usos: chatbots, Messenger (servicio de atención al cliente), search (ayuda en la función de búsqueda porque es capaz de comprender el significado de las palabras).
La IA neuronal representa al conocimiento gracias a nodos o neuronas artificiales y sus conexiones transmiten señales e información entre sí. El origen de estas redes neuronales está relacionado con los inicios de la Inteligencia Artificial.
El procesamiento de la información es “bottom- up” y funciona con una capa o varias capas por donde pasa la información. Dichas neuronas artificiales individuales (que se organizan en grupos más grandes a su vez y es lo que conforma la red), reciben diferentes inputs de entrada, los procesan en conjunto en la red y generan una salida con las predicciones establecidas, en función de lo que se haya programado.
Sus usos: predicción de ventas, de tendencias, Smart home, Vehículos autónomos y energías renovables o sistemas de reconocimiento de voz.
Machine Learning (ML)
Una vez más aprovechamos el conocimiento de IBM como experto en el sector:
“Machine learning es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la informática que se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en la que aprenden los seres humanos, con una mejora gradual de su precisión.”
El aprendizaje automático se genera por algoritmos que son una serie de pasos ordenados que se dan para realizar una tarea para crear modelos que nos permitan resolver las tareas. Estos modelos se entrenan usando gran cantidad de datos para hacer predicciones, aunque si el volumen es muy alto, estaríamos hablando del Deep Learning. Según la tarea que se quiera realizar, será más adecuado trabajar con un algoritmo u otro, pero la elección del algoritmo no es fácil.
“Machine learning es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la informática”
Algunos de los métodos o de las implementaciones más comunes pueden clasificarse en:
- Aprendizaje supervisado.
- Aprendizaje no supervisado.
- Aprendizaje automático reforzado.
Deep Learning (DL)
El “Deep Learning” podríamos decir que es un subconjunto o, incluso, un avance del ML. Usamos el DL cuando ML no puede ofrecer unos resultados deseados porque la cantidad de datos que hay que manejar es de gran volumen y tienen muchas características a tener en cuenta. Pero a su vez, es más difícil de implementar porque requiere hardware especializado para ejecutarse como pueden ser los GPU’s y necesita de más tiempo para entrenar el modelo.
Para ser más precisos en la definición, IBM lo describe como:
“Una red neuronal con tres o más capas que intenta simular el comportamiento del cerebro humanoaprendiendo de grandes cantidades de datos. Las diferentes capas se estructuran como neuronas de un cerebro humano. Alcanza tal nivel de precisión y de capacidad de procesamiento de datos que son capaces de reconocer imágenes o procesar el lenguaje natural humano.”
“El “Deep Learning” podríamos decir que es un subconjunto o incluso, un avance del ML.”
Por ejemplo, a la hora de mejorar los almacenes, utilizar una plataforma de análisis de datos con Machine Learning para sacar conclusiones y proponer recomendaciones para resolver cualquier requerimiento logístico mejoraría el rendimiento de la maquinaría, los costes y podríamos predecir el futuro a través de la tendencia.
Al basarse en datos, las predicciones en logística son altamente fiables y facilitan la toma de decisiones estratégicas.
Con estos conocimientos básicos ya podemos empezar a pensar en digitalizar nuestro almacén y usar este tipo de tecnología en nuestra cadena de suministro.
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