Usualmente convivimos con ejemplos de Machine Learning todos los días. Se han vuelto tan comunes en nuestra vida que en ocasiones pudiéramos pensar que siempre han estado ahí. Nos sentimos tan a gusto que en ocasiones son indetectables. A continuación abordaremos algunos ejemplos claros en el que el Machine Learning con los que tenemos contacto a diario y que son de gran utilidad para las empresas.
Ejemplos y aplicaciones del Machine Learning
Reconocimiento de imágenes
Para realizar el reconocimiento de imágenes es necesaria la aplicación de diversos algoritmos de Machine Learning en especial los que están relacionados con modelos de Deep Learning ya que estos algoritmos deben encontrar patrones particulares, clasificarlos y agruparlos por zonas. Una tarea que requiere una gran potencia, debido a que las imágenes son conjuntos de píxeles continuos y cada uno contiene información especifica sobre el color, luminosidad y demás características.
Un ejemplo claro para entender este tipo de aplicación de aprendizaje automático son los OCR o reconocimientos de caracteres ópticos. Estos software permiten encontrar letras, agruparlas y descifrar textos contenidos en imágenes. También, puede verse la aplicación de este tipo de machine learning en el reconocimiento facial de algunas redes sociales como Facebook mediante la utilización de complejas redes neuronales.
Reconocimiento de voz
Los algoritmos de Machine Learning pueden detectar a partir de las ondas de sonido que capta el micrófono de nuestro móvil o inclusive el del ordenador, y comprender las ordenes que indicamos para que los asistentes personales como Siri, Cortana y Alexa nos faciliten cualquier actividad. Estos modelos pueden aprender a limpiar el ruido de fondo que con normalidad aparece en las comunicaciones, distinguir las pausas entre palabras y comprender las palabras de nuestro idioma para organizar las tareas que necesitemos. Parte de este reconocimiento de voz es posible gracias al entendimiento o procesamiento del Lenguaje Natural.
Predicción sobre datos
La capacidad de análisis sobre conjuntos de datos de valores continuos que nos permiten desarrollar los modelos de Machine Learning nos permite intentar predecir con cierta efectividad los valores que obtendremos por parte de un conjunto de datos ingresados a un sistema y cuyo resultado, de momento, desconocemos. Este tipo de modelos predictivos puede ser utilizado en estrategias de comercialización, por ejemplo, para predecir los precios de productos o servicios e inclusive para estimar la probabilidad de que algún evento ocurra.
Segmentos de mercado especializados
Otro claro ejemplo en el que podemos destacar la importancia de los modelos de machine learning es en el desarrollo de proyectos de mