¿Cuáles son algunas de las aplicaciones comunes de Machine Learning?

El aprendizaje automático es una palabra de moda en el mundo de la tecnología en este momento, y por una buena razón: representa un gran paso adelante en cómo las computadoras pueden aprender.

Básicamente, un algoritmo de aprendizaje automático recibe un “conjunto de datos de enseñanza” y luego se le pide que use esos datos para responder una pregunta. Por ejemplo, puede proporcionarle a la computadora un conjunto didáctico de fotografías, algunas de las cuales dicen: “esto es un gato” y algunas de las cuales dicen: “esto no es un gato”. Luego, podría mostrarle a la computadora una serie de fotos nuevas y comenzaría a identificar qué fotos eran de gatos.

El aprendizaje automático continúa agregando a su conjunto de enseñanza. Cada foto que identifica, correcta o incorrectamente, se agrega al conjunto de enseñanza, y el programa efectivamente se vuelve “más inteligente” y mejor para completar su tarea con el tiempo.

Es, en efecto, aprender.

Seguridad de datos

Seguridad personal

Comercio financiero

Cuidado de la salud

Personalización de marketing

Detección de fraude

Recomendaciones

Procesamiento de lenguaje natural (PNL)

Autos inteligentes

Vamos a discutir cómo ML ayuda en varios aspectos de los Archivos de Inteligencia Artificial de Industrias – Accubits Blog

El valor de la tecnología de aprendizaje automático ha sido reconocido por compañías en varias industrias que manejan grandes volúmenes de datos. Al aprovechar la información obtenida de estos datos, las empresas pueden trabajar de manera eficiente para controlar los costos y obtener una ventaja sobre sus competidores. Así es como algunos sectores / dominios están implementando el aprendizaje automático:

• Servicios financieros

Las empresas del sector financiero pueden identificar ideas clave en los datos financieros, así como prevenir cualquier ocurrencia de fraude financiero, con la ayuda de la tecnología de aprendizaje automático. La tecnología también se utiliza para identificar oportunidades de inversión y comercio. El uso de la vigilancia cibernética ayuda a identificar a las personas o instituciones propensas al riesgo financiero y a tomar las medidas necesarias a tiempo para prevenir el fraude.

• Marketing y ventas

Las empresas están utilizando la tecnología de aprendizaje automático para analizar el historial de compras de sus clientes y hacer recomendaciones personalizadas de productos para su próxima compra. Esta capacidad de capturar, analizar y utilizar los datos del cliente para proporcionar una experiencia de compra personalizada es el futuro de las ventas y el marketing.

• Gobierno

Las agencias gubernamentales como los servicios públicos y la seguridad pública tienen una necesidad específica de M1, ya que tienen múltiples fuentes de datos, que pueden extraerse para identificar patrones e ideas útiles. Por ejemplo, los datos del sensor pueden analizarse para identificar formas de minimizar costos y aumentar la eficiencia. Además, ML también se puede utilizar para minimizar los robos de identidad y detectar fraudes.

• Cuidado de la salud

Con la llegada de sensores y dispositivos portátiles que usan datos para acceder a la salud de un paciente en tiempo real, ML se está convirtiendo en una tendencia de rápido crecimiento en la atención médica. Los sensores portátiles pueden proporcionar información del paciente en tiempo real, como el estado general de salud, los latidos cardíacos, la presión arterial y otros parámetros vitales. Los médicos y expertos médicos pueden usar esta información para analizar el estado de salud de un individuo, dibujar un patrón a partir del historial del paciente y predecir la aparición de dolencias en el futuro. La tecnología también permite a los expertos médicos analizar datos para identificar tendencias que faciliten mejores diagnósticos y tratamientos.

• Transporte

Basado en el historial de viaje y el patrón de viajar a través de varias rutas, el aprendizaje automático puede ayudar a las compañías de transporte a predecir posibles problemas que puedan surgir en ciertas rutas y, en consecuencia, aconsejar a sus clientes que opten por una ruta diferente. Las empresas de transporte y las organizaciones de entrega utilizan cada vez más la tecnología de aprendizaje automático para llevar a cabo análisis de datos y modelos de datos para tomar decisiones informadas y ayudar a sus clientes a tomar decisiones inteligentes cuando viajan.

• Petróleo y gas

Esta es quizás la industria que más necesita la aplicación de aprendizaje automático. Desde el análisis de minerales subterráneos y la búsqueda de nuevas fuentes de energía hasta la distribución de la transmisión de petróleo, las aplicaciones de ML para esta industria son enormes y aún se están expandiendo.

