Machine learning: su impacto en el procesamiento de grandes volúmenes de datos 

El crecimiento que viene experimentando el machine learning en los últimos años, está dando lugar al desarrollo de una serie de herramientas que transforman mercados e industrias. En especial a sectores que gestionan grandes volúmenes de datos, como las áreas de salud, servicios financieros, telecomunicaciones y retail.

La automatización optimiza y potencia procesos, haciéndolos mucho más eficientes, y produciendo un impacto positivo en términos de tiempos de procesamiento y aprovechamiento de recursos. 

Por ello resulta esencial comprender en qué consiste el machine learning, cómo impacta en las empresas y sus clientes, y qué beneficios produce.

Leyendo este artículo podrás conocer cuáles son los componentes clave del machine learning y sus fases de desarrollo. También te explicaremos sus principales desafíos y cuáles son las tendencias emergentes para big data. 

Además, analizaremos cómo evaluar y monitorear modelos de machine learning en producción, y cómo prevenir fraudes financieros con esta tecnología.

¿Qué es el machine learning?

El machine learning es crucial en la gestión de grandes volúmenes de datos, ya que permite a las organizaciones analizar, interpretar y extraer valor de ellos de manera automatizada y eficiente.

Su incidencia es especialmente significativa en el contexto de big data, donde los métodos tradicionales de análisis se vuelven insuficientes debido a la complejidad y magnitud de la información a gestionar. 

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 también ofrece una ventaja competitiva en un entorno donde los datos son un activo estratégico clave.

El machine learning permite procesar millones de datos en fracciones de segundo y realizar modelos predictivos para tomar mejores decisiones. 

Estos modelos aprenden progresivamente, y cuando se les incorpora información adicional, la analizan en base a los datos que ya tienen cargados, aportando respuestas y generando resultados.

El modelo se entrena con datos y da resultados cuando se lo testea, mostrando un porcentaje de aciertos y desaciertos. A partir de allí se lo puede volver a entrenar para ajustar los porcentuales y determinar su viabilidad y desempeño.

Una de las áreas en las que más se está utilizando el machine learning es la medicina. Por ejemplo: a partir de los registros de pacientes con fallas cardiacas, el modelo aprende y señala que una determinada persona, cuyos datos se ingresan al sistema, puede estar propensa a experimentar este tipo de problemas de salud.

En riesgo crediticio también se está usando el machine learning para saber si se puede o no otorgar un crédito a una persona, de acuerdo a sus características. 

Teniendo la información de miles de clientes a los que se otorgó un préstamo y el riesgo que tuvo cada una de esas personas, se entrena al modelo. En base a esos datos se sabrá si un cliente nuevo puede constituir un riesgo para la compañía en términos de incumplimiento o demoras en los pagos.

Diferencia entre machine learning, inteligencia artificial y deep learning

La inteligencia artificial es un campo de la informática que desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. 

Incluye capacidades como el razonamiento, el aprendizaje, la percepción, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones. 

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos. Estos permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento, sin ser programadas explícitamente para cada tarea. Son sistemas que identifican patrones, hacen predicciones y toman decisiones basadas en la información proporcionada, adaptándose a medida que reciben más datos.

Dentro del machine learning, el deep learning es un área especializada que utiliza redes neuronales profundas, inspiradas en la estructura del cerebro humano. 

Se focaliza en el procesamiento de grandes cantidades de datos y en la realización de tareas complejas, como el reconocimiento de imágenes o la comprensión del lenguaje natural. 

Mientras que la IA abarca todo el espectro de inteligencia simulada, el machine learning y el deep learning son técnicas específicas dentro de este campo, orientadas a alcanzar la inteligencia de manera automatizada y escalable.

Componentes clave del machine learning

El éxito de un sistema de machine learning depende de la adecuada preparación de datos, la elección y el ajuste del modelo o algoritmo apropiado. También de un riguroso proceso de entrenamiento y validación para garantizar que el modelo sea robusto y capaz de generalizar adecuadamente.

