¿Dónde se aplica el machine learning?

Pero para que sirve? Según la **revista (http://forbes.es/)**, estas son las diez aplicaciones y usos más habituales de esta disciplina:

**1. Seguridad de datos**

¿Cuándo se implementará el aprendizaje automático?

Muchas empresas y muchas industrias no solo lo utilizan hoy en día, sino que lo han aprovechado durante años. ¿Cómo crees que recomiendan una compra potencial que creen que te interesará? ¿Hay alguien detrás mirando tu lista de invitados? No. Sectores como la compra online, la publicidad, las finanzas, el tráfico, etc. llevan años aprovechando su potencial. La tecnología ya vive entre nosotros, solo unos pocos son conscientes de ella todavía.

Por ello, desde KeepCoding os traemos un vídeo de Introducción al Machine Learning, para que tengáis una información precisa y en profundidad, a cargo de Tomás Garzón, miembro del Departamento de Informática e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada y ponente en PyConES.

Desplazamientos y viajes más eficientes

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

Además, entre las aplicaciones de aprendizaje automático más interesantes, se están desarrollando vehículos que utilizan este sistema para la conducción autónoma. Si bien la tecnología está mejorando su capacidad para calcular distancias o peligros, estos sistemas aún están en pañales.

Aprendizaje Supervisado

El aprendizaje supervisado hace referencia a un modelo específico de Machine Learning en el que el proceso de generación de conocimiento se lleva a cabo con un conjunto de ejemplos o datos etiquetados en los que previamente se muestran los resultados de la operación. conocido. Este tipo de modelo aprende de estos resultados e incorpora ajustes a los parámetros internos para adaptarse a los nuevos datos que ingresan al sistema.

Gracias al aprendizaje desarrollado por estos modelos supervisados, se alimenta un conjunto de resultados que permite realizar predicciones adecuadas del comportamiento de nuevos datos que aún no han sido procesados. Este tipo de aprendizaje es el que se incorpora en aplicaciones tecnológicas como filtros de spam en correos electrónicos, detectores de imágenes en captchas o en aplicaciones de reconocimiento de voz o escritura.

Aplicaciones de Machine Learning

Podemos hablar de tantas aplicaciones y situaciones como queramos imaginar a un paciente o en el mundo empresarial para saber cuándo es mejor bajar precios o cotizar Ventas.

Más aplicaciones….buscadores, reconocimiento de voz, lenguaje o robótica. Más ejemplos que vemos o veremos en nuestro día a día pueden ser: