¿Qué es el machine learning y ejemplos?

Los modelos de reconocimiento en tiempo real que se pueden crear gracias a Machine Learning son increíbles. Permiten que los coches se muevan, definan rutas y conduzcan de forma autónoma, analizando imágenes del entorno. Estos algoritmos permiten detectar el movimiento de otros vehículos cercanos para evitar colisiones e incluso pueden predecir cómo reaccionarán otros conductores en tiempo real. Este tipo de aplicación de Machine Learning parece sacada de una película del futuro, pero el ejemplo más tangible de esto lo podemos encontrar en los autos TESLA.

Quizás este sea el ejemplo de aprendizaje automático con el que más contacto tenemos hoy en día. En cualquier plataforma donde elegimos u opinamos sobre un tema, los algoritmos nos ofrecen opciones que siguen los patrones de comportamiento que demostramos. Estos toman algunos datos que generamos y los comparan con los generados por usuarios con características similares y nos brindan contenido o productos que pueden ser de nuestro interés. Este tipo de aplicaciones de aprendizaje automático son aquellas que ejecutan plataformas de transmisión como Spotify, YouTube o Netflix.

Aprendizaje automático para el control de horas de trabajo en oficinas

Otra solución de Lemontech es TimeBillingX. Un sistema de última generación para despachos de abogados que inicialmente fue diseñado para tareas como:

  • Registro de las horas trabajadas por cada abogado en el despacho.
  • Generación automatizada de facturas electrónicas y envío masivo de las mismas.
  • Automatización en la gestión de cobros y procesamiento de pagos.
  • Unificación de toda la información relacionada con los clientes y cada caso.
  • Detección del personal más rentable, tanto abogados internos como clientes.

Qué es el aprendizaje automático o machine learning

El aprendizaje automático es una disciplina bajo la IA o inteligencia artificial. Alude a la capacidad de las máquinas para aprender a partir de la recopilación y el análisis de datos. En realidad, la máquina recibe una cantidad de datos que analiza para crear un algoritmo. Este algoritmo es capaz de predecir el comportamiento futuro con una tasa de éxito impresionante y un nivel de error muy bajo.

Además, cuando hablamos de lo que es el aprendizaje automático, no estamos hablando de factores de aprendizaje limitados en el tiempo. No en capacidad. La máquina puede, y lo hace, agregar nueva información a su base de datos. Y sin que el ser humano interfiera en este proceso. Así, a partir del análisis detallado de los nuevos datos recogidos, tu aprendizaje aumenta. Y haciendo nuevas predicciones precisas.

Spotify

Spotify es un servicio de streaming de música, podcast y vídeo digital que da acceso a millones de canciones, y en el que propone listas de reproducción en función de gustos o patrones de comportamiento. Los algoritmos de recomendación de Spotify son uno de los mejores y más complejos del mundo. Tus recomendaciones se realizan a partir de tres modelos diferentes:

  • Modelo de filtro colaborativo, analizando tu comportamiento y el de los demás, opiniones y reproducciones de canciones.
  • Modelo de procesamiento de lenguaje natural, a través de blogs y comentarios de internet, detecta canciones populares. Analizan el texto.
  • Modelo de audio, analizando las canciones que se añaden a la plataforma y comparándolas con las más populares.

Aplicaciones de Machine Learning

Podemos hablar de tantas aplicaciones y situaciones como queramos imaginar, hay sectores donde puede ser clave para la toma de decisiones, como la medicina, en la decisión de hacer o no una operación a un paciente o en el mundo de los negocios para saber cuándo es mejor bajar los precios o estimar las ventas.

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