Los datos son la base fundamental de cualquier sistema de machine learning. Su calidad y cantidad afectan directamente la precisión y eficiencia de los modelos, que necesitan contar con datos limpios, relevantes y bien estructurados. 

La preparación de datos incluye procesos como la recolección, limpieza, transformación y normalización. Esto implica eliminar duplicados, corregir errores y escalar las variables para que los algoritmos puedan procesarlos adecuadamente. 

Además, es importante seleccionar las características más relevantes para reducir el ruido y mejorar el rendimiento del modelo.

Por su parte, los modelos y algoritmos de machine learning son las herramientas que procesan los datos para aprender patrones y realizar predicciones. 

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.

Desde Question Pro y la Asociación para el Progreso de la Dirección (APD) identifican los tres grupos de algoritmos del machine learning y algunos modelos asociados a cada uno de ellos.

Aprendizaje supervisado 

Se entrena a la máquina con el ejemplo. El operador proporciona al algoritmo de aprendizaje automático un conjunto de datos conocidos que incluye las entradas y salidas deseadas, y el algoritmo debe encontrar un método para determinar cómo llegar a esas entradas y salidas. 

El algoritmo realiza predicciones y es corregido por el operador, hasta que alcanza un alto nivel de precisión y rendimiento.

Entre los modelos de machine learning supervisados se destacan:

• Regresión lineal: predice una salida numérica continua en tareas de regresión. 
• Regresión logística: se utiliza para tareas de clasificación binaria.
• Árboles de decisión: construyen una estructura similar a un árbol, en la que cada nodo refleja una decisión basada en una característica, y las hojas representan una etiqueta de clase final o un valor numérico.
• Bosque aleatorio: estrategia de aprendizaje por conjuntos que combina numerosos árboles de decisión para aumentar la precisión de las predicciones y reducir el sobreajuste.
• Máquinas de soporte vectorial: SVM es un algoritmo sofisticado que puede clasificar datos binarios y multinivel.
• K-NN: algoritmo básico pero efectivo de clasificación y regresión. 
• Naive Bayes: algoritmo de clasificación probabilística basado en el teorema de Bayes, que realiza tareas de categorización de texto, como la detección de spam y el análisis de sentimientos.
• Redes neuronales: se utilizan para la clasificación de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural.

Aprendizaje sin supervisión 

El algoritmo estudia los datos para identificar patrones. No hay una clave de respuesta o un operador humano para proporcionar instrucción. La máquina determina las correlaciones y las relaciones mediante el análisis de los datos disponibles.

Entre los modelos más comunes se encuentran:

• K-Means: método de agrupación popular que divide los datos en grupos basados en similitudes. 
• Agrupamiento jerárquico: crea un dendrograma, una estructura de clúster similar a un árbol, que puede representar las relaciones jerárquicas entre puntos de datos.
• Modelos de mezcla Gaussiana (GMM): combinan diferentes distribuciones gaussianas para representar los datos. A menudo se utilizan en agrupación y estimación de densidad.

Aprendizaje por refuerzo

Se centra en los procesos de aprendizaje reglamentados, en los que se proporcionan algoritmos automáticos con un conjunto de acciones, parámetros y valores finales. 

Al definir las reglas, el algoritmo intenta explorar diferentes opciones y posibilidades, monitorizando y evaluando cada resultado para determinar cuál es el óptimo.

Algunos modelos y algoritmos de aprendizaje por refuerzo populares:

• Q-Learning: algoritmo de aprendizaje por refuerzo sin modelo que ayuda a los agentes a aprender la mejor política de selección de acciones. 
• DQN: extensión de Q-Learning que utiliza redes neuronales profundas para aproximar los valores de Q. Efectivo en la resolución de tareas complejas.
• SARSA (State-Action-Reward-State-Action): algoritmo de aprendizaje por refuerzo sin modelo. Determina la mejor política al estimar los valores de Q para pares estado-acción y emplear modificaciones en la política.

