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diciembre 27, 2017

Los 10 usos más comunes en machine learning e inteligencia artificial

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Machine learning es, sin duda, el término de moda dentro del mundo de la tecnología y dentro del campo de inteligencia artificial. Y lo es porque supone un gran avance a la hora de saber cómo una computadora puede aprender.

Pero ¿para qué se utiliza? Según la revista Forbes, estas son las diez aplicaciones y usos más habituales que tiene esta disciplina:

1. Seguridad de datos

El malware es un problema creciente hoy en día. Pese a que casi a diario surgen nuevos malware, suelen tener casi el mismo código que las versiones anteriores. De esta manera, el machine learning puede predecir qué archivos son malware con gran precisión. Es más, los algoritmos de machine learning pueden buscar patrones en cómo se accede a los datos en la nube e informar de anomalías que podrían predecir infracciones de seguridad.

2. Seguridad personal

El machine learning también puede ser una ventaja en este sentido. Por ejemplo, podría servir para aligerar los controles de seguridad en aeropuertos, ya que puede ayudar a eliminar falsas alarmas y detectar anomalías en las proyecciones de seguridad que el ojo humano podría no ver con claridad; en definitiva, aceleraría el proceso a la vez que se garantiza una mayor seguridad.

3. Comercio financiero

Predecir cómo se comportarán los mercados de valores es el sueño de muchos. Gracias al machine learning esto podría convertirse en una realidad. Muchas empresas del sector ya utilizan sus propios sistemas para predecir y ejecutar operaciones de gran volumen a altas velocidades.

Aunque muchas de estas operaciones pueden depender de las probabilidades, hablamos de un mercado con una probabilidad relativamente baja, donde estas aplicaciones pueden generar enormes beneficios y ganancias para las empresas, y donde los humanos no pueden competir con máquinas cuando se trata de consumir grandes cantidades de datos a gran velocidad.

4. Cuidado de la salud

En un estudio en el que se empleó el diagnóstico asistido por computadora (CAD) para revisar las mamografías iniciales de mujeres que desarrollaron cáncer de mama posteriormente, la computadora detectó el 52% de los cánceres hasta un año antes de que las mujeres fueran diagnosticadas oficialmente. Esto demuestra que los algoritmos de machine learning pueden procesar más información y detectar más patrones que una mente humana. Además, el machine learning también se puede utilizar para advertir los factores de riesgo de enfermedad en poblaciones grandes.

5. Marketing personalizado

El marketing personalizado se basa en un sencillo principio: mientras más se pueda saber sobre el cliente y su comportamiento, mejor se le podrá atender y se traducirá en más ventas. El machine learning puede ayudar, y mucho, a mejorar esta base. Por ejemplo, es cada vez más común que tras visualizar un producto en una tienda online, posteriormente nos persiga un anuncio de ese mismo producto para que finalicemos la compra. Y no solo eso, las empresas pueden personalizar qué correos electrónicos recibe un cliente, qué correos directos o cupones, qué ofertas ven, qué productos se muestran como “recomendados”, etc., todos diseñados para conducir al consumidor de manera más fiable hacia una venta.

6. Detección de fraudes

El machine learning es cada vez más eficaz detectando posibles casos de fraude en diferentes campos. PayPal ya utiliza el machine learning para combatir el blanqueo de dinero; la compañía tiene herramientas que comparan millones de transacciones y pueden distinguir con precisión entre transacciones legítimas y fraudulentas, entre compradores y vendedores.

7. Recomendaciones

Si eres usuario de plataformas como Amazon ya sabes de lo que hablamos. Los algoritmos de machine learning permiten analizar la actividad de un usuario y compararla con la del resto de usuarios para determinar qué le gustaría ver o comprar en próximas ocasiones. En este campo los avances son increíbles, por ejemplo, gracias a esos algoritmos la plataforma puede detectar que un usuario está comprando un artículo que no es para él, sino para regalar.

8. Búsqueda online

Este quizás sea el uso más famoso del machine learning. Google y sus competidores mejoran constantemente lo que entiende el motor de búsqueda. Cada vez que se ejecuta una búsqueda en Google, el programa observa cómo responde a los resultados. Si un usuario hace clic en el resultado superior y permanece en esa página web, podemos suponer que obtuvo la información que estaba buscando y que la búsqueda fue un éxito.

Si, por otro lado, hace clic en la segunda página de resultados, o escribe una nueva cadena de búsqueda sin hacer clic en ninguno de los resultados, podemos deducir que el motor de búsqueda no proporcionó los resultados que deseaba, y el programa puede aprender de ese error para ofrecer un mejor resultado en el futuro.

9. Procesamiento de lenguaje natural (NLP)

Una aplicación menos común pero que ya se está utilizando en diferentes disciplinas. Los algoritmos de machine con lenguaje natural pueden sustituir a los empleados de atención al cliente y dirigir a los usuarios más rápidamente a la información que necesitan. Se está utilizando, por ejemplo, para traducir la jerga legal poco clara en los contratos a un lenguaje sencillo y para ayudar a los abogados a ordenar grandes volúmenes de información para prepararse para un caso.

10. Coches inteligentes

Según un estudio de IBM, se espera que en 2025 ya podamos ver coches inteligentes en la carretera. En este sentido, un coche inteligente no solo se integraría en el Internet de las Cosas, sino que también aprendería sobre su propietario y su entorno. Estos vehículos podrían ajustar la configuración interna (temperatura, audio, posición del asiento, etc.) de forma automática en función del conductor, informar e incluso solucionar problemas, y conducir y ofrecer asesoramiento en tiempo real sobre el tráfico y las condiciones de la carretera.

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Ir a la fuente / Author: María González Dono

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