Las empresas utilizan cada vez más los datos para comprender a sus clientes, mejorar sus operaciones, identificar riesgos y respaldar la toma de decisiones. El machine learning (aprendizaje automático) puede ampliar estas capacidades al permitir que los sistemas de software identifiquen patrones en los datos y los utilicen para realizar predicciones o clasificaciones.
El software de machine learning incluye plataformas, herramientas y aplicaciones que ayudan a las organizaciones a crear, entrenar, desplegar, supervisar y utilizar modelos de machine learning. Estas soluciones pueden respaldar actividades que van desde la analítica de clientes y la detección de fraude hasta la previsión, los sistemas de recomendación y el apoyo automatizado a la toma de decisiones.
La solución de machine learning adecuada depende de los objetivos, los datos, las capacidades técnicas, la infraestructura y los requisitos de seguridad de cada organización. Las empresas deben comprender cómo funcionan los distintos tipos de software de machine learning y evaluar factores como la escalabilidad, la integración, la gestión de modelos, el coste y la gobernanza antes de elegir una solución.
¿Qué es el software de machine learning?
El software de machine learning proporciona herramientas para desarrollar o utilizar sistemas que aprenden patrones a partir de los datos, en lugar de depender por completo de reglas programadas manualmente.
Un flujo de trabajo típico de machine learning puede incluir la recopilación y preparación de datos, la selección o el desarrollo de un modelo, su entrenamiento con datos pertinentes, la evaluación de su rendimiento, su despliegue en una aplicación o un proceso de negocio y la supervisión de sus resultados a lo largo del tiempo.
Plataformas en la nube como Google Cloud, Microsoft Azure y AWS ofrecen servicios gestionados de machine learning que pueden dar soporte a distintas etapas de este ciclo de vida. (cloud.google.com)
Tipos de software de machine learning
Plataformas de desarrollo de machine learning
Las plataformas de machine learning ofrecen entornos en los que científicos de datos y desarrolladores pueden crear y entrenar modelos. Pueden incluir notebooks, herramientas de procesamiento de datos, infraestructura de entrenamiento de modelos, seguimiento de experimentos y capacidades de despliegue.
Estas plataformas pueden reducir la cantidad de infraestructura que las organizaciones necesitan construir por su cuenta.
Machine learning automatizado
El machine learning automatizado (AutoML) recurre a la automatización para asistir en partes del proceso de desarrollo de modelos. Según la plataforma, AutoML puede ayudar en tareas como la selección de modelos, la ingeniería de características, el entrenamiento y la evaluación.
AutoML puede hacer que el machine learning resulte más accesible para equipos con experiencia en datos pero con poca práctica en el diseño manual de modelos de machine learning.
API de machine learning
Algunos proveedores ofrecen capacidades de machine learning preconstruidas a través de API. En lugar de desarrollar un modelo desde cero, las empresas pueden integrar servicios ya existentes en sus aplicaciones.
Entre los ejemplos se encuentran servicios de procesamiento del lenguaje, análisis de imágenes, reconocimiento de voz, traducción y otras tareas relacionadas con la IA.
Plataformas de operaciones de machine learning
Las herramientas de operaciones de machine learning (MLOps) ayudan a las organizaciones a gestionar los modelos de machine learning una vez desarrollados. Sus capacidades pueden incluir el control de versiones de modelos, el despliegue, la supervisión, el seguimiento de experimentos y los flujos de trabajo automatizados.
MLOps cobra especial importancia cuando las organizaciones operan muchos modelos o los reentrenan con regularidad a partir de datos nuevos.
Funciones clave del software de machine learning
El conjunto de funciones varía de una plataforma a otra, pero las empresas suelen evaluar las siguientes capacidades.
Preparación de datos
Los modelos de machine learning dependen de contar con datos adecuados. El software puede ofrecer herramientas para importar, limpiar, transformar, etiquetar y preparar conjuntos de datos para el entrenamiento.
La preparación de datos puede implicar el tratamiento de valores ausentes, la eliminación de duplicados, la transformación de variables y la creación de conjuntos de datos adecuados para entrenamiento y prueba.
Entrenamiento de modelos
Las capacidades de entrenamiento permiten aplicar algoritmos de machine learning a los datos y crear modelos. Las plataformas pueden admitir distintos frameworks, lenguajes de programación, algoritmos y entornos de computación.
Las plataformas de machine learning en la nube también pueden dar acceso a recursos de computación escalables para cargas de trabajo de mayor tamaño. (aws.amazon.com)
Evaluación de modelos
El software de machine learning puede ofrecer métricas y herramientas de evaluación que ayudan a los equipos a entender cómo se comporta un modelo con datos que no ha visto antes.
Según el caso de uso, las organizaciones pueden evaluar medidas como la exactitud, la precisión, la exhaustividad (recall), las tasas de error u otras métricas propias de cada tarea.
Despliegue
Un modelo entrenado debe ponerse a disposición de las aplicaciones o los procesos de negocio. Las plataformas de machine learning pueden ofrecer herramientas de despliegue para alojar modelos y exponerlos mediante API u otras interfaces.
Supervisión
El rendimiento de un modelo puede cambiar tras su despliegue a medida que varían las condiciones del negocio y los datos de entrada. Las herramientas de supervisión pueden ayudar a los equipos a seguir el comportamiento del modelo, el rendimiento de la infraestructura y otros indicadores operativos.
Integración
Las capacidades de integración permiten que los sistemas de machine learning se conecten con bases de datos, almacenes de datos, aplicaciones empresariales, API, servicios en la nube y plataformas de analítica.