En tanto, el proceso de entrenamiento de un modelo de machine learning implica alimentar al modelo con un conjunto de datos, para que aprenda a predecir los resultados deseados. 

Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros internos para minimizar el error entre sus predicciones y los valores reales. Utiliza técnicas como la retropropagación en redes neuronales o el gradiente descendente en regresión lineal.

Una vez entrenado, el modelo se valida utilizando un conjunto de datos separados que no se utilizaron durante el entrenamiento. 

Este proceso de validación ayuda a evaluar la capacidad del modelo para incorporar datos nuevos. Para ello es común utilizar técnicas como la validación cruzada, a fin de asegurar que el modelo no esté sobreajustado (overfitting) a los datos de entrenamiento, lo que podría resultar en un mal rendimiento en datos reales.

Proceso de desarrollo de modelos de machine learning

El machine learning involucra un ciclo estructurado que implica varias etapas críticas para construir, implementar y mantener modelos que resuelvan problemas específicos:

1) Identificación y comprensión del problema que se desea resolver. Implica definir claramente los objetivos del proyecto, como mejorar la precisión de las predicciones, automatizar un proceso o descubrir patrones en los datos.

2) Establecimiento de los objetivos específicos del proyecto, que pueden incluir métricas de rendimiento deseadas (como precisión, recall, etc.), los resultados esperados y las restricciones (tiempo, recursos, entre otros).

3) Recolección de datos relevantes de diversas fuentes, como bases de datos, archivos CSV, APIs, sensores, etc. La calidad y cantidad de los datos son fundamentales para el éxito del modelo.

4) Preparación de datos: comprende la eliminación de duplicados, la normalización o estandarización y la transformación de características (feature engineering) para mejorar la capacidad del modelo.

5) Selección de los modelos adecuados y los algoritmos que mejor se adapten a cada problema. 

6) Entrenamiento del modelo seleccionado, utilizando un conjunto de datos para ajustar sus parámetros internos y minimizar el error en las predicciones.

7) Después del entrenamiento, se utiliza un conjunto de datos de validación para evaluar el rendimiento del modelo. 

8) Una vez validado el modelo, se implementa en un entorno de producción. 

9) Después de la implementación, es crucial monitorear continuamente el rendimiento del modelo en producción. 

Esto incluye el seguimiento de métricas de rendimiento, la detección de drift en los datos, y la retraining del modelo si se observa un deterioro en su rendimiento. El monitoreo permite reaccionar rápidamente a cambios en los datos o en los requisitos del negocio.

Este ciclo puede repetirse varias veces para ajustar y mejorar continuamente el modelo, asegurando que sigue siendo relevante y eficaz en la resolución del problema planteado.

¿Cómo evaluar y monitorear los modelos de machine learning en producción?

Una vez en funcionamiento, la evaluación y monitoreo de los modelos de machine learning es crucial para asegurar que sigan ofreciendo un rendimiento adecuado y cumplan con los objetivos establecidos. 

La clave pasa por almacenar predicciones y monitorear el rendimiento en tiempo real, observando distribuciones anormales y estableciendo triggers para re-entrenamientos basados en cambios significativos en los datos o en el rendimiento del modelo.

La evaluación comienza con la medición de métricas clave, que deben revisarse periódicamente. También es importante realizar pruebas de resistencia para evaluar cómo el modelo responde a entradas atípicas o a cambios en las condiciones de operación.

El monitoreo continuo es esencial para identificar problemas en tiempo real y realizar ajustes cuando sea necesario. Esto implica la implementación de sistemas de alerta que notifiquen si el rendimiento del modelo cae por debajo de un umbral predefinido o si se detectan anomalías en las predicciones.

Además, el monitoreo debe incluir la recolección de nuevos datos y su análisis para identificar la necesidad de reentrenar el modelo con datos más recientes o ajustarlo a nuevas condiciones. 

