Introducción al aprendizaje automático: ¿qué es?
Piensa en cómo estás utilizando tu ordenador en este momento. Probablemente estés conectado a Internet, quizá tengas abierto algún programa de Microsoft Office o hayas enviado un correo electrónico hoy. Los ordenadores realizan estas y otros cientos de funciones cada vez que se encienden, y lo hacen utilizando principios de funcionamiento denominados «algoritmos».
Los algoritmos son instrucciones claras y bien diseñadas que indican a un ordenador cómo realizar una tarea. Tradicionalmente, estos algoritmos los escriben y desarrollan programadores informáticos, o «codificadores». Sin embargo, el aprendizaje automático es un concepto revolucionario en el que los programadores enseñan a los ordenadores a programarse a sí mismos. Esto permite a los ordenadores recopilar datos, aprender de ellos, mejorar a partir de ellos y actuar en consecuencia sin que se les haya programado explícitamente para ello.
¿Por qué aplicar el aprendizaje automático?
El proceso de desarrollo de algoritmos supone un cuello de botella en la programación, ya que la capacidad de programación humana es limitada. Los ordenadores, en cambio, cuentan con potentes capacidades de reconocimiento de patrones, lo que les permite explorar datos y crear sus propios algoritmos mucho más rápido de lo que puede hacerlo un ser humano.
Aquí es donde entra en juego el aprendizaje automático. El aprendizaje automático dota a los ordenadores de la capacidad de crear algoritmos y programas que pueden aprender a partir de los datos y realizar predicciones utilizando dichos datos.
Cómo utilizamos los datos y el aprendizaje automático para el análisis de la pulverización
Los datos que introducimos en estas rutas de aprendizaje automático son importantes y se denominan «fuente de datos». La calidad, la frecuencia y la duración de la fuente de datos influyen tanto en el éxito de un proyecto de aprendizaje automático como los propios algoritmos. Por lo tanto, es esencial identificar los datos que se correlacionan con la variable que queremos predecir o con el programa que queremos crear. Entonces, ¿cuál es exactamente la variable que queremos predecir? En los Servicios de Análisis e Investigación de Pulverización, los ensayos de tamaño de gota representan casi un tercio de nuestros servicios de ensayo. ¿Podemos crear, pues, un programa de aprendizaje automático que prediga o estime el tamaño de las gotas?
En pocas palabras: sí. Hemos identificado una herramienta de software muy útil que nos ayuda a decidir qué algoritmos y, por lo tanto, qué fuentes de datos satisfacen nuestras necesidades. Este es el principal reto de cualquier proyecto de aprendizaje automático: identificar los puntos de datos más relevantes que podamos aprovechar y, a continuación, obtener tantos datos como sea posible. Los programas de aprendizaje automático funcionan mejor con muchísimos… y muchísimos datos de calidad. Entrenar y perfeccionar estos puntos de datos ayudará a nuestros programas a aprender y a generar resultados más exactos y precisos.
Esto es solo el principio. El aprendizaje automático abre muchas posibilidades para todo, desde la predicción de boquillas pulverizadoras hasta la optimización mejorada de los sistemas y la resolución de problemas, pasando por la inteligencia artificial en toda regla.
¿Cómo afectará el aprendizaje automático a tus operaciones diarias? ¿Cómo piensas aprovechar el aprendizaje automático hoy mismo? Si deseas tratar el tema con más profundidad, ponte en contacto con nosotros o conéctate conmigo directamente a través de LinkedIn.