¿Qué es el machine learning? El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se basa en la idea de que los sistemas pueden “aprender” a partir de datos, “identificar” patrones y “tomar decisiones” con la mínima intervención humana. Si estás pensando en seguir un estudio o especialización de postgrado relacionada con este tema, a continuación, te contamos cuál es su importancia.
El aprendizaje automático es la ciencia que permite que las computadoras aprendan y actúen como lo hacen los humanos y mejoren su aprendizaje con el paso del tiempo de forma autónoma, suministrándoles datos e información a través de observaciones e interacciones del mundo real.
El proceso de aprendizaje comienza con observaciones o datos, tales como ejemplos, experiencia directa o instrucción para buscar patrones en la información y tomar mejores decisiones en el futuro según los ejemplos que ofrezcamos.
El machine learning está ayudando a mejorar la lealtad y retención de los clientes. Además, mediante este proceso, las empresas pueden analizar los comportamientos de los consumidores, tales como transacciones bancarias, actividades de compra, prácticas en redes sociales y todo tipo de actividades medibles para identificar áreas de oportunidad.
Esto, a su vez, permitirá la optimización de estrategias y la personalización de la experiencia del cliente de extremo a extremo. Las páginas web que te recomiendan productos que te podrían interesar según tus compras previas utilizan el machine learning para analizar tu historial de compras.
Los vendedores dependen del aprendizaje automático para conseguir información, analizarla y usarla para personalizar las experiencias de compra, implementar una campaña de marketing, optimizar los precios, planificar los suministros y obtener información sobre los clientes.
La mayoría de industrias que trabajan con una gran cantidad de información han reconocido el valor de la tecnología del aprendizaje automático. Al recabar información de estos datos, a menudo en tiempo real, las organizaciones son capaces de trabajar de manera más eficiente u obtener una ventaja frente a los competidores.
A continuación, te presentamos qué industrias utilizan el machine learning:
Los bancos y otros negocios en la industria financiera utilizan la tecnología del machine learning por dos motivos principales: para identificar hallazgos importantes en la información y para prevenir fraudes.
Estos hallazgos pueden identificar oportunidades de inversión o ayudar a que los inversionistas sepan cuándo negociar. El análisis de datos, también, puede identificar a los clientes con perfiles de alto riesgo o utilizar cibervigilancia para identificar señales de fraude.
Las agencias gubernamentales como la seguridad pública y los servicios públicos tienen una necesidad particular del aprendizaje automático, ya que tienen múltiples fuentes de información donde se pueden obtener hallazgos.
Por ejemplo, el análisis de datos de sensores identifica las maneras de incrementar la eficiencia y ahorrar dinero. El machine learning, también, puede ayudar a detectar fraude y minimizar el robo de identidad.
El machine learning es una tendencia creciente en la industria de la salud, gracias a la llegada de dispositivos y sensores portátiles que pueden utilizar la información para evaluar la salud en tiempo real de los pacientes.
La tecnología, además, puede ayudar a los médicos a analizar la información para identificar tendencias o indicadores de alerta que pueden conducir a un mejor diagnóstico y tratamiento.
En la actualidad, las páginas web que recomiendan artículos que te puedan interesar, según tus compras previas, utilizan la tecnología del machine learning para analizar tu historial de compra.
Las tiendas dependen del aprendizaje automático para recopilar información, analizarla y utilizarla para personalizar una experiencia de compra, implementar una campaña de marketing, optimización de precios, planificación de los suministros y para obtener información sobre los clientes.
El aprendizaje automático es útil para encontrar nuevas fuentes de energía, analizar minerales en el suelo, predecir fallas de sensores en la refinería y optimizar la distribución del petróleo para hacerlo más eficiente y asequible. El número de usos del machine learning para esta industria es amplio y continúa expandiéndose.
Analizar la información para identificar los patrones y las tendencias es fundamental en la industria del transporte, la cual consiste en realizar rutas más eficientes y predecir problemas potenciales para aumentar la rentabilidad.
El análisis de datos y los aspectos de modelización del machine learning son herramientas importantes para las empresas de mensajería, el transporte público y otras organizaciones de transporte.
Como ves, el aprendizaje automático permite el análisis de grandes cantidades de datos. Si bien suele entregar resultados más rápidos y precisos para identificar oportunidades rentables o grandes riesgos, también requiere de tiempo y recursos adicionales para prepararse de manera adecuada.
De igual forma, combinar el machine learning con la inteligencia artificial y las tecnologías cognitivas puede volverlo aún más efectivo en el procesamiento de grandes volúmenes de información. ¿Ahora ya tienes más claro este tema? Esperamos que esta información te haya servido de utilidad.
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