Machine Learning aplicado a la logística

Lo cierto es que nos encontramos en un entorno en el que las nuevas tecnologías y sus avances cada vez están más presentes en todos los ámbitos de nuestras vidas. De ahí surge el aprendizaje automático o machine learning, que es una de las ramas de la inteligencia artificial y que se prevé, tendrá mucho futuro.

¿Qué es el machine learning?¿Cómo funciona?

El machine learning o aprendizaje automático tiene como objetivo el de realizar ciertos avances y técnicas que hacen posible que los sistemas informáticos aprendan. Se dice que un agente aprende cuando su desempeño mejora con la experiencia, es decir, cuando la habilidad no estaba presente entre sus rasgos de nacimiento.

De esta manera, el machine learning utiliza una serie de algoritmos y cifrados capaces de convertir las muestras de datos en programas de ordenador, de modo que surgen programas con la capacidad de seguir ciertos patrones o generalizar comportamientos para un conjunto más amplio de datos.

En conclusión, el término machine learning se refiere al pensamiento sobre que los sistemas pueden aprender una serie de patrones, así como aprender datos y tomar decisiones con una intervención humana ínfima.

Machine learning y logística.

La logística está muy ligada a la obtención de datos para facilitar y optimizar todos los procesos que se llevan a cabo en este ámbito, como por ejemplo labores de picking, almacenaje, distribución, etc. Entre los beneficios más importantes de aplicar el machine learning en la empresa destacan:

Predecir la demanda

Este es uno de los aspectos más útiles y con los que, por tanto, debemos tener más cuidado si queremos que todo fluya adecuadamente en nuestra cadena de suministro. Si realizamos la misma previsión de la demanda utilizando técnicas basadas en el machine learning y sin utilizarlas, obtendremos unos resultados muy reveladores, debido a que este será un trabajo muy tedioso y al que hay que dedicar mucho tiempo y en el que un error puede ocasionar grandes fallos.

Los sistemas informáticos basados en el machine learning tiene la capacidad de responder a ciertas variables y tiene capacidad de autoajuste, es decir, a medida que va pasando el tiempo es capaz de adaptarse cada vez más a lo que la demanda quiere debido a la interpretación de las respuestas que recibe, almacena y utiliza para futuros cálculos.

El caso es que el machine learning se dedica a buscar patrones, similitudes o conexiones que expliquen por qué ha habido mucha o poca demanda, en este caso. De esta manera nos proporciona el conocimiento que ha extraído y que después nosotros seremos quienes han de interpretarlo de la manera adecuada.

Apps móviles

El aprendizaje automático, al tener la capacidad de aprender patrones y árboles de comportamiento es capaz de adaptarse a los deseos y costumbres que tienen los consumidores que utilicen ciertas tecnologías. Es decir, si, por ejemplo, tienes una app de viajes en tu teléfono, una vez que realices tus primeras búsquedas te irán apareciendo ofertas en las que podrías estar interesado, relacionadas con los destinos a los que querías ir, o con el precio que querías gastarte, etc. Esto es así, puesto que el machine learning almacena la información que transmites a esa página para intentar proporcionarte únicamente contenido que pueda interesarte debido a tus anteriores elecciones.

Detectar intrusiones

El aprendizaje automático también es capaz de detectar cualquier intrusión que se produzca en una red de comunicación de datos, lo cual también es un factor muy importante para la empresa.

Predicción en redes sociales

Otro de los aspectos que favorece a las empresas del machine learning es la capacidad de saber cuál es el mejor momento para hacer publicaciones, enviar newsletters, hacer actualizaciones de Facebook, etc.

Selección de clientes potenciales

Además, es capaz de hacer una selección de posibles clientes potenciales en función de cómo se comportan en las redes sociales, lo que buscan, sus interacciones, etc.

Previsión de personal

Este también es un factor que puede aportarnos grandes ventajas en el negocio, puesto que mediante el aprendizaje automático se pueden prever los empleados que son más y menos rentables, lo cual puede servirnos para realizar previsiones para futuros años.

