Machine Learning o aprendizaje automático es un concepto de la tecnología asociada a la inteligencia artificial, que está presente en la vida diaria de prácticamente todo el mundo, sin embargo, aún no se puede saber el término.

Otra cosa muy común es la confusión entre estos dos conceptos, aprendizaje automático e inteligencia artificial, sin embargo, no son sinónimos.

En el ámbito empresarial, estos son solo algunos, entre los muchos conceptos clave para crear una base sólida de conocimiento sobre procesos digitales, que permitan la planificación estratégica y la toma de decisiones asertiva.

El Machine Learning se refiere a una rama de la Inteligencia Artificial que se ocupa de la automatización de la construcción de modelos analíticos, es decir, el aprendizaje del propio sistema sobre los datos que recibe a través del análisis automatizado.

De esta manera, puede identificar patrones, así como tomar decisiones, con una mínima necesidad de intervención humana.

Sigue leyendo y comprende más sobre esta tecnología y cuáles son sus principales aplicaciones en los negocios en las más diversas ramas y segmentos, como una empresa de monitoreo de alarmas o una gran empresa siderúrgica.

Machine Learning y inteligencia artificial

Como decíamos, el Machine Learning es un aspecto muy específico de la Inteligencia Artificial, orientado al aprendizaje del sistema.

La Inteligencia Artificial es el campo de la ciencia que tiene como objetivo desarrollar mecanismos computacionales para imitar las habilidades humanas, es decir, apoyándose en el comportamiento humano para resolver problemas.

Y una de las principales características del ser humano es precisamente la capacidad de aprender de diferentes situaciones y mejorar habilidades con la práctica repetida de una acción.

Esta tecnología se ha desarrollado desde hace algún tiempo, pero la mejora de cálculos complejos con big data, enormes cantidades de datos, ha traído innovaciones exponenciales.

Citando algunos ejemplos de su aplicación, seguro que conoces a Google: desde el famoso buscador hasta otras tecnologías, como los coches autónomos que está desarrollando este gigante tecnológico, todo cuenta con el aprendizaje automático.

Por ejemplo, al escribir en el motor de búsqueda “empaquetador”, hay una serie de contextos para los resultados, pero con el aprendizaje automático, el algoritmo puede identificar patrones según búsquedas previas, para dirigir el resultado a las máquinas empacadoras.

Si las experiencias de búsquedas anteriores tuvieran otro contexto, es decir, el aprendizaje fuera diferente, como las búsquedas de puestos de trabajo y oportunidades laborales, el resultado seguramente estaría ligado a la profesión del packaging.

Es esta comprensión del contexto analizando diferentes parámetros y conectándolos, lo que permite una buena decisión, lo que trae la optimización de la experiencia del usuario.

Otro ejemplo son las recomendaciones de plataformas de servicios de transmisión, o incluso anuncios patrocinados. Todos se basan en algoritmos para dirigir sus indicaciones a medida que la plataforma aprende sobre los gustos y preferencias del usuario.

Los sistemas de detección de fraude son otra aplicación de aprendizaje automático, fabricada en masa y en todo el mundo. No existe una empresa capitalizada que brinde seguridad a sus clientes y a sus propios activos que no cuente con dicho sistema.

Desde una empresa de gestión de edificios hasta un sistema bancario, se emplean soluciones tecnológicas de vanguardia, y eso obviamente incluye el aprendizaje automático.

Deep Learning y Minería de Datos

En los sistemas de seguridad, un enfoque más específico y ampliamente utilizado es el Deep Learning, un aprendizaje profundo en el que diferentes capas neuronales de la red procesan grandes cantidades de datos.

Por lo tanto, son capaces de realizar un reconocimiento visual preciso, como rostros u objetos en videos e imágenes fijas. Como puede ver, el aprendizaje automático involucra otras tecnologías como el aprendizaje profundo y la minería de datos.

Todos comparten el objetivo de extraer sus propios conocimientos de los patrones observados y el análisis del contexto para la toma de decisiones, pero tienen enfoques diferentes.

La principal característica del Machine Learning es que su objetivo más específico es comprender la estructura de datos para definir la lógica a seguir.

La minería de datos es un superconjunto de métodos para extraer conocimientos. Por lo general, es una suma de aprendizaje, métodos estadísticos tradicionales y análisis en serie, y se ocupa de almacenar y manipular datos.

Y el aprendizaje profundo, como ejemplo de su aplicación principal, está dirigido a analíticas que involucran interacciones entre redes de datos complejas.

