Una Descripción general al Machine Learning
De la mano de la transformación digital y con el crecimiento explosivo de la ciencia de datos , cada vez más empresas se enfocan en mejorar sus procesos comerciales aprovechando el poder de tecnologías revolucionarias como:
- Big Data
- Machine Learning (ML)
- Artificial Intelligence (AI)
Machine Learning o en español (Aprendizaje Automático) es una tecnología que ayuda a las empresas a obtener conocimientos a partir de datos sin procesar. Machine learning utiliza algoritmos poderosos para descubrir información basada en datos del mundo real que luego se pueden usar para hacer predicciones sobre resultados futuros.
En el momento en que aparecen nuevos datos, los programas de aprendizaje automático pueden adaptarse automáticamente y producir predicciones actualizadas.
DESCRIPCIÓN GENERAL MACHINE LEARNING
Machine Learning se refiere al proceso de extraer datos significativos de conjuntos de datos sin procesar.
Por ejemplo, consideremos una tienda minorista en línea que captura el comportamiento del usuario y las compras dentro del sitio web. Estos son solo datos. Pero el machine learning juega un papel importante, ya que permite que la tienda en línea analice y extraiga los patrones, estadísticas, información e historias ocultas dentro de estos datos.
Un factor clave que diferencia el machine learning de los algoritmos analíticos regulares es su adaptabilidad. Los algoritmos de machine learning están en constante evolución. Cuantos más datos consuma el algoritmo ML, más precisos serán sus análisis y predicciones.
Aprovechar el poder del aprendizaje automático ha permitido a las empresas:
- Adaptarse más fácilmente a las condiciones cambiantes del mercado
- Mejorar las operaciones comerciales (ML)
- Obtenga una mayor comprensión de las necesidades generales de la empresa y los consumidores (AI)
El Machine Learning se está convirtiendo rápidamente en omnipresente en todas las industrias, desde la agricultura hasta la investigación médica, el mercado de valores, el monitoreo del tráfico, etc. Por ejemplo, el aprendizaje automático se puede utilizar en la agricultura para diversas tareas, como predecir patrones climáticos y rotación de cultivos.
El Machine Learning se puede combinar con la inteligencia artificial para mejorar el proceso analítico y obtener más beneficios para las empresas.
CASOS DE USO DE MACHINE LEARNING
Análisis del comportamiento del usuario
El análisis del comportamiento del usuario es uno de los casos de uso más comunes del aprendizaje automático, especialmente en el sector minorista.
Piense en una experiencia minorista. Ya sea en línea o en persona, las empresas recopilan una gran cantidad de información de compra de los clientes. La ejecución de estos datos a través de un algoritmo de aprendizaje automático permite a las empresas predecir los hábitos de compra de los consumidores, las tendencias del mercado, los productos populares, etc., lo que permite a los minoristas tomar decisiones comerciales informadas basadas en esta información prevista.
Automatización Mejorada
La automatización ha tenido un impacto significativo en casi todos los sectores comerciales al agilizar las tareas mundanas y repetitivas, ahorrando tiempo y recursos. La próxima evolución de la automatización está combinando estas técnicas de automatización con el aprendizaje automático para crear procesos de automatización que mejoran constantemente.
A nivel de fabricación industrial, el aprendizaje automático se puede utilizar para mejorar el proceso de fabricación. Esto se puede lograr evaluando los modelos de fabricación actuales y entendiendo todas las deficiencias y puntos débiles. De esta manera, las empresas pueden solucionar rápidamente cualquier problema para mantener la línea de producción en óptimas condiciones.
Por supuesto, ML no se limita al proceso de fabricación. La combinación de ML con AI puede, por ejemplo, crear trabajadores robóticos automatizados inteligentes que evolucionan constantemente.
Mejoras de seguridad
Con la avalancha de tecnologías basadas en la web, el mundo se ha vuelto cada vez más dependiente de los servicios web. Esto ha llevado a un estilo de vida más conectado y conveniente. Sin embargo, también existen algunos riesgos asociados con él:
- Ataques de phishing
- El robo de identidad
- Secuestro de datos
- Ataques de malware
- Filtraciones de datos
- Preocupaciones sobre la privacidad
Las empresas siguen diversos mecanismos de prevención y control para garantizar la seguridad de los usuarios y las empresas. Algunos de ellos incluyen firewalls, sistemas de prevención de intrusiones, aplicaciones de gestión de amenazas, políticas estrictas de almacenamiento de datos. En las grandes empresas, los equipos de seguridad dedicados monitorean, actualizan y corrigen las vulnerabilidades en las aplicaciones en línea de manera constante.
El aprendizaje automático puede ser útil aquí para descargar algunas de las tareas de monitoreo y evaluación de vulnerabilidades a un algoritmo automatizado para complementar los equipos de seguridad existentes.
Por ejemplo, consideremos un filtro de spam simple. Las empresas pueden reducir en gran medida el spam o los correos electrónicos peligrosos que terminan en las bandejas de entrada de los empleados al incorporar ML en el filtro de spam. Como ML siempre está aprendiendo, cuantos más correos electrónicos considere el algoritmo ML, más preciso será el filtrado.
Gestión Financiera
Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar en análisis financieros para:
- Tareas simples, como predecir los gastos comerciales y realizar análisis de costos
- Tareas complejas como el comercio algorítmico y la detección de fraudes
Todos estos casos de uso se basan en el análisis de datos históricos para predecir los resultados futuros con precisión. La precisión de estas predicciones puede variar según el algoritmo ML y los datos proporcionados.
Por ejemplo, un pequeño conjunto de datos con un algoritmo ML relativamente sencillo será suficiente para tareas simples como predecir los gastos de una empresa. Sin embargo, para el comercio algorítmico, los algoritmos ML pasarán por múltiples revisiones, modificaciones y décadas de datos hasta que se encuentren modelos ML precisos y listos para producción. Los inversores y corredores de bolsa dependen en gran medida del ML para predecir con precisión las condiciones del mercado antes de ingresar al mercado.
Servicios Cognitivos
El aprendizaje automático también puede ayudar a mejorar los servicios cognitivos como el reconocimiento de imágenes (visión por computadora) y el procesamiento del lenguaje natural.
Por ejemplo, las mejoras en las tecnologías de reconocimiento de imágenes permitirán a las empresas crear opciones de autenticación más seguras y convenientes, e identificación de productos para impulsar los servicios de venta minorista autónomos, como la caja sin cajero. Esto ha llevado a experiencias minoristas innovadoras como Amazon Go.
Con el procesamiento del lenguaje natural y una mejor comprensión de los beneficios que ofrece ML, las empresas pueden atender fácilmente a una amplia variedad de audiencias de diferentes orígenes geográficos, culturales y étnicos. Además, la capacidad de proporcionar servicios o experiencias en idiomas nativos conducirá automáticamente a una base de clientes más amplia que interactúe con la empresa.
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- 2 Comments
- Octubre 30, 2021
- Por OsVeloper
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Especialista en Machine Learning, tecnologo y estudiante eterno, disfruto mucho adquiriendo nuevos conocimientos día a día, y me apasiona construir modelos predictivos con algoritmos de Machine Learning, en mis ratos libres me gusta tocar el piano, leer, escuchar música.
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