Machine Learning: ¿Qué es y cómo funciona?
Descubrí el mundo del aprendizaje automático y su aplicación en el mundo financiero.
Tiempo estimado de lectura: minutos.
En la actualidad, donde la transformación digital avanza a pasos agigantados, el término Machine Learning surge como una fuerza impulsora detrás de numerosas innovaciones, y su influencia en el sector financiero es innegable.
A continuación, vamos a analizar de manera concisa qué es el Machine Learning, conociendo su funcionamiento y el por qué de su protagonismo en la toma de decisiones económicas.
¿Qué es Machine Learning?
El Machine Learning, o aprendizaje automático, constituye un campo de la inteligencia artificial destinado a otorgar a las máquinas la capacidad de aprender y perfeccionarse de forma autónoma, sin intervención directa humana.
A diferencia de los métodos de programación convencionales, donde las reglas se definen explícitamente, el Machine Learning permite que los sistemas identifiquen patrones a partir de datos y ejecuten tareas específicas.
¿Para qué sirve?
En el ámbito financiero, se aplica a diversas áreas, desde la gestión de riesgos y la detección de fraudes hasta la personalización de servicios y la predicción de tendencias económicas.
Su capacidad para analizar extensos conjuntos de datos ha transformado la manera en que las instituciones financieras enfrentan desafíos y aprovechan oportunidades.
¿Cómo funciona el Machine Learning?
En el núcleo del Machine Learning se encuentra el proceso de entrenamiento. Los algoritmos diseñados para reconocer patrones se alimentan con datos históricos relevantes.
A medida que el algoritmo procesa estos datos, ajusta sus parámetros internos para mejorar su capacidad de realizar tareas específicas. Este enfoque permite a las máquinas mejorar continuamente su rendimiento sin intervención manual constante.
¿Qué tipos de machine learning existen?
Existen tres tipos fundamentales de Machine Learning: supervisado, no supervisado y por refuerzo. Acá podrás ver una explicación de cada uno:
Aprendizaje supervisado
En el aprendizaje supervisado, el algoritmo se sumerge en un proceso de entrenamiento donde se le proporcionan datos previamente etiquetados. Estos datos etiquetados contienen información explícita sobre las salidas deseadas, es decir, la respuesta que se espera del algoritmo ante determinadas entradas.
Aprendizaje no supervisado
Contrariamente, en el aprendizaje no supervisado, el algoritmo se enfrenta a datos no etiquetados. Sin información explícita sobre las salidas deseadas, el algoritmo debe descubrir patrones y estructuras por sí mismo. Es como proporcionarle a la máquina un rompecabezas sin la imagen final: el algoritmo tiene la tarea de identificar conexiones y agrupaciones sin indicaciones directas.
Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo introduce un elemento de interacción y retroalimentación continua entre el algoritmo y su entorno. En este caso, el algoritmo no se enfrenta a un conjunto de datos fijo, sino que aprende tomando decisiones y observando las consecuencias de esas decisiones en su entorno.
¿Cuándo usar machine learning?
La aplicación del Machine Learning se torna relevante cuando se enfrentan problemas complejos que no pueden resolverse fácilmente con métodos tradicionales.
En el ámbito financiero, su uso destaca en la predicción de riesgos crediticios, la optimización de carteras de inversión y la automatización de procesos que requieren análisis de datos a gran escala.
¿Quién utiliza Machine Learning?
La adopción del Machine Learning en el ámbito financiero no se limita a grandes corporaciones. Empresas de todos los tamaños, desde startups hasta bancos consolidados, han integrado esta tecnología para mejorar su eficiencia y precisión en la toma de decisiones.
La capacidad de adaptarse a diferentes entornos y escalas hace que el Machine Learning sea accesible y valioso para una amplia variedad de actores en el sector financiero.
Esto también te puede interesar