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Aplicaciones de aprendizaje automático en el mundo real

Objetivo

A medida que avanzamos en la era digital, una de las innovaciones modernas que hemos visto es la creación de Machine Learning . Esta increíble forma de inteligencia artificial ya se está utilizando en diversas industrias y profesiones. Por ejemplo, reconocimiento de imagen y habla, diagnóstico médico, predicción, clasificación, asociaciones de aprendizaje, arbitraje estadístico, extracción, regresión. Hoy estamos viendo todas estas aplicaciones de aprendizaje automático en el mundo moderno de hoy.

Aplicaciones de aprendizaje automático

1. Reconocimiento de imagen

Uno de los usos más comunes del aprendizaje automático es el reconocimiento de imágenes . Hay muchas situaciones en las que puede clasificar el objeto como una imagen digital. Para imágenes digitales, las medidas describen las salidas de cada píxel en la imagen.

2. Reconocimiento de voz

El reconocimiento de voz (SR) es la traducción de palabras habladas a texto. También se conoce como “reconocimiento de voz automático” (ASR), “reconocimiento de voz por computadora” o “voz a texto” (STT).

3. Diagnóstico médico

ML proporciona métodos, técnicas y herramientas que pueden ayudar a resolver problemas de diagnóstico y pronóstico en una variedad de dominios médicos. Se está utilizando para el análisis de la importancia de los parámetros clínicos y de sus combinaciones para el pronóstico, por ejemplo, la predicción de la progresión de la enfermedad, para la extracción de conocimiento médico para la investigación de resultados, para la planificación y el apoyo de la terapia, y para el tratamiento general del paciente. ML también se está utilizando para el análisis de datos , como la detección de regularidades en los datos al tratar adecuadamente los datos imperfectos, la interpretación de los datos continuos utilizados en la Unidad de Cuidados Intensivos, y para alarmas inteligentes que resultan en un monitoreo efectivo y eficiente.

4. Arbitraje estadístico

En finanzas, el arbitraje estadístico se refiere a estrategias comerciales automatizadas que son típicas a corto plazo e involucran una gran cantidad de valores. En tales estrategias, el usuario intenta implementar un algoritmo de negociación para un conjunto de valores sobre la base de cantidades tales como correlaciones históricas y variables económicas generales. Estas mediciones se pueden emitir como un problema de clasificación o estimación. La suposición básica es que los precios se moverán hacia un promedio histórico.

5. Asociaciones de aprendizaje

La asociación de aprendizaje es el proceso de desarrollar ideas sobre diversas asociaciones entre productos. Un buen ejemplo es cómo los productos aparentemente no relacionados pueden revelar una asociación entre ellos. Cuando se analiza en relación con los comportamientos de compra de los clientes.

6. Clasificación

Una Clasificación es un proceso de colocar a cada individuo de la población en estudio en muchas clases. Esto se identifica como variables independientes.

La clasificación ayuda a los analistas a usar mediciones de un objeto para identificar la categoría a la que pertenece ese objeto. Para establecer una regla eficiente, los analistas usan datos. Los datos consisten en muchos ejemplos de objetos con su clasificación correcta.

Publicaré enlaces a medida que los encuentre.

Cómo el aprendizaje automático juega un papel clave en los servicios minoristas y Kindle de Amazon – 09 Oct 2015 – Computing News http://bit.ly/1HX2xED

¿Cómo utiliza Google el aprendizaje automático?

¿Cómo utiliza Quora el aprendizaje automático en 2015?

Algunas aplicaciones potenciales de Predictive Workforce Analytics:

De: Wise Practitioner – Predictive Workforce Analytics Interview Series: Jason Noriega en Chevron – Predictive Analytics Times – análisis predictivo y noticias de big data

• Predecir el desempeño de los candidatos antes de ser contratados, y así mejorar las decisiones de contratación;
• Cree una aplicación de riesgo de desgaste de empleados con variables controlables que puedan manipularse para ver el impacto en los puntajes de riesgo de desgaste para empleados individuales;
• Predecir cuánto tiempo llevará llenar una posición, dadas las características específicas de esa posición;
• Utilice técnicas de raspado web para obtener datos públicos de los empleados para combinarlos con los datos internos de la empresa y mejorar los modelos predictivos de desgaste;
• Desarrolle un modelo interactivo de simulación de contratación universitaria para predecir y optimizar la diversidad de las contrataciones.

Una de las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático es Quora. Sí Quora, cuando intentas buscar una pregunta, recibimos muchas recomendaciones de preguntas con los mismos temas. Esto solo es posible gracias al aprendizaje automático. En Facebook, su cara se detecta automáticamente en las fotos que usted o sus amigos cargan, esto es aprendizaje automático. Ahora todo (aproximadamente) en internet requiere aprendizaje automático.

