El aprendizaje automático tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.
El machine learning (aprendizaje automático) hace referencia al conjunto de técnicas que gira en torno al estudio y la práctica de algoritmos que tienen la capacidad de aprender de los datos. Se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir del reconocimiento de patrones. Dicho de otro modo, consiste en que las máquinas aprendan sin tener que programarlas específicamente.
El proceso de aprendizaje de la máquina es similar al de la minería de datos (data mining). Ambos sistemas utilizan los datos para buscar patrones. Sin embargo, en lugar de extraer datos para la comprensión humana – como es el caso de las aplicaciones de minería de datos – el aprendizaje automático utiliza estos datos para detectar patrones en ellas y modifica, de forma automática, los parámetros del software en consecuencia. Los algoritmos de aprendizaje automático se clasifican entre supervisados y no supervisados. Los algoritmos supervisados pueden aplicar lo aprendido en el pasado con los nuevos datos y utilizan lo que llamamos datos de entrenamiento. Los algoritmos no supervisados pueden sacar conclusiones a partir de conjuntos de datos, sin conocimientos a priori.
No se trata de ninguna novedad, el aprendizaje automático tiene mucho que ver con la idea original de inteligencia artificial, de hecho, es un tipo de AI (artificial intelligence).
Las nuevas tecnologías de la información y las telecomunicaciones han marcado un antes y un después en las empresas, aunque en algunos sectores más que en otros. La logística es uno de estos sectores en que ha impactado con gran fuerza. La posibilidad de utilizar y analizar cantidades masivas de datos generados de forma continua ha dado lugar a muchas mejoras, por ejemplo, en procesos continuos y en la optimización de rutas.
Aunque, como decía al principio, no hablamos de nada nuevo, la novedad es la gran cantidad de datos que hoy las empresas son capaces de recopilar, los datos son la materia prima básica que utiliza el aprendizaje automático. En ocasiones, llevan a las empresas al conflicto de qué hacer con ellas, y es que los datos por sí solas no son útiles. Cuando hablamos de cantidades masivas es imprescindible una correcta administración y análisis de las mismas para convertirlas en una herramienta útil. Ante esta realidad tenemos dos posibilidades: podemos simplemente almacenarlas, lo que supone una gran pérdida de oportunidades e información muy valiosa para la empresa. O bien podemos utilizarlas para aprender y crecer.
Gracias al avance y desarrollo de las nuevas tecnologías informáticas, el machine learning de hoy en día, poco o casi nada tiene que ver con las soluciones de aprendizaje automático que conocemos del pasado. Hoy, podemos aplicar y utilizar algoritmos en cantidades o volúmenes de datos que varían de manera constante y crecen a gran velocidad. Se trata de algoritmos flexibles y con la capacidad de adaptarse de manera independiente, dando lugar a una infinidad de soluciones que van desde programas de recomendaciones online hasta, por ejemplo, como hablábamos hace algunos meses, el desarrollo de vehículos que conducen de forma autónoma, sin conductor.
Aplicaciones del aprendizaje automático a la empresa logística
Las aplicaciones son casi infinitas; de hecho, podemos adaptar el aprendizaje automático a tantas situaciones como datos tengamos. Muchas son las actividades habituales en nuestra vida y rutina diaria que se ven impulsadas por el aprendizaje automático. Estos son sólo algunos ejemplos: motores de búsqueda, filtrado de correos electrónicos, reconocimiento facial, diagnósticos médicos, etc.
Pero, qué aplicaciones puede tener el aprendizaje automático a la empresa logística? Estos son algunas de las aplicaciones en la gestión de la cadena de suministro:
Reconocimiento facial, de voz o de objetos de aplicación, especialmente, en almacenes.
Predicciones y pronósticos. Muy útil en la fase de transporte, por ejemplo, para obtener datos sobre condiciones meteorológicas o de tránsito; o incluso para evitar errores tecnológicos en equipos.
Para crear métodos de optimización más rápidos y efectivos, evaluando, por ejemplo, cuál es el momento más adecuado para ejecutar una tarea concreta.
Análisis de comportamiento de consumo y productividad. Es posible, a través del aprendizaje automático detectar clientes potenciales, prever qué empleados pueden ser más productivos y rentables, adaptar servicios a las necesidades de los clientes, etc.
Los famosos vehículos y camiones sin conductor …
Aplicar el aprendizaje automático a la empresa logística no es fácil, requiere, además de un programador profesional, también un perfil especializado en probabilidad y estadística. Sin embargo, es una opción a tener en cuenta, sobre todo, para la resolución de problemas de naturaleza compleja en la que los algoritmos son de gran ayuda para encontrar soluciones precisas en el menor tiempo posible.