Tipos de Machine Learning

Existen tres tipos de machine learning o aprendizaje automático:

• Aprendizaje supervisado

  Esto es lo que llamamos "información de entrenamiento". El sistema se entrena a través de datos que se definen con etiquetas. Por ejemplo, dándole a la máquina fotos de gatos y perros con etiquetas que los definen como tal.

  Después de proporcionar la suficiente cantidad de datos, podremos meter nuevos datos sin tener que etiquetarlos, gracias a los distintos patrones registrados durante el entrenamiento de la máquina. Este es el sistema conocido como clasificación.

  El segundo método del Machine Learning se basa en la predicción de un valor continuo, es decir, se usan distintos parámetros al tiempo que se introducen nuevos datos en la máquina, para predecir un determinado resultado. Este es el método conocido como regresión.

  En conclusión el aprendizaje supervisado usa diferentes ejemplos para generalizar en nuevos casos.

• Aprendizaje no supervisado

  En este tipo de aprendizaje no se utilizan valores o etiquetas verdaderas, sino que se busca que la máquina comprenda realmente y se abstraiga de patrones de información directamente. Este modelo es el conocido como clustering y es un método de entrenamiento que más se asemeja a la manera que tienen los humanos de procesar la información.

• Aprendizaje por refuerzo

  El aprendizaje por refuerzo consiste en sistemas que parten de la experiencia. Esto quiere decir que, por ejemplo, podríamos observar el comportamiento de un nuevo robot de limpieza automático. Cuando el robot tome una decisión errónea (no para cuando hay un obstáculo), se le penaliza gracias a un sistema de registro de valores. A través de este sistema de premios y castigos, el vehículo desarrolla una forma más eficaz de llevar a cabo sus labores.

Modelos de Machine Learning

A través del aprendizaje automático se obtiene un modelo como resultado para resolver una cierta tarea encargada a los equipos de información. Los principales modelos del machine learning son:

• Modelos geométricos: pueden tener una, dos o múltiples dimensiones y están construidos en el espacio de instancias. Si hay un borde de decisión lineal entre las clases, se dice que los datos son linealmente separables.
• Modelos lógicos: estos se encargan de transformar y expresar las probabilidades en reglas organizadas en forma de árboles de decisión.
• Modelos probabilísticos: determinan la distribución de probabilidades descriptora de la función que enlaza a los valores de las características con valores determinados.

¿Machine Learning o Deep Learning?

Una vez que tenemos claro lo que es el machine learning aplicado a la logística (uso de algoritmos para hacer un análisis de los datos obtenidos, poder aprender de ellos para tener la capacidad de predecir un hecho que va a ocurrir en el futuro). De esta manera, las máquinas que se encuentran integradas en nuestra cadena de suministros son capaces de almacenar una gran cantidad de datos que nos serán de gran utilidad para acciones futuras a realizar en el negocio, así como perfeccionar cada vez más su algoritmo para obtener mayor exactitud en los datos recabados.

Por otra parte, nos encontramos el deep learning, el cual podría definirse como un subgénero del machine learning, pero esta vez basado en un método de ejemplos. ¿Qué quiere decir esto? Pues bien, en vez de que la máquina aprenda a partir de una lista inmensa con reglas para resolver un inconveniente, le proporcionamos un modelo con ejemplos y una serie de instrucciones para poder modificar ese modelo en el caso de que tenga lugar cualquier error.

Lo más importante para un buen machine learning es un continuo perfeccionamiento de los datos obtenidos y de la forma en que se obtienen, para que el margen de error sea 0. No es suficiente con tener un margen de error del 1%, puesto que en situaciones en las que es la inteligencia artificial o la máquina la que tiene que pensar por nosotros, no pueden haber errores, por lo que la eficiencia y precisión debe ser óptima y tener un margen de error del 0,001% es lo máximo que nos podemos permitir en este sentido.

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