Este proceso asegura que el modelo se mantenga relevante y eficaz en un entorno de producción dinámico, y que cualquier problema potencial sea abordado antes de que impacte en los resultados del negocio.

Beneficios del machine learning

El machine learning ofrece múltiples ventajas que pueden transformar la forma en que las organizaciones operan y toman decisiones. 

Uno de los beneficios clave es la mejora en la toma de decisiones basada en datos. Al analizar grandes volúmenes de datos, los modelos de machine learning pueden identificar patrones y tendencias que no son evidentes para los seres humanos. 

Este funcionamiento permite hacer predicciones más precisas y fundamentadas. Por ejemplo, en el ámbito financiero, se pueden predecir riesgos de crédito o tendencias de mercado, lo que permite a las empresas ajustar sus estrategias con mayor agilidad.

Otro beneficio significativo es la automatización de procesos, que permite optimizar operaciones rutinarias que de otro modo requerirían mucho tiempo y recursos humanos. Desde la automatización de tareas de servicio al cliente mediante chatbots, hasta la automatización de procesos de manufactura y logística. 

Además, el machine learning potencia la personalización de servicios y productos, al analizar las preferencias y comportamientos de los usuarios para ofrecerles experiencias más relevantes. 

Por último, incrementa la eficiencia y precisión en diversas tareas, como la detección de fraudes, el diagnóstico médico, o la gestión de inventarios, reduciendo el margen de error y mejorando los resultados finales.

Desafíos del machine learning 

El mayor reto del machine learning es tener los datos y poder procesarlos, asegurándose que estén completos y adecuadamente estructurados, sin errores o campos vacíos. Por ejemplo, los datos masivos pueden contener ruido o inconsistencias, que compliquen su pre-procesamiento y limpieza. 

La clave pasa por tener en cuenta que, sin datos completos, el modelo no se puede entrenar. 

Otro de los principales desafíos reside en la optimización de los tiempos de procesamiento y de los recursos de infraestructura. Dos variables con impacto directo en los costos operativos. 

Si se hace un procesamiento de datos que no performa bien o tiene datos inconclusos o erróneos, es como si estuviera tirando el dinero invertido.

En este punto es importante destacar que los problemas de latencia y velocidad en el procesamiento pueden afectar el rendimiento del modelo. Especialmente en aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real, como en la detección de fraudes o el control autónomo de vehículos. 

Minimizar la latencia y maximizar la velocidad de procesamiento son esenciales para garantizar que los modelos de machine learning puedan operar de manera efectiva en escenarios donde el tiempo de respuesta es crítico.

Otro desafío crucial es la interpretabilidad y explicabilidad de los modelos. 

A medida que los modelos de machine learning, como las redes neuronales profundas, se vuelven más sofisticados, puede ser difícil entender cómo un modelo llegó a una decisión específica. Una situación que es problemática en áreas donde la transparencia es esencial, como en la salud o las finanzas. 

Los problemas de sesgo y equidad en los modelos también son un reto y representan una preocupación creciente. 

Los modelos pueden aprender y perpetuar sesgos existentes en los datos de entrenamiento, generando decisiones injustas o discriminatorias. Por ello es fundamental identificarlos y mitigarlos para asegurar que los modelos sean justos y equitativos.

Buenas prácticas en machine learning 

Entre las prácticas que se suelen recomendar para la gestión de modelos de machine learning se encuentra la división de los datos en lotes de tamaños iguales (batch), que incluyan el input al modelo. De esta manera, luego el modelo podrá hacer la interferencia respectiva para retomar esas predicciones.

De acuerdo a la cantidad de datos de entrada con los que se cuente se obtendrá una determinada cantidad de predicciones. Esas predicciones se almacenan en una base de datos para que después ayuden a la toma de decisiones.

