La Intel·ligència Artificial (IA) està transformant el món en el que vivim i canviant la forma en la que fem negocis. Des de l’atenció al client fins l’automatització de processos, la IA està obrint un ventall de possibilitats que abans pareixien impensables. En particular, el Machine Learning (ML) és una branca de la IA que es centra en l’aprenentatge automàtic a partir de dades i que s’està adoptant cada cop més per empreses de totes les mides,
¿Què és el Machine Learning?
El Machine Learning és un focus de la IA que permet a les màquines aprendre de forma autònoma a partir de dades. En lloc de programar una tasca específica, el ML permet que les màquines descobreixin patrons i relacions per elles mateixes mitjançant aquestes dades. El Ml es divideix en tres categories principals:
- Aprenentatge supervisat: S’utilitza quan es disposa de dades etiquetades i es busca predir una variable específica. Per exemple, se es disposa de dades de ventes de productes a diferents regions i es desitja preveure les ventes de futures, es pot utilitzar aquest model d’aprenentatge supervisat.
- Aprenentatge no supervisat: S’utilitza quan no es disposa de dades etiquetades i es busca descobrir patrons i relacions amagades a les dades. Per exemple, si es disposa de dades de comportament de usuaris d’una plataforma en línia i es desitja identificar patrons comuns entre ells, es pot reforçar un model d’aprenentatge no supervisat.
- Aprenentatge per reforç: S’utilitza quan es busca optimitzar una acció a partir de la interacció amb un ambient determinat. Per exemple, si es desitja desenvolupar un sistema que jugui als escacs, es pot utilitzar un model d’aprenentatge per reforç per que la màquina aprengui a jugar millor a mesura que va jugant més partides.
Perquè es important aprendre Machine Learning?
El Machine Learning està a tot arreu, des de les recomanacions de productes a plataformes de comerç electrònic fins detectar el frau a transaccions fincares. Les empreses que aprenguin a utilitzar ML poden obtenir beneficis significatius, com una major eficiència als processos, una millor presa de decisions i una major satisfacció del client. A més a més, el ML pot ajudar a identificar oportunitats de negoci que abans passaven desapercebudes.
Com aprendre Machine Learning?
Aprendre Machine Learning pot semblar estressant al principi, però hi ha moltes formes de començar. Aquí us deixem alguns consells per ajudar-te a aprendre:
- Coneix els conceptes bàsics: Comença per entendre els conceptes bàsic de la IA i el ML. Familiaritzat amb termes i tècniques que s’utilitzen en aquests camps amb més abundància.
- Fes un curs en línia: Hi ha molts cursos en línia gratuïts i de pagament que ensenyen el funcionament essencial del ML. Alguns cursos popular són “Machine Learning” de Andrew Ng. en Coursera i “Deep Learning” de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio i Aaron Courville.
- Prova diferents eines de ML: Existeixen moltes eines i plataformes de ML disponibles que poden ajudar-te a començar a utilitzar ML de manera efectiva. Algunes de les més populars són Python i les seves llibreries per ML, com Scikit-Learn i TensorFlow.
A més a més, també existeixen plataformes de ML a la xarxa que permeten utilitzar aquestes eines sense necessitat de tenir una infraestructura pròpia, com Amazon SageMaker, Google Cloud AI Platform o Microsoft Azure Machine Learning. Aquestes plataformes també ofereixen tutorials i exemples d’ús que poden ajudar-te a aprendre més ràpidament.
Al utilitzar aquestes eines és important recordar que el ML no és una solució màgica per tots el problemes. És necessari entendre les dades i els problemes específics que es desitgen abordar per poder utilitzar ML de forma efectiva. Així com també és important assegurar-se de comptar amb dades de qualitat i suficients per poder entrenar un model de forma adequada.
En conclusió, el Machine Learning és una eina poderosa que pot ajudar a les empreses a millor la seva eficiència, prendre millors decisions i oferir millors productes i serveis als seus clients. Un cop es comença a aprendre els conceptes bàsics i a practicar amb dades reals, qualsevol persona pot començar a utilitzar-ho de manera efectiva el seu benefici propi o professional.