Las 9 aplicaciones de aprendizaje automático que debes conocer

Con el avance vertiginoso de la tecnología en los últimos años, las aplicaciones de aprendizaje automático se han multiplicado. Cada vez más, la tecnología de aprendizaje automático se entiende como un servicio.

Por ello, ya existen una serie de utilities que están revolucionando los mercados y la industria, automatizando procesos y haciéndolos más eficientes . Conocer y aplicar estas opciones es fundamental para ir un paso por delante y no caer en la obsolescencia.

Qué es el aprendizaje automático

Aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) que desarrolla formas para que las máquinas aprendan a predecir resultados y tomen sus propias decisiones basadas en datos.

A través del aprendizaje automático, los equipos informáticos pueden mejorar los procesos aprendiendo de su propia experiencia y de los datos introducidos. De esta forma, facilitan perfectamente cualquier proceso sin estar específicamente programados para ello. Estos sistemas, en otras palabras, automatizan procesos y eliminan la necesidad de intervención humana para dar instrucciones específicas a la máquina.

Las principales aplicaciones del aprendizaje automático tienen que ver con el análisis de Big Data , una tarea que sería inmanejable para los humanos y que, sin embargo, los sistemas informáticos pueden realizar rápidamente.

A través de esta información, los sistemas de aprendizaje automático pueden identificar riesgos y oportunidades y tomar las mejores y más eficientes decisiones basadas en datos.

Las mejores aplicaciones de aprendizaje automático

1. En el sector financiero

A través de la infraestructura correcta, es posible aplicar sistemas de aprendizaje automático como un servicio en finanzas. Ya se está aplicando en la automatización de procesos, generando chatbots que permitan interactuar con los clientes de una forma más rápida u optimizando el trabajo administrativo a través del procesamiento del lenguaje natural (que logra extraer la información más importante de los documentos).

Las aplicaciones de aprendizaje automático también incluyen mayor seguridad , ya que detectan automáticamente prácticas fraudulentas como el blanqueo de capitales.

2. Asistencia Virtual

Asistencia virtual es una de las aplicaciones de aprendizaje automático que se está utilizando en una amplia gama de sectores. Los asistentes virtuales utilizan procesamiento del lenguaje natural (PNL) para identificar lo que el usuario necesita, convertirlo en comandos a ejecutar.

Es una de las aplicaciones más populares:si en 2019 había 3250 millones de asistentes virtuales en uso, se estima que para 2023 habrá 8000 millones de asistentes virtuales en uso a nivel mundial.

3. Marketing, publicidad y redes sociales

Los sistemas de aprendizaje automático como servicio han generado una revolución en la capacidad de las organizaciones para llegar a clientes potenciales. Así, nuevas ramas como el marketing predictivo han nacido.

Como ejemplo, se multiplican las aplicaciones de aprendizaje automático en las redes sociales, con algoritmos capaces de sugerir nuevas amistades o perfiles interesantes a los usuarios, así como anuncios relevantes.

4. Movimientos y viajes más eficientes

Uno de los usos más comunes del aprendizaje automático como servicio es la aparición de aplicaciones GPS. capaz de predecir dónde habrá más tráfico y decidir la ruta más rápida, adecuada y eficiente.

Además, entre las aplicaciones de aprendizaje automático más interesantes, se están desarrollando vehículos que utilizan este sistema para la conducción autónoma. . Aunque la tecnología está mejorando su capacidad para calcular distancias o peligros, estos todavía son sistemas en etapa inicial.

5. Salud y medicina

En el campo de la medicina se está trabajando para que los sistemas de aprendizaje automático como servicio puedan detectar enfermedades de forma temprana o predecir su evolución a través del análisis de datos.

Del mismo modo, se prevé aplicarlo tanto a la investigación médica como a la atención de los pacientes mediante la planificación de terapias más adecuadas.

6. Comunicaciones mejoradas

Los sistemas de aprendizaje automático son cada vez más capaces de aplicar el llamado análisis de sentimiento :encontrar la subjetividad en un texto y extraer su significado a través del análisis lingüístico .

Las aplicaciones de aprendizaje automático a nivel comunicativo también permiten la detección de idiomas para traducir . Del mismo modo, el reconocimiento de voz y su transformación en texto se está mejorando mucho con la aplicación del aprendizaje automático.

7. Seguridad

En gran medida, el aprendizaje automático se entiende como un servicio capaz de mejorar la seguridad en muchos sectores. Así, es posible aplicar esta tecnología para detectar la información más relevante en grabaciones de cámaras de seguridad (por ejemplo, cuando un humano entra en escena, detectando un rostro y reconociéndolo o la presencia de la misma persona en varios fotogramas).

8. Aplicaciones de aprendizaje automático a nivel industrial

La capacidad de extraer valor de los datos, predecir y proponer soluciones a partir de aplicaciones de aprendizaje automático también tiene un gran impacto en la industria. Costos más bajos, optimización de procesos u operaciones más seguras y fluidas son algunas de las mejoras que la Inteligencia Artificial puede aportar al entorno industrial.

Por ejemplo, muchas industrias ya aplican el aprendizaje automático para habilitar el mantenimiento predictivo. . De este modo, las propias máquinas pueden reaccionar antes de que se produzcan fallos que, a su vez, provoquen interrupciones en la producción.

9. Aplicaciones de aprendizaje automático para ciudades inteligentes

Es muy difícil para muchos municipios detectar los problemas de su ciudad y poder desarrollar soluciones en consecuencia. Gracias al aprendizaje automático, estos sistemas pueden gestionar una gran cantidad de datos (tanto estructurados como no estructurados) desde grabaciones de video hasta comentarios en redes sociales, analizando todos los datos recopilados para ayudar a encontrar soluciones específicas para cada problema , ya que no todas las soluciones funcionan para problemas similares. Con todo ello, es posible cumplir con la Norma UNE 178108:2017 Ciudades Inteligentes, que exige ciertos requisitos para su consideración como nodo IoT:

-Horizontalidad

-Interoperabilidad

-Abrir

-Escalable

-Seguridad

Plataformas como Nexus Integra ya están haciendo posible la IA y el aprendizaje automático para la industria. Este sistema combina tecnologías como IoT y Big Data que alimentan los sistemas ML con miles de datos tanto en tiempo real como a partir de sus datos históricos para permitir a las industrias tomar mejores decisiones a través de una única plataforma de uso intuitivo. Además, con su módulo ML Nexus Integra permite la productividad de los algoritmos de aprendizaje automático de forma sencilla, integrándose fácilmente en todo el proceso productivo