Si se tiene un millón de registros, comúnmente lo que se suele hacer es entrenar el modelo con el 80% de esos registros. Una vez que está entrenado, se usa el otro 20% para que haga las predicciones y comprobar si acertó y a qué nivel porcentual.

Volviendo al ejemplo de la medicina, si se tiene un millón de registros con distintas características de los pacientes y en una columna se identifica si ese paciente tuvo un accidente cerebrovascular o no. Con el 80% de ese set de datos se entrena el modelo. Y después se le pide que señale del 20% restante cuáles son las personas que tuvieron un accidente cerebrovascular. 

A partir de lo cual se va a poder observar el nivel de aciertos que produce el modelo y su nivel de eficacia. Luego se lo puede re-entrenar con otra segmentación respecto del 80-20, y se lo vuelve a entrenar y a testear.

Una vez que ya se tiene implementado un modelo, se le van cargando nuevos resultados y testeando si performa bien. Es decir, si llega a obtener entre un 93 y un 97% de eficacia.

Después de un tiempo de uso, por lo general lo que se hace es volverlo a entrenar con nuevos datos. Por ejemplo, si se lo entrenó con un millón de registros y ahora existen 2 millones, se lo entrena nuevamente con esos dos millones.

Así es como se va mejorando con el tiempo la información.

Prevención de fraudes financieros con machine learning

Se espera que las pérdidas por fraude de tarjetas de crédito en todo el mundo alcancen los 43.000 millones de dólares en 2026, según un informe Nilson.

Este es solo un ejemplo de la gran cantidad de modalidades de fraudes financieros, que no solo perjudican económicamente a las organizaciones, sino que también pueden dañar su reputación.

De forma similar ocurre también con fraudes como la recolección de datos pirateados de la dark web para el robo de tarjetas de crédito. O con el uso de IA generativa para el phishing de información personal y el lavado de dinero entre criptomonedas, billeteras digitales y monedas fiduciarias. 

Para mantenerse al día frente a este tipo de riesgos, las empresas de servicios financieros están utilizando la inteligencia artificial para la detección de fraudes. 

Como explican desde Nvidia, esto se debe a que muchos de estos delitos digitales deben detenerse en tiempo real para que los consumidores y las empresas financieras puedan bloquear las pérdidas de inmediato.

Por ejemplo, la IA puede permitir a las empresas predecir y bloquear transacciones fraudulentas antes de que ocurran, mejorar la precisión de los informes y mitigar riesgos. 

No obstante, estas acciones preventivas también pueden significar un dolor de cabeza para los consumidores, cuando los modelos de fraude de las empresas de servicios financieros reaccionan de forma exagerada y registran falsos positivos que cierran transacciones legítimas.

Sin embargo, la IA generativa también puede ser explotada por estafadores para mejorar sus técnicas de fraude, utilizando modelos avanzados de lenguaje para crear correos electrónicos de phishing más convincentes y otras tácticas criminales. Es decir, puede ser utilizada para actividades fraudulentas.

Por ello es importante tener una mirada bidireccional al analizar la potencialidad de la inteligencia artificial en relación a los fraudes financieros, para poder prevenir y detener las acciones criminales.

Big data: ¿cuáles son las tendencias emergentes en machine learning?

Algunas de las tendencias que están impulsando la capacidad de procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera más efectiva y eficiente, abriendo nuevas posibilidades para las aplicaciones de machine learning, son las siguientes:

1. AutoML (Automated Machine Learning). Facilita el diseño y la implementación de modelos de machine learning, al automatizar tareas como la selección de características, la optimización de hiper parámetros y la elección del algoritmo más adecuado. 

Es especialmente útil en entornos de big data donde el volumen de datos y la complejidad de los modelos son mayores.

2. Modelos de aprendizaje federado. Permite entrenar modelos de machine learning en dispositivos distribuidos (como teléfonos móviles) sin necesidad de centralizar los datos. 