En esta introducción ya hemos dado algunos ejemplos de las diversas aplicaciones del aprendizaje automático, al fin y al cabo es un concepto que se explica fácilmente por sus usos, pero tratar sus problemas técnicos y procesos lógicos requiere un conocimiento más profundo del tema.

Ahora vamos a puntuar otras aplicaciones para que pueda tener más ideas sobre cómo emplear inmediatamente estas funcionalidades en su empresa de calibración de instrumentos, por ejemplo, y beneficiarse de esta tecnología.

Descubra algunas aplicaciones prácticas

El Machine Learning, así como otros procesos de Inteligencia Artificial, es lo que hace viable la existencia de varios recursos tecnológicos.

Así, podemos decir que esta es una tendencia actual, que ya estamos viendo en la práctica, y tener la seguridad de que su uso solo tiende a aumentar y diversificarse aún más.

Entre los tipos de servicios y empresas que ya lo emplean activamente, se incluyen los distintos segmentos que trabajan con big data, tales como:

• Servicios financieros;
• Agencias gubernamentales;
• Operadores sanitarios;
• Sectores de marketing y ventas;
• Sectores de petróleo, gas y transporte.

La ventaja competitiva generada a partir de la información en tiempo real obtenida del análisis de datos automatizado es enorme.

Y estos resultados también se aplican a las pequeñas y medianas empresas, como una empresa especializada en instalación de dirección hidráulica, ya que son soluciones corporativas.

Base de Datos Independiente

El Machine Learning le permite automatizar muchas tareas que realizaba un administrador de base de datos autónomo. Esto permite a estos profesionales dedicarse a tareas más específicas, además de reducir el riesgo de error humano en el proceso.

Lucha contra el fraude en los sistemas de pago

Lamentablemente, la práctica del fraude con tarjetas de crédito y otros medios de pago, especialmente en línea, es un hecho constante.

Cualquier organización necesita estar consciente y preparada para afrontar esto, especialmente las empresas del modelo B2B, que trabajan con valores elevados, como un transportador de máquinas.

Como solución, el aprendizaje automático permite que los sistemas de lucha contra el fraude manejen diferentes acciones y detengan estos intentos de manera cada vez más eficaz.

Traducción de texto

Traducir textos a diferentes idiomas no es solo un desafío para las personas, sino también para las máquinas, por lo que el machine learning trajo la solución a este problema.

Al realizar una traducción, además del significado literal de cada término, es necesario considerar varios parámetros, como el contexto, los estilos de lenguaje y las expresiones regionales, como la jerga. De modo que se están optimizando los traductores automáticos.

Conoce la importancia del Machine Learning

Al ver su aplicación en los más diversos sectores del mercado, es sencillo comprender la importancia de esta tecnología.

Aprovechar esta funcionalidad del mundo moderno en los procesos de su empresa, que puede ser un fabricante de máquinas de alineación, por ejemplo, significa garantizar resultados rápidos y crecimiento empresarial.

Con el uso creciente de datos, de gran variedad y volumen, el procesamiento computacional es la forma más barata, simple e inteligente de tratar, almacenar, analizar y acceder a este contingente. Eso significa velocidad y precisión, independientemente de la escala.

De forma muy práctica, podemos decir que la principal importancia del aprendizaje automático es su capacidad y precisión para construir modelos que permitan a una organización evitar riesgos innecesarios e identificar buenas oportunidades de negocio.

Consideraciones finales

Desde una empresa del segmento de construcción civil y levantamiento de suelos, hasta empresarios de la salud, la industria textil, empresas de marketing y otros segmentos, pueden y se beneficiarán del aprendizaje automático en sus negocios.

Si estamos llegando a una amplia aplicación, sobre la base del aprendizaje automático exclusivamente, la campana de la Inteligencia Artificial en su conjunto, esta base es el comienzo, y el tiempo pronto será global.

Si en la actualidad ya son impresionantemente útiles, a medida que pasa el tiempo y aumenta el flujo de datos procesados ​​en diferentes períodos, estas tecnologías serán exponencialmente mejores.

Además, las posibilidades tecnológicas también han ido evolucionando a diario, y conviene asociarlo con la evolución del propio sistema que acabamos de mencionar.

Y la tendencia para el futuro es la siguiente: las nuevas tecnologías llegarán a la solución de los más diversos problemas de la sociedad, ya sean cuestiones de mercado, productividad en general, gobernabilidad, sostenibilidad y desarrollo. Este texto fue desarrollado originalmente por el equipo del blog Guia de Investimento, donde se pueden encontrar cientos de contenido informativo sobre varios segmentos.