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Inversión/ Financial Technology & Automated Investing

Aprendizaje automático

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es el concepto de que un programa de computadora puede aprender y adaptarse a nuevos datos sin intervención humana. El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial (IA) que mantiene los algoritmos integrados actuales de la computadora independientemente de los cambios en la economía global.

Conclusiones clave

  • El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial (IA) con el concepto de que un programa de computadora puede aprender y adaptarse a nuevos datos sin intervención humana.
  • Una computadora tiene un algoritmo complejo o un código fuente integrado que le permite a la máquina identificar datos y construir predicciones alrededor de los datos que identifica.
  • El aprendizaje automático es útil para analizar de forma coherente y sencilla la gran cantidad de información disponible en el mundo para ayudar en la toma de decisiones.
  • El aprendizaje automático se puede aplicar en una variedad de áreas, como inversiones, publicidad, préstamos, organización de noticias, detección de fraudes y muchas más.

Aprendizaje automático

Diferentes sectores de la economía están tratando con grandes cantidades de datos que están disponibles en diferentes formatos de diferentes fuentes. La gran cantidad de datos, conocida como big data, está fácilmente disponible y accesible debido al uso progresivo de la tecnología, las capacidades informáticas avanzadas y el almacenamiento en la nube en particular. Las empresas y los gobiernos comprenden los enormes conocimientos que se pueden obtener al aprovechar los macrodatos, pero no tienen los recursos ni el tiempo necesarios para analizar su gran cantidad de información. Por lo tanto, varias industrias están utilizando medidas de inteligencia artificial para recopilar, procesar, comunicar y compartir información útil de conjuntos de datos. Un método de IA que se utiliza cada vez más para el procesamiento de macrodatos es el aprendizaje automático.

Las diversas aplicaciones de datos relacionadas con el aprendizaje automático se crean a través de un algoritmo complejo o código fuente incrustado en la máquina o computadora. Este código de programación crea un modelo que identifica los datos y construye predicciones alrededor de los datos que identifica. El modelo utiliza parámetros integrados en el algoritmo para formar patrones para su proceso de toma de decisiones. Cuando hay datos nuevos o adicionales disponibles, el algoritmo ajusta automáticamente los parámetros para verificar el cambio de patrón, si lo hubiera. Sin embargo, el modelo no debería cambiar.

Utiliza el aprendizaje automático

El aprendizaje automático se utiliza en diferentes sectores por diferentes motivos. Los sistemas comerciales se pueden calibrar para identificar nuevas oportunidades de inversión. Las plataformas de marketing y comercio electrónico se pueden aprovechar para proporcionar recomendaciones precisas y personalizadas a sus usuarios en función del historial de búsqueda en Internet de los usuarios o de transacciones anteriores. Las instituciones crediticias pueden incorporar el aprendizaje automático para predecir los préstamos incobrables y crear un modelo de riesgo crediticio. Los centros de información de aprendizaje automático se pueden utilizar para cubrir grandes cantidades de noticias de todo el mundo. Los bancos pueden crear herramientas de detección de fraude a partir de técnicas de aprendizaje automático. La incorporación del aprendizaje automático a la era digital es interminable a medida que las empresas y los gobiernos se vuelven más conscientes de las oportunidades que presenta el big data.

Aprendizaje automático de máquina

El funcionamiento del aprendizaje automático se puede explicar mejor mediante demostraciones en el mundo financiero. Tradicionalmente, los actores de inversión en el mercado de valores, como investigadores financieros, analistas, administradores de activos e inversionistas individuales, revisan mucha información de varias compañías alrededor del mundo para tomar decisiones de inversión rentables. Sin embargo, es posible que los medios de comunicación no publiquen ampliamente cierta información relevante y que sean leales a unas pocas personas que tienen la ventaja de ser empleados de la empresa o residentes del país de origen de la información. Además, solo hay tanta información como las personas pueden recopilar y procesar dentro de un período de tiempo determinado. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje automático.

Una empresa de gestión de activos puede emplear el aprendizaje automático en su área de análisis e investigación de inversiones. Digamos que el administrador de activos solo invierte en acciones mineras. El modelo que forma parte del sistema escanea la web y recopila todo tipo de eventos de noticias de empresas, industrias, ciudades y países, y es esta información la que recopila el conjunto de datos. Los administradores de activos e investigadores de la empresa no podrían recuperar la información del conjunto de datos utilizando sus poderes e intelectos humanos. Los parámetros construidos junto con el modelo solo toman datos sobre compañías mineras, políticas regulatorias en el sector de exploración y eventos políticos en países seleccionados del conjunto de datos.

Ejemplo de aprendizaje automático

Supongamos que una empresa minera XYZ descubre una mina de diamantes en un pequeño pueblo de Sudáfrica. Una herramienta de aprendizaje automático en manos de un administrador de activos que se dirija a las empresas mineras enfatizaría esto como datos relevantes. El modelo en la herramienta de aprendizaje automático luego usaría una herramienta de análisis llamada análisis predictivo para predecir si la industria minera será rentable durante un período de tiempo, o si es probable que el valor de las existencias mineras aumente en un momento dado, según el información disponible recibida recientemente, sin aportes del administrador de activos. Esta información se envía al administrador de activos para analizar y decidir sobre su cartera. El administrador de activos puede entonces decidir invertir millones de dólares en acciones de XYZ.

Después de un evento desfavorable, como que los mineros sudafricanos se declaren en huelga, el algoritmo de la computadora ajusta automáticamente sus parámetros para crear un nuevo patrón. De esta manera, el modelo de computadora integrado en la máquina se mantiene actualizado incluso con los cambios en los eventos mundiales y sin la necesidad de que alguien modifique su código para reflejar los cambios. Debido a que el administrador de activos recibió estos nuevos datos a tiempo, puede limitar su pérdida abandonando las existencias.