¿Qué es el machine learning y para qué sirve?

Actualmente, son muchas las empresas que, además de reconocer qué es el aprendizaje automático, han decidido implementarlo en sus sistemas para optimizar, agilizar y automatizar sus procesos.

Dentro de este panorama, podemos identificar los siguientes ejemplos de aprendizaje automático:

Importancia del aprendizaje automático y el Big Data

Actualmente, las empresas están generando exponencialmente un gran volumen de datos , siendo una ventaja competitiva para muchos sectores extraer información valiosa y analizarla, que es lo que llamamos Big data. Las capacidades que ofrece Machine Learning deben aprovecharse al máximo, ya que esta tecnología ofrece beneficios para numerosas aplicaciones. Existen en el mercado varias herramientas que resultan de especial interés para las pequeñas y medianas empresas, ya que destacan por su sencillez y rentabilidad.

El aprovechamiento de este conjunto de datos se ha simplificado ya que las aplicaciones de aprendizaje automático actuales son más intuitivas que los sistemas anteriores. Es decir, con datos de calidad, análisis propicios y las tecnologías adecuadas, es posible crear modelos de comportamiento para el análisis de datos complejos y de gran volumen.

¿Por qué es importante el aprendizaje automático?

Como disciplina, el aprendizaje automático explora el análisis y la creación de algoritmos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones al respecto.

ML ha demostrado ser valioso porque puede resolver problemas a una velocidad y escala que la mente humana no puede duplicar por sí sola. Con cantidades masivas de poder de cómputo detrás de una sola tarea o múltiples tareas específicas, las máquinas se pueden entrenar para identificar patrones y relaciones entre los datos de entrada y automatizar los procesos de rutina.

¿Por qué es importante?

La cantidad de datos que se generan actualmente en las empresas está aumentando exponencialmente. Extraer información valiosa de ellos es una ventaja competitiva que no se puede subestimar. En CleverData pensamos que esta es una oportunidad que merece especial atención. La gran ventaja es que actualmente no hace falta ser un gurú de los datos para poder aprovechar este tipo de tecnología. Existen en el mercado herramientas muy fáciles de usar (incluso para novatos en el análisis de datos) y accesibles a empresas de cualquier tamaño que permiten realizar predicciones como las descritas en el apartado anterior. Si quieres ver cómo se genera un modelo como el anterior, consulta este artículo donde describimos el proceso paso a paso.

El desafío de aprovechar los datos se ha simplificado enormemente. El Machine Learning de hoy no es lo que solía ser. Esto significa que, con datos de calidad, tecnologías adecuadas y análisis favorables, actualmente es posible crear modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad. Además, los sistemas proporcionan resultados rápidos y precisos sin intervención humana, incluso a gran escala. El resultado: predicciones de alto valor para tomar mejores decisiones y desarrollar mejores acciones comerciales.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático, también conocido como aprendizaje automático, es una de las aplicaciones más poderosas de la inteligencia artificial. Es capaz de crear máquinas o sistemas capaces de aprender de forma autónoma y automática, sin haber sido programado expresamente para ello.

Esta disciplina, a través de algoritmos, es capaz de dotar a las máquinas de la capacidad de analizar datos, identificar patrones y tomar decisiones, con una mínima intervención humana.