¿Quién utiliza el machine learning?

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.

Algoritmos de aprendizaje automático por refuerzo

Los algoritmos de aprendizaje automático por refuerzo son un método de aprendizaje que hace que el sistema interactúe con su entorno, produciendo acciones y descubriendo errores o recompensas. Este método, muy utilizado en robótica, videojuegos o navegación, permite que las máquinas sepan cuál es el comportamiento ideal dentro de un contexto específico.

Aprendizaje no supervisado

Otro tipo de aprendizaje automático se conoce como aprendizaje no supervisado. En los que se incluyen conjuntos de datos no etiquetados cuya estructura no se conoce previamente. En este tipo de aprendizaje, el objetivo es obtener información clave o importante sin conocer previamente la referencia de las variables de salida, explorando la estructura de los datos que no se etiqueta.

Dentro de este tipo de aprendizaje existen dos categorías específicas conocidas como clustering y reducción dimensional. El agrupamiento consiste en una técnica exploratoria para analizar datos en la que la información se organiza por grupos sin un conocimiento previo de la estructura que los compone. Esto se hace para obtener grupos de datos con características similares.

Salud

En el área de la medicina se desarrollarán sistemas mediante el uso de datos que permitan predecir enfermedades, ofrecer tratamientos optimizados a los pacientes, desarrollar nuevos fármacos y mejorar los diagnóstico asociado a radiografías o imágenes. Actualmente, por ejemplo, ya existen mecanismos para predecir enfermedades como el cáncer de mama.

Otro de los grandes cambios que se esperan está relacionado con la forma de desplazarte a cualquier destino, ya que la conducción autónoma será normal. Los coches pueden ser conducidos de forma autónoma a través de sistemas que controlan y optimizan sus movimientos. Además, aportando una mayor seguridad al reducir el riesgo de accidentes.

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: