Usos comunes del aprendizaje automático

Empresas de todos los sectores utilizan el aprendizaje automático en sus aplicaciones para obtener una ventaja competitiva.

Las aplicaciones del aprendizaje automático son ilimitadas y el alcance de las posibilidades es fascinante.

Dicho esto, es fácil perderse en todas las entrañas de estas técnicas avanzadas.

Este artículo pretende exponer algunos de los usos más comunes del aprendizaje automático y mostrar cómo organizaciones de todos los sectores los están integrando en sus productos/servicios.

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¿Qué puede hacer el aprendizaje automático?

Las aplicaciones de esta tecnología son infinitas: se puede utilizar para automatizar tareas como el filtrado de spam o incluso hacer que el ordenador juegue al ajedrez. Pero, ¿qué es capaz de hacer por su empresa?

El aprendizaje automático se utiliza para tareas como:

• Predecir qué clientes corren el riesgo de abandonar tu negocio para poder tomar medidas para evitarlo.
• Detectar ciberataques y malware.
• Identificar correos electrónicos no deseados.
• Encontrar patrones en el comportamiento de los consumidores.
• Elegir las acciones que tendrán un buen rendimiento a lo largo del tiempo.
• Hacer que su sitio web sea más fácil de usar adaptando su contenido a las preferencias de cada visitante.

Ejemplos del mundo real del aprendizaje automático

Amazon, el mayor minorista de Internet de Estados Unidos y una de las empresas más innovadoras del mundo, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para recomendar productos a los clientes.

TensorFlow es uno de los proyectos de código abierto más populares (el código fuente está disponible en GitHub) para el aprendizaje automático.

Google utiliza TensorFlow como base para su propia biblioteca de aprendizaje automático, y muchas otras organizaciones han empezado a utilizarlo también.

Chatbots: Se trata de programas informáticos que simulan una conversación humana utilizando algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos como el correo electrónico, los mensajes instantáneos o los tweets.

El aprendizaje automático puede utilizarse tanto en aplicaciones personales como comerciales.

El aprendizaje automático tiene una amplia gama de usos.

En general, se utiliza para aprender de los datos y luego hacer predicciones o tomar decisiones basadas en ese aprendizaje.

Puede utilizarse tanto en aplicaciones personales como comerciales.

Una de las aplicaciones más básicas es la de ayudar a las personas que intentan dar sentido a cantidades muy grandes de datos.

Por ejemplo, los sistemas de aprendizaje automático pueden entrenarse para reconocer imágenes, sonidos y patrones.

Una aplicación más compleja es la de calcular el precio de los artículos a la venta en un sitio de comercio electrónico, dadas las diversas combinaciones de factores como la popularidad del artículo, la disponibilidad y la demanda actual.

Una empresa puede crear un modelo de aprendizaje automático que analice los datos históricos de las ventas de cientos o miles de artículos en varios minoristas en línea y luego elabore una estrategia de precios que maximice los beneficios.

Los algoritmos de aprendizaje automático también se utilizan para generar recomendaciones para los consumidores basadas en su historial de compras o en sus hábitos de navegación.

Por ejemplo, Netflix utiliza sus propios algoritmos de aprendizaje automático para recomendar películas en función de las preferencias de sus usuarios.

¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático en la sanidad?

La aplicación más habitual del aprendizaje automático en la sanidad es el diagnóstico.

Se puede enseñar a un ordenador entrenado con redes neuronales artificiales a reconocer patrones en síntomas o resultados de pruebas que requerirían que un médico altamente cualificado detectara.

Esto permite a los médicos dedicar más tiempo a tratar a los pacientes y menos a rellenar el papeleo.

Recomendaciones de tratamiento: El aprendizaje automático puede utilizarse en el descubrimiento de fármacos y la recomendación de tratamientos.

Investigación genómica: Esto es útil porque puede proporcionar una visión de cómo funcionan varios genes en una célula.

