¿Qué es el Machine Learning y para qué sirve?

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¿Qué es el Machine Learning y para qué sirve?

El aprendizaje automático se utiliza en motores de búsqueda de Internet, filtros de correo electrónico para clasificar el spam, sitios web para hacer recomendaciones personalizadas, software bancario para detectar transacciones inusuales y muchas aplicaciones en nuestros teléfonos, como el reconocimiento de voz.

El machine learning puede ser un término confuso, por ello en el siguiente artículo de Guinea Mobile te explicamos qué es el machine learning, porqué es importante y para que sirve.

¿Qué es machine learning?

El machine learning es una aplicación de IA que permite que los sistemas aprendan y mejoren a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. El ML se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

De manera similar a cómo el cerebro humano obtiene conocimiento y comprensión, el aprendizaje automático se basa en entradas, como datos de entrenamiento o gráficos de conocimiento, para comprender entidades, dominios y las conexiones entre ellos. Con las entidades definidas, el aprendizaje profundo puede comenzar.

El proceso de machine learning comienza con observaciones o datos, como ejemplos, experiencia directa o instrucción. Busca patrones en los datos para luego hacer inferencias basadas en los ejemplos proporcionados. El objetivo principal de ML es permitir que las computadoras aprendan de forma autónoma sin intervención o asistencia humana y ajusten las acciones en consecuencia.

¿Por qué es importante el machine learning?

Como disciplina, el machine learning explora el análisis y la construcción de algoritmos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones sobre ellos.

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 capacidad computacional detrás de una sola tarea o múltiples tareas específicas, las máquinas pueden ser entrenadas para identificar patrones y relaciones entre los datos de entrada y automatizar los procesos de rutina.

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Los datos son clave :

Los algoritmos que impulsan el ML son fundamentales para el éxito. Los algoritmos de ML construyen un modelo matemático basado en datos de muestra, conocidos como “datos de entrenamiento”, para hacer predicciones o tomar decisiones sin estar programados explícitamente para hacerlo. Esto puede revelar tendencias dentro de los datos que las empresas de información pueden usar para mejorar la toma de decisiones, optimizar la eficiencia y capturar datos procesables a escala.

La IA es el objetivo :

ML proporciona la base para los sistemas de IA que automatizan procesos y resuelven problemas comerciales basados ​​en datos de forma autónoma. Permite a las empresas reemplazar o aumentar ciertas capacidades humanas. Las aplicaciones comunes de aprendizaje automático que se pueden encontrar en el mundo real incluyen chatbots, automóviles autónomos y reconocimiento de voz.

Casos de uso de Machine Learning

Ahora que sabes qué es el machine learning y su importancia, veremos sus aplicaciones. El ML es ampliamente utilizado por empresas de todos los sectores para promover la innovación y aumentar la eficiencia de los procesos. En 2021, el 41 % de las empresas aceleró el despliegue de IA como resultado de la pandemia. Estos recién llegados se unen al 31 % de las empresas que ya tienen IA en producción o están probando activamente tecnologías de IA.

Seguridad de datos :

para que sirve machine learning

Los modelos de machine learning pueden identificar vulnerabilidades de seguridad de datos antes de que se conviertan en infracciones. Al observar experiencias pasadas, los modelos de ML pueden predecir futuras actividades de alto riesgo para que pueda mitigarse de manera proactiva.

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Finanzas :

Los bancos, las casas de bolsa y las empresas fintech utilizan algoritmos de aprendizaje automático para automatizar el comercio y proporcionar servicios de asesoramiento financiero a los inversores.

Atención médica :

ML se utiliza para analizar conjuntos masivos de datos de atención médica para acelerar el descubrimiento de tratamientos y curas, mejorar los resultados de los pacientes y automatizar procesos de rutina para evitar errores humanos. Por ejemplo, Watson de IBM utiliza la extracción de datos para proporcionar a los médicos datos que pueden utilizar para personalizar el tratamiento del paciente.

Detección de fraude :

La IA se está utilizando en el sector financiero y bancario para analizar de forma autónoma un gran número de transacciones para descubrir actividades fraudulentas en tiempo real. La empresa de servicios tecnológicos Capgemini afirma que los sistemas de detección de fraudes que utilizan ML y análisis minimizan el tiempo de investigación de fraudes en un 70 % y mejoran la precisión de la detección en un 90 % .

Minorista :

Los investigadores y desarrolladores de IA están utilizando algoritmos de ML para desarrollar motores de recomendación de IA que ofrecen sugerencias de productos relevantes basadas en las elecciones anteriores de los compradores, así como datos históricos, geográficos y demográficos.

Hasta aquí hemos expuesto qué es el machine learning y cual es su importancia. Esperamos que esta información te haya sido útil.

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