La clave del aprendizaje automático es su capacidad de construir y adaptar un árbol de decisiones en función de datos conocidos. Así , sus aplicaciones son tan amplias como la capacidad creativa de cada uno; eso sí, todas estas aplicaciones tienen como objetivo detectar patrones en los datos, o bien responder a determinadas preguntas de forma predictiva, ahorrándonos tiempo en el estudio de datos y la definición de casuísticas que podría llevarnos semanas, meses y incluso anys.Finalment, un aspecto importante que hay que poner sobre la mesa es que las aplicaciones de las que estamos hablando nos darán respuesta a qué pasará ?, pero no a por qué pasa ?, este hecho es trascendental y choca frontalmente con la nuestra formación empirista. Seremos capaces de detectar que algo va a pasar, pero si queremos saber el por qué, será necesario un análisis posterior. La realidad es que muchas veces nos es suficiente saber que pasará, ya que así podremos actuar en consecuencia y poner remedio. Por ejemplo, si gracias a estas herramientas somos capaces de predecir que habrá un terremoto, podremos prepararnos, desplazando personas, etc., con ello tendremos suficiente, no es necesario saber que esto es debido a que tal placa tectónica se ha desplazado o que se ha producido un tsunami en tal lugar que lo ha provocat.Del que no queda ninguna duda es que estamos sólo al inicio de la revolución que representará el uso de las fechas masivas (big data) y de las herramientas de aprendizaje automático en todos los campos de nuestra vida y especialmente en la logística. En este sentido, la recomendación que os hago es que hay que volver a ser como los abuelos y guardarlo todo, sobre todo los datos, ya que los datos no estructurados de hoy, excelso, powerpoints, correos electrónicos, documentos de todo tipo, etc., son la materia prima que necesita el Machine learning para trabajar y ayudar a gestionar mejor nuestras empresas.[:en]The machine learning refers to a set of techniques that revolves around the study and practice of algorithms that have the ability to learn from the data. It is able to create programs from general behavior pattern recognition. Put another way, is that machines can learn without having to program them specifically.
The learning process of the machine is similar to data mining (data mining). Both systems use the data to look for patterns. However, instead of extracting data for human understanding – such as applications of data mining – machine learning uses this data to detect patterns and modifies them, automatically, parameters software accordingly. Machine learning algorithms are classified between supervised and unsupervised. Supervised algorithms can apply what they have learned in the past with the new data and use what we call training data. Unsupervised algorithms can draw conclusions from data sets without a priori knowledge.
This is not anything new, machine learning has much to do with the original idea of artificial intelligence, in fact, is a type of AI (artificial intelligence).
The new information technologies and telecommunications have marked a before and after in companies, although in some sectors than in others. Logistics is one of those sectors that are impacted with great force. The ability to use and analyze massive amounts of data generated continuously has led to many improvements, for example, in continuous processes and the optimization of routes.
Although, as said earlier, not talking about anything new, novelty is the large amount of data that companies are now able to collect the data are the basic raw material used machine learning. Sometimes companies take the conflict of what to do with them, and that data alone are not useful. When talking about massive amounts becomes essential to proper administration and analysis of them to turn them into a useful tool. Given this reality, we have two choices: we can simply store them, representing a loss of valuable information and opportunities for the company. Or we can use them to learn and grow.
Thanks to the advancement and development of new information technology, the machine learning today, little or nothing has to do with machine learning solutions that we know from the past. Today, we can apply and use algorithms or data volumes in amounts ranging grow steadily and rapidly. It is flexible algorithms and the ability to adapt independently, resulting in a myriad of solutions ranging from software to online recommendations, for example, as we talked a few months ago, the development of vehicles drive autonomously, without driver.
Machine learning applications in logistics company
The applications are almost endless; in fact, we can adapt machine learning to as many situations as we have data. There are many regular activities in our lives and daily routines that are driven machine learning. These are just some examples: search engines, filtering emails, facial recognition, medical diagnostics, etc.
But what may have applications in machine learning logistics company? These are some of the applications in the management of the supply chain:
Facial recognition, voice or objects applicable, especially in stores.
Predictions and forecasts. Very useful in the phase of transport, for example, to obtain data on traffic or weather conditions; or even to avoid errors in technological equipment.
Optimization methods to create faster and more effective, assessing, for example, what is the best time to execute a particular task.
Analysis of consumer behavior and productivity. It is possible, through machine learning to detect potential customers, predict which employees can be more productive and profitable services adapted to the needs of customers, etc.
The famous cars and trucks without driver …
Applying machine learning the logistics company is not easy, requires, in addition to a professional programmer, also a profile specializing in probability and statistics. However, it is an option to consider, especially for problem-solving nature of complex algorithms that are helpful to find precise solutions in the shortest time possible.
The key machine learning is its ability to adapt and build a decision tree based on known data. So its applications is greater than the creative capacity of each; yes, all these applications are intended to detect patterns in the data, or to answer certain questions in a predictive, saving us time in the study data and the definition of casuistry which could lead us weeks and months even anys.Finalment an important thing to put on the table is that we are talking about applications we will answer what will happen ?, but not for what ?, this fact transcendental and clashes with our empirical training. We will be able to detect that something will happen, but if we want to know why you need a subsequent analysis. The reality is that we often enough to know what will happen, because then we can act accordingly and remedy. For example, thanks to these tools we can predict that there will be an earthquake, we can prepare ourselves, displacing people, etc., this would be enough, you need to know that this is because such a tectonic plate s’ is moved or that there was a tsunami in such a place that has provocat.Del that there is no doubt that we are only at the beginning of the revolution that represent the use of bulk dates (big data) and Machine learning tools in all areas of our life and especially in logistics. In this regard, the recommendation is that you do need to be returned as grandparents and save everything, including data, unstructured data as of today, excel, powerpoints, emails, documents of all kinds, etc., are the raw material needed by the machine learning to work and help us better manage our business.[:]