Gracias

1. Oí hablar de autos sin conductor. (Aún en investigación)
2. ¿Alguna vez recibió recomendaciones sobre productos de Amazon, películas de Netflix, cursos de Coursera. (Están ejecutando un ML algo en segundo plano).
3. Cuando busque algo (tema) en Google, las siguientes recomendaciones de búsqueda estarán relacionadas con el tema que ha buscado anteriormente. (Hay un ML algo corriendo detrás).
4. El filtro de spam en tu Gmail usa ML.
5. Ranking de noticias de Facebook.
6. Sugerencias de Facebook
7. Quora digerir.
8. Reconocimiento de texto y voz.
9. Detección de fraude. (En banca y finanzas).
10. Hay varias aplicaciones espaciales. (Análisis de datos astronómicos)
11. Segmentación de mercado.
12. Agrupación de ADN (Agrupación del genoma).
13. Noticias de Google.

Y muchas, muchas, muchas aplicaciones.

Aprendizaje feliz 🙂

Desde etiquetas automáticas de Facebook hasta asistentes de voz como Siri, trabaja en Machine Learning.

Hay una ironía sobre las computadoras. Pueden hacer cosas complejas que los humanos ni siquiera pueden pensar. Pero cuando se trata de tareas como comprender el significado de una oración o reconocer la cara de un viejo amigo o comunicarse adecuadamente entre sí, lo cual puede ser fácilmente realizado por un ser humano, es demasiado difícil de aprender para las computadoras. Machine Learning ayuda a las computadoras a aprender de experiencias como el ser humano y a tomar una decisión cuando ocurre una nueva instancia / situación.

Entonces, necesitamos datos para entrenar el algoritmo ML. Esos datos deben ser confiables, tener suficiente volumen y estar limpios.

Por lo tanto, siempre que tengamos disponibilidad de datos con las cualidades anteriores, podemos pensar en una aplicación de Machine Learning 🙂

La respuesta a esta pregunta se puede describir mejor mirando la siguiente imagen tomada de la url https://redshiftzero.github.io/a …

¡El aprendizaje automático, de una forma u otra, está prácticamente en todas partes! Además de lo anterior, también conozco ingenieros de sistemas de control que usan ML para diseñar mejores bucles de control y retroalimentación. Soy consciente de los equipos en los que los ingenieros mecánicos utilizan ML para analizar y predecir el comportamiento y el rendimiento de los sistemas mecánicos. Hay ingenieros civiles que utilizan algoritmos basados ​​en ML para analizar la resistencia y la estabilidad de las estructuras.

¡Claramente, la aplicación de ML solo está limitada por la imaginación humana!

Aquí están algunos…

• Juegos que incluyen IA. P.ej. Tic-tac-toe, Minimax, ajedrez, Atari, etc. Los juegos de IA son uno de los temas favoritos para los geeks de IA. También para usuarios también.
• Resolver problemas de la vida diaria de manera efectiva es el objetivo principal de la IA. Podemos aplicarlo en muchos campos. Digamos que una universidad quiere generar un horario. Las reglas están siguiendo.

• 4 conferencias en un día. Los 4 son sujetos diferentes. Una conferencia de 1 hora.
• 4 conferencias en una semana, para una clase, de cada asignatura (Hay digamos 20 clases y 10 facultades, 5 asignaturas. Solo por ejemplo … )
• Cada facultad debe tener un descanso después de su cirugía (cualquier tipo de descanso: 1 hora (duración de la cirugía), 15 minutos, 45 minutos)
• Hay dos descansos en un día para estudiantes y facultades. Uno de 15 minutos. Otros de 45 minutos de descanso.
• Generar posible horario.

Hay muchos … Pero solo puedo decir lo anterior en este momento.

Hola,

Para los ejemplos de uso del aprendizaje automático, podemos ver las cosas con las que interactuamos a diario.

1. Su teléfono inteligente le indica que se vaya a la oficina, vuelo, etc., y le indica el tiempo previsto para llegar al destino, según el tráfico a través de una notificación.
2. Sus videos recomendados por YouTube son otro ejemplo de algoritmos de aprendizaje automático en juego.
3. Productos sugeridos con un artículo en particular en diferentes sitios web de comercio electrónico.
4. El resultado de la búsqueda de Google utiliza algoritmos de aprendizaje automático para agruparse.
5. Su Gmail distribuye automáticamente los correos en 4 categorías principales: actualizaciones, promoción y spam en general. Este es un ejemplo de algoritmos de aprendizaje automático en juego.

He escrito los ejemplos más comunes que me vienen a la mente, pero en realidad casi todos los sectores utilizan el aprendizaje automático o aprenden a utilizarlo de una forma u otra. Bancos, unidades de fabricación, empresas de telefonía móvil, sector de la salud, está en todas partes.

Espero que esto ayude. Salud.

Hoy en día, las máquinas pueden automatizar la mayoría de las funciones en las verticales.

