{"id":14024,"date":"2024-09-04T10:00:00","date_gmt":"2024-09-04T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/itpatagonia.com\/?p=14024"},"modified":"2026-04-13T22:13:06","modified_gmt":"2026-04-13T20:13:06","slug":"machine-learning-que-es-y-uso","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/itpatagonia.com\/es\/blog\/machine-learning-que-es-y-uso","title":{"rendered":"Machine learning: su impacto en el procesamiento de grandes vol\u00famenes de datos\u00a0"},"content":{"rendered":"

El crecimiento que viene experimentando el machine learning en los \u00faltimos a\u00f1os, est\u00e1 dando lugar al desarrollo de una serie de herramientas que transforman mercados e industrias<\/strong>. En especial a sectores que gestionan grandes vol\u00famenes de datos, como las \u00e1reas de salud, servicios financieros, telecomunicaciones y retail.<\/p>\n\n\n\n

La automatizaci\u00f3n optimiza y potencia procesos, haci\u00e9ndolos mucho m\u00e1s eficientes, y produciendo un impacto positivo en t\u00e9rminos de tiempos de procesamiento y aprovechamiento de recursos. <\/p>\n\n\n\n

Por ello resulta esencial comprender en qu\u00e9 consiste el machine learning, c\u00f3mo impacta en las empresas y sus clientes, y qu\u00e9 beneficios produce.<\/p>\n\n\n\n

Leyendo este art\u00edculo podr\u00e1s conocer cu\u00e1les son los componentes clave del machine learning y sus fases de desarrollo. Tambi\u00e9n te explicaremos sus principales desaf\u00edos y cu\u00e1les son las tendencias emergentes para big data. <\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, analizaremos c\u00f3mo evaluar y monitorear modelos de machine learning en producci\u00f3n, y c\u00f3mo prevenir fraudes financieros con esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es el machine learning?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El machine learning es crucial en la gesti\u00f3n de grandes vol\u00famenes de datos<\/a>, ya que permite a las organizaciones analizar, interpretar y extraer valor de ellos de manera automatizada y eficiente<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Su incidencia es especialmente significativa en el contexto de big data, donde los m\u00e9todos tradicionales de an\u00e1lisis se vuelven insuficientes debido a la complejidad y magnitud de la informaci\u00f3n a gestionar. <\/p>\n\n\n\n

Al aplicar machine learning es posible identificar patrones ocultos, hacer predicciones precisas y tomar decisiones informadas en tiempo real. Esto no solo optimiza procesos y reduce costos, sino que tambi\u00e9n ofrece una ventaja competitiva en un entorno donde los datos son un activo estrat\u00e9gico clave<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

El machine learning permite procesar millones de datos en fracciones de segundo y realizar modelos predictivos para tomar mejores decisiones. <\/p>\n\n\n\n

Estos modelos aprenden progresivamente, y cuando se les incorpora informaci\u00f3n adicional, la analizan en base a los datos que ya tienen cargados, aportando respuestas y generando resultados.<\/p>\n\n\n\n

El modelo se entrena con datos y da resultados cuando se lo testea<\/strong>, mostrando un porcentaje de aciertos y desaciertos. A partir de all\u00ed se lo puede volver a entrenar para ajustar los porcentuales y determinar su viabilidad y desempe\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

Una de las \u00e1reas en las que m\u00e1s se est\u00e1 utilizando el machine learning es la medicina. Por ejemplo: a partir de los registros de pacientes con fallas cardiacas, el modelo aprende y se\u00f1ala que una determinada persona, cuyos datos se ingresan al sistema, puede estar propensa a experimentar este tipo de problemas de salud.<\/p>\n\n\n\n

En riesgo crediticio tambi\u00e9n se est\u00e1 usando el machine learning para saber si se puede o no otorgar un cr\u00e9dito a una persona, de acuerdo a sus caracter\u00edsticas. <\/p>\n\n\n\n

Teniendo la informaci\u00f3n de miles de clientes a los que se otorg\u00f3 un pr\u00e9stamo y el riesgo que tuvo cada una de esas personas, se entrena al modelo. En base a esos datos se sabr\u00e1 si un cliente nuevo puede constituir un riesgo para la compa\u00f1\u00eda en t\u00e9rminos de incumplimiento o demoras en los pagos.<\/p>\n\n\n\n

