Debido a las nuevas tecnologías informáticas, el aprendizaje automático de hoy no es como el aprendizaje automático del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y la teoría de que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas; Los investigadores interesados en la inteligencia artificial querían ver si las computadoras podían aprender de los datos. El aspecto iterativo del aprendizaje automático es importante porque a medida que los modelos están expuestos a nuevos datos, pueden adaptarse de forma independiente. Aprenden de cálculos anteriores para producir decisiones y resultados confiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva, pero que está ganando un nuevo impulso.
Si bien muchos algoritmos de aprendizaje automático han existido durante mucho tiempo, la capacidad de aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos a grandes datos, una y otra vez, cada vez más rápido, es un desarrollo reciente. Aquí hay algunos ejemplos ampliamente publicitados de aplicaciones de aprendizaje automático con las que puede estar familiarizado:
- ¿El auto de Google muy publicitado y autónomo? La esencia del aprendizaje automático.
- ¿Ofertas de recomendación en línea como las de Amazon y Netflix? Aplicaciones de aprendizaje automático para la vida cotidiana.
- ¿Sabes lo que dicen los clientes sobre ti en Twitter? Aprendizaje automático combinado con creación de reglas lingüísticas.
- Detección de fraude? Uno de los usos más obvios e importantes en nuestro mundo de hoy.
- Mediante el uso de algoritmos para construir modelos que descubran conexiones, las organizaciones pueden tomar mejores decisiones sin intervención humana. Obtenga más información sobre esta solución que está dando forma al mundo en que vivimos.
¿Quién lo está usando?
La mayoría de las industrias que trabajan con grandes cantidades de datos han reconocido el valor de la tecnología de aprendizaje automático. Al obtener información de estos datos, a menudo en tiempo real, las organizaciones pueden trabajar de manera más eficiente u obtener una ventaja sobre sus competidores.
Servicios financieros
Los bancos y otras empresas de la industria financiera utilizan la tecnología de aprendizaje automático para dos propósitos clave: identificar información importante en los datos y prevenir el fraude. Los conocimientos pueden identificar oportunidades de inversión o ayudar a los inversores a saber cuándo negociar. La minería de datos también puede identificar a clientes con perfiles de alto riesgo, o usar la vigilancia cibernética para identificar señales de advertencia de fraude.
Gobierno
Las agencias gubernamentales como la seguridad pública y las empresas de servicios públicos tienen una necesidad particular de aprendizaje automático, ya que tienen múltiples fuentes de datos que pueden extraerse para obtener información. Analizar los datos del sensor, por ejemplo, identifica formas de aumentar la eficiencia y ahorrar dinero. El aprendizaje automático también puede ayudar a detectar el fraude y minimizar el robo de identidad.
Cuidado de la salud
El aprendizaje automático es una tendencia de rápido crecimiento en la industria del cuidado de la salud, gracias al advenimiento de dispositivos y sensores portátiles que pueden usar datos para evaluar la salud de un paciente en tiempo real. La tecnología también puede ayudar a los expertos médicos a analizar datos para identificar tendencias o señales de alerta que pueden conducir a mejores diagnósticos y tratamientos.
Marketing y ventas
Los sitios web que recomiendan artículos que podrían gustarle en base a compras anteriores están utilizando el aprendizaje automático para analizar su historial de compras y promocionar otros artículos que le interesarían. Esta capacidad de capturar datos, analizarlos y usarlos para personalizar una experiencia de compra (o implementar una campaña de marketing) es el futuro del comercio minorista.
Petróleo y gas
Encontrar nuevas fuentes de energía. Analizando minerales en el suelo. Predicción de falla del sensor de refinería. Racionalización de la distribución de petróleo para hacerlo más eficiente y rentable. El número de casos de uso de aprendizaje automático para esta industria es enorme, y sigue expandiéndose.
Transporte
Analizar los datos para identificar patrones y tendencias es clave para la industria del transporte, que se basa en hacer que las rutas sean más eficientes y predecir posibles problemas para aumentar la rentabilidad. El análisis de datos y los aspectos de modelado del aprendizaje automático son herramientas importantes para las empresas de entrega, el transporte público y otras organizaciones de transporte.