La atención médica ofrece una amplia variedad de casos de uso aptos para la IA, especialmente las tareas de detección de cáncer, radiología, etc., se automatizarán mediante ML

En el contexto de las empresas, la detección de fraudes en tiempo real en las verticales será un gran caso de uso para la IA

En el transporte ya estamos viendo interrupciones a través de los conductores menos automóviles que usan ML

En el contexto de la fabricación como parte de Industry 4.0 ML, se combina con sensores industriales para obtener un enfoque ágil en tiempo real para la fabricación. En el contexto del monitoreo y mantenimiento de activos industriales, el régimen ahora pasará al mantenimiento preventivo, ahorrando así enormes costos.

En la cadena de suministro, la visibilidad en tiempo real de los bienes y el seguimiento de los bienes ofrecerán nuevas oportunidades

En el comercio minorista, ML ofrece mejores formas de gestionar el inventario, y ML ofrece oportunidades optimizadas de venta cruzada

Esto está lejos de ser una lista exhaustiva, pero los lugares donde se utiliza el aprendizaje automático incluyen reconocimiento de voz, visión por computadora, automóviles autónomos, procesamiento de lenguaje natural, detección de fraude, motores de recomendación, secuenciación del genoma, investigación médica, desarrollo de juegos, juegos, existencias predicciones de mercado, publicidad dirigida, solo por nombrar algunas.

Estos son de alto nivel, pero para darle algunos ejemplos más concretos:

Imagine que tiene un corpus de imágenes que son gatos o perros. Puede entrenar un algoritmo para determinar qué imágenes son gatos y qué imágenes son perros. Además, puede entrenar un algoritmo para detectar cuántos gatos y / o perros hay en una imagen individual.

Puedes entrenar un algoritmo para aprender a jugar un juego. Go, un juego que alguna vez se pensó que las computadoras no podían resolver, ha vencido al campeón del mundo varias veces.

Un algoritmo de aprendizaje automático puede predecir si un correo electrónico es spam o no. Un algoritmo similar puede predecir si una compra con tarjeta de crédito es fraudulenta.

Actualmente se está trabajando en una gran cantidad de investigaciones que también buscan encontrar otras aplicaciones de aprendizaje automático, particularmente en áreas donde no ha adoptado un uso generalizado.

El aprendizaje automático se está convirtiendo en parte de casi todos los aspectos de nuestras vidas, más aún porque nuestras vidas también giran cada vez más en torno al mundo digital.

Hoy, el aprendizaje automático está impulsando una amplia gama de aplicaciones y funcionalidades: desde Facebook NewsFeed hasta el Motor de recomendaciones de Amazon y las Estrategias de marketing personalizadas de Uber.

Machine Learning ofrece una mejora exponencial en un proceso existente, ya que ayuda a cumplir con esas mejoras que no hubieran sido posibles manualmente / participación humana.

Ya es hora de comenzar a aprender esta nueva tecnología. Todos deberían conocer esta habilidad.

En este momento es un océano azul. Lo más probable es que se encuentre en el segmento de usuarios, Early Adopters, si se aventura en este campo en este momento. Los primeros adoptantes y los antifragiles tienen mucha similitud. El futuro pertenece a los antifragiles ante el rápido cambio tecnológico.

Puede optar por ser un receptor de repurcusiones de nueva tecnología (comportamiento frágil / rezagado) o puede optar por capitalizar esta oportunidad (adoptante temprano / antifragil).

Un buen curso de certificación que recomendaría es el de Eckovation: haga clic aquí.

Ni siquiera estoy seguro de por dónde empezar. ¿Conoces ese filtro de spam en tu bandeja de entrada de correo electrónico? Eso es ML en acción. ¿Has visto a los robots de perros caminando de forma autónoma? Eso es ML. ¿Conoce automóviles autónomos y estacionamiento en paralelo automático? Eso es ML otra vez. ¿Todos esos agregadores de noticias que adaptan la selección de artículos de noticias en función de lo que has hecho clic anteriormente? ML de nuevo. Predicción del tiempo? Una vez más ML. Diseño de drogas a nivel molecular? Si, ML. Gestión de cartera de inversiones, aprobaciones de crédito, mecanismos de prevención de fraude: ML.

Espero haber respondido tu pregunta.

El procesamiento de imágenes y el procesamiento de idiomas son las aplicaciones más populares en este momento.

el auto sin conductor funciona con redes neuronales convolucionales, la intuición es que toma la imagen de la carretera y decide en qué dirección ir y detenerse si hay una obstrucción en la imagen.

El procesamiento del lenguaje hace que la computadora entienda su idioma en texto en el mismo u otros idiomas que la computadora puede usar para ayudarlo.

Creo que eso ayudó.