\"Machine
El machine learning se est\u00e1 usando para saber si se puede otorgar o no un cr\u00e9dito o no a una persona.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Diferencia entre machine learning, inteligencia artificial y deep learning<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La inteligencia artificial es un campo de la inform\u00e1tica que desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. <\/p>\n\n\n\n

Incluye capacidades como el razonamiento, el aprendizaje, la percepci\u00f3n, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones. <\/p>\n\n\n\n

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial<\/a> que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos<\/strong>. Estos permiten a las m\u00e1quinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento, sin ser programadas expl\u00edcitamente para cada tarea. Son sistemas que identifican patrones, hacen predicciones y toman decisiones basadas en la informaci\u00f3n proporcionada, adapt\u00e1ndose a medida que reciben m\u00e1s datos.<\/p>\n\n\n\n

Dentro del machine learning, el deep learning es un \u00e1rea especializada que utiliza redes neuronales profundas<\/strong>, inspiradas en la estructura del cerebro humano. <\/p>\n\n\n\n

Se focaliza en el procesamiento de grandes cantidades de datos y en la realizaci\u00f3n de tareas complejas<\/strong>, como el reconocimiento de im\u00e1genes o la comprensi\u00f3n del lenguaje natural. <\/p>\n\n\n\n

Mientras que la IA abarca todo el espectro de inteligencia simulada, el machine learning y el deep learning son t\u00e9cnicas espec\u00edficas dentro de este campo, orientadas a alcanzar la inteligencia de manera automatizada y escalable<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Componentes clave del machine learning<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El \u00e9xito de un sistema de machine learning depende de la adecuada preparaci\u00f3n de datos, la elecci\u00f3n y el ajuste del modelo o algoritmo apropiado. Tambi\u00e9n de un riguroso proceso de entrenamiento y validaci\u00f3n para garantizar que el modelo sea robusto y capaz de generalizar adecuadamente.<\/p>\n\n\n\n

Los datos son la base fundamental de cualquier sistema de machine learning<\/strong>. Su calidad y cantidad afectan directamente la precisi\u00f3n y eficiencia de los modelos, que necesitan contar con datos limpios, relevantes y bien estructurados. <\/p>\n\n\n\n

La preparaci\u00f3n de datos incluye procesos como la recolecci\u00f3n, limpieza, transformaci\u00f3n y normalizaci\u00f3n. Esto implica eliminar duplicados, corregir errores y escalar las variables para que los algoritmos puedan procesarlos adecuadamente. <\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, es importante seleccionar las caracter\u00edsticas m\u00e1s relevantes para reducir el ruido y mejorar el rendimiento del modelo.<\/p>\n\n\n\n

Por su parte, los modelos y algoritmos de machine learning son las herramientas que procesan los datos para aprender patrones y realizar predicciones<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Un algoritmo de machine learning es el conjunto de instrucciones que entrena un modelo a partir de datos. Mientras que el modelo es el resultado final de ese entrenamiento, que puede hacer predicciones o tomar decisiones basadas en nuevos datos.<\/p>\n\n\n\n

Desde Question Pro<\/a> y la Asociaci\u00f3n para el Progreso de la Direcci\u00f3n (APD)<\/a> identifican los tres grupos de algoritmos del machine learning y algunos modelos asociados a cada uno de ellos.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizaje supervisado<\/strong> <\/h4>\n\n\n\n

Se entrena a la m\u00e1quina con el ejemplo. El operador proporciona al algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico un conjunto de datos conocidos que incluye las entradas y salidas deseadas, y el algoritmo debe encontrar un m\u00e9todo para determinar c\u00f3mo llegar a esas entradas y salidas. <\/p>\n\n\n\n

El algoritmo realiza predicciones y es corregido por el operador, hasta que alcanza un alto nivel de precisi\u00f3n y rendimiento.<\/p>\n\n\n\n

Entre los modelos de machine learning supervisados se destacan:<\/p>\n\n\n\n