También puede ayudar a los investigadores a entender cómo una mutación o alteración en un gen puede afectar a otros genes.

Se utiliza para predecir los resultados de los pacientes, como por ejemplo para predecir qué pacientes volverán a ser ingresados después de someterse a una operación.

Detectar el fraude. Los programas de aprendizaje automático también pueden utilizarse para detectar el fraude mediante la búsqueda de patrones en las reclamaciones de seguros médicos.

¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático en las finanzas?

Algunas de las formas en que el aprendizaje automático es utilizado por las instituciones financieras:

La minería de datos:

Las empresas financieras recogen todo tipo de datos sobre los mercados en general y los clientes individuales en particular.

Utilizan el aprendizaje automático para identificar patrones en estos datos y hacer predicciones sobre el comportamiento futuro.

Esto puede ser tan simple como reconocer los niveles de ingresos o los códigos postales que se asocian con los clientes que no pagan sus préstamos.

También puede incluir patrones más complejos, como el uso de los datos de las redes sociales para predecir cuándo el negocio de un cliente está pasando por momentos difíciles y es probable que se requiera un cambio en la línea de crédito.

Predicción de movimientos bursátiles:

Con tantas variables en juego, el mercado de valores es un candidato ideal para los modelos de aprendizaje automático que pueden detectar patrones y predecir tendencias futuras.

Predicción de los tipos de cambio:

Los tipos de cambio cambian constantemente debido a factores políticos, sociales o económicos.

También se ven afectados por otros factores como los tipos de interés y la inflación.

El aprendizaje automático puede ayudar a determinar cuáles son estos factores y cuándo es probable que tengan un efecto sobre los tipos de cambio.

Entender el comportamiento de los clientes:

Esto puede tener un gran impacto en los resultados de las empresas, pero es difícil saber por qué algunos clientes se comportan de la manera que lo hacen.

¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático en las fábricas?

El aprendizaje automático está a la vanguardia de una nueva revolución industrial, ayudando a las empresas de todo el mundo a mejorar la producción y reducir los costes.

Los sistemas automatizados de supervisión de máquinas utilizan sensores para controlar constantemente todos los aspectos de los equipos de la fábrica, desde los niveles de temperatura y presión hasta las vibraciones, las corrientes eléctricas y los niveles de aceite.

A continuación, los datos son analizados por un software que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para determinar si se está produciendo o está a punto de producirse algún cambio, por ejemplo, una bomba de aceite que está a punto de romperse o una pieza que está a punto de agrietarse por la presión repetida.

Los sistemas de monitorización también pueden hacer un seguimiento del rendimiento de los empleados en tiempo real mediante sensores en sus teléfonos inteligentes y otros dispositivos.

Por ejemplo, a los trabajadores de la cadena de montaje se les puede exigir que hagan pausas frecuentes para ir al baño o que se detengan cada hora para rellenar los registros de su actividad laboral.

Los sensores podrían detectar si hacen demasiadas pausas o no las suficientes comprobando las señales GPS, los acelerómetros, los giroscopios y los magnetómetros de sus teléfonos.

Conclusión: El aprendizaje automático e industrias que lo están usando

El aprendizaje automático es un término amplio y abarca muchas aplicaciones diferentes.

Sin embargo, lo que todas ellas tienen en común es que enseñan a las máquinas a aprender de los datos que se les proporcionan específicamente y a actuar de forma inteligente basándose en ellos.

La industria médica está utilizando el aprendizaje automático en la detección temprana de enfermedades.

Se están desarrollando coches autoconducidos que pueden responder al mundo que les rodea con mayor rapidez y eficacia que los humanos.

Hay empresas que lo utilizan en la previsión del clima, lo que permite una gestión más eficiente de los recursos para garantizar un futuro más sostenible.

Sus aplicaciones son infinitas, y este nuevo campo seguirá creciendo a medida que se recojan y analicen más datos.