Una buena integración puede facilitar la incorporación del machine learning a los flujos de trabajo empresariales existentes.
Usos empresariales habituales del machine learning
Analítica de clientes
Las empresas pueden utilizar el machine learning para analizar el comportamiento de los clientes, segmentar audiencias, anticipar necesidades e identificar patrones en los datos de compra o de interacción.
Detección de fraude
Las entidades de servicios financieros y otras organizaciones pueden utilizar el machine learning para identificar patrones de transacciones inusuales y señalar actividades potencialmente sospechosas para su revisión.
Previsión de la demanda
El machine learning puede respaldar previsiones relacionadas con ventas, inventario, demanda y necesidades de recursos. Las organizaciones pueden utilizar información histórica y otras variables pertinentes para generar predicciones.
Sistemas de recomendación
Los comercios minoristas, las plataformas de medios y otros negocios digitales pueden utilizar el machine learning para recomendar productos, contenidos o servicios en función del comportamiento de los usuarios y otra información disponible.
Mantenimiento predictivo
Las organizaciones que operan equipos y sistemas industriales pueden utilizar el machine learning para identificar patrones que podrían indicar problemas en los equipos. El mantenimiento predictivo puede ayudar a las empresas a planificar las tareas de mantenimiento en función de las condiciones observadas, en lugar de depender exclusivamente de calendarios fijos.
Análisis de riesgos
El machine learning puede respaldar la evaluación de riesgos mediante el análisis de grandes conjuntos de datos y la identificación de patrones asociados a resultados concretos. Sus aplicaciones pueden abarcar el riesgo financiero, la ciberseguridad, los seguros y el riesgo operativo.
Beneficios del software de machine learning
Las empresas pueden utilizar software de machine learning para:
- Analizar grandes conjuntos de datos: los modelos automatizados pueden procesar información a una escala difícil de gestionar manualmente.
- Identificar patrones: el machine learning puede revelar relaciones y patrones en los datos históricos.
- Respaldar predicciones: los modelos pueden generar previsiones o clasificaciones a partir de la información disponible.
- Automatizar análisis repetitivos: una vez desarrollados y desplegados adecuadamente, los modelos pueden realizar determinadas tareas analíticas de forma automática.
- Mejorar el apoyo a la toma de decisiones: los resultados del machine learning pueden aportar información adicional para las decisiones empresariales.
- Escalar los procesos analíticos: las plataformas en la nube pueden proporcionar recursos de computación que se amplían a medida que crecen las cargas de trabajo.
El valor del machine learning depende de la calidad de los datos, de la idoneidad del modelo, de las prácticas de implantación y de cómo se incorporen los resultados a los procesos de negocio.
Aspectos clave al elegir software de machine learning
Necesidades del negocio
Las organizaciones deben identificar en primer lugar el problema que quieren resolver con el machine learning. Un proyecto de previsión puede requerir capacidades distintas de las de una aplicación de reconocimiento de imágenes o de detección de fraude.
Requisitos de datos
Conviene evaluar la procedencia de los datos necesarios, así como su calidad, volumen, estructura y accesibilidad. Las empresas también deben determinar si los datos necesitan etiquetarse o transformarse antes de poder utilizarse.
Competencias técnicas
Algunas plataformas están diseñadas principalmente para científicos de datos y desarrolladores, mientras que otras ofrecen flujos de trabajo más automatizados. La elección adecuada depende en parte de las competencias disponibles en la organización.
Escalabilidad
Es importante considerar cómo pueden cambiar las necesidades de computación a medida que crecen los conjuntos de datos, los modelos, los usuarios y las cargas de trabajo. Los servicios en la nube pueden ofrecer una infraestructura escalable, pero los costes también pueden aumentar con el uso.
Seguridad y gobernanza
Los proyectos de machine learning pueden implicar información sensible de clientes, financiera, de empleados u operativa. Las empresas deben evaluar los controles de acceso, el cifrado, el tratamiento de datos, las capacidades de auditoría y las funciones de gobernanza.
Gestión de modelos
Para las organizaciones que operan varios modelos, capacidades como el control de versiones, el seguimiento de experimentos, la gestión del despliegue y la supervisión pueden cobrar una importancia creciente.
Coste
Los costes del machine learning pueden incluir suscripciones de software, computación en la nube, almacenamiento de datos, cargas de entrenamiento, despliegue, supervisión y personal. Las organizaciones deben considerar el coste total en lugar de evaluar únicamente las licencias.
Ejemplos de plataformas de machine learning
Varios de los principales proveedores de la nube ofrecen plataformas de machine learning. Amazon SageMaker proporciona capacidades para crear, entrenar y desplegar modelos de machine learning. (aws.amazon.com)
Google Vertex AI ofrece herramientas para crear, desplegar y gestionar aplicaciones de machine learning y de IA. (cloud.google.com)
Microsoft Azure Machine Learning proporciona capacidades para desarrollar, entrenar, desplegar y gestionar modelos y flujos de trabajo de machine learning. (learn.microsoft.com)
Reflexiones finales
El software de machine learning proporciona a las empresas herramientas para desarrollar y desplegar modelos capaces de analizar datos, identificar patrones, generar predicciones y automatizar procesos analíticos. Las plataformas pueden dar soporte a todo el proceso, desde la preparación de datos y el entrenamiento de modelos hasta el despliegue, la supervisión y la gestión continuada.
Al evaluar una solución, las empresas deben partir de su caso de uso concreto y de sus requisitos de datos. Las capacidades técnicas, la escalabilidad, las integraciones, la seguridad, la gobernanza, las competencias disponibles, la gestión de modelos y el coste total son también factores importantes que conviene tener en cuenta.