Esto es crucial para preservar la privacidad y reducir el consumo de ancho de banda. Es una tendencia importante en big data, donde la cantidad de datos es masiva y su distribución es amplia.

3. Modelos de lenguaje grande (LLMs). Los modelos como GPT-4 y similares están siendo adaptados y aplicados a grandes conjuntos de datos, permitiendo un procesamiento de lenguaje natural (NLP) más avanzado, la generación de texto, el análisis de sentimiento y la creación de sistemas de recomendación más precisos.

4. Aprendizaje profundo (Deep Learning). Las redes neuronales profundas están evolucionando con nuevas arquitecturas, que manejan mejor los grandes volúmenes de datos y ofrecen mejoras en tareas como la visión por computadora y el reconocimiento de voz.

5. Explainable AI (XAI). Enfoque dentro de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar modelos y algoritmos cuyos procesos y decisiones sean transparentes y comprensibles para los humanos. 

Esto es particularmente importante en aplicaciones críticas, como salud y finanzas. La tendencia también se ve reflejada en los modelos de machine learning, especialmente en aplicaciones críticas que involucran grandes volúmenes de datos.

6. Edge Computing y ML. La combinación de machine learning con edge computing permite procesar grandes volúmenes de datos directamente en el dispositivo o cerca del lugar donde se generan, reduciendo la latencia y mejorando la eficiencia.

7. Modelos híbridos. La integración de técnicas de machine learning con modelos basados en reglas y otras metodologías está ganando popularidad. Esto permite a las organizaciones aprovechar lo mejor de ambos mundos, especialmente en entornos de big data donde la combinación de técnicas puede ser más efectiva.

8. Aumento de datos sintéticos. Para superar la limitación de datos de entrenamiento se están utilizando técnicas de generación de datos sintéticos que imitan las propiedades de los datos reales.

Esta es una práctica que resulta valiosa en big data, cuando se tiene como objetivo mejorar la calidad y cantidad de datos disponibles para el entrenamiento de modelos.

9. Aprendizaje automático cuántico (QML). Es un campo emergente que combina la computación cuántica con técnicas de machine learning para mejorar y acelerar los algoritmos tradicionales. 

Utiliza principios cuánticos como la superposición, el entrelazamiento y la interferencia cuántica para procesar información de manera más eficiente y resolver problemas de optimización complejos. 

Aunque tiene el potencial de manejar grandes volúmenes de datos y desarrollar nuevos tipos de modelos, la tecnología cuántica aún enfrenta desafíos en términos de escalabilidad, integración con sistemas clásicos y accesibilidad.

10. Procesamiento de lenguaje natural (NLP). Se enfoca en la creación de modelos y algoritmos capaces de comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera sofisticada. 

A través de técnicas avanzadas, como modelos de lenguaje profundo y arquitecturas como los transformers, el NLP avanzado permite que las máquinas realicen tareas complejas como la traducción automática, la generación de texto coherente, el análisis de sentimientos y la respuesta a preguntas con un nivel de precisión y fluidez cada vez más cercano al lenguaje natural humano. 

Conclusión

Las industrias que procesan volúmenes de datos masivos se benefician enormemente de las capacidades del machine learning para analizar patrones complejos, predecir tendencias y automatizar procesos. 

En el sector financiero, por ejemplo, el machine learning mejora la detección de fraudes. En el ámbito de la salud facilita el diagnóstico temprano de enfermedades y la personalización de tratamientos. 

En las telecomunicaciones, impulsa la eficiencia en la gestión de redes, y en el retail, permite ofrecer experiencias de compra altamente personalizadas mediante sistemas de recomendación avanzados.

La implementación del machine learning en estos sectores también plantea desafíos, como la necesidad de infraestructura tecnológica robusta, la gestión ética de los datos y la constante actualización de modelos para mantener su efectividad.

El potencial transformador del machine learning es indiscutible, y su integración en la gestión de grandes volúmenes de datos seguirá siendo un motor clave de innovación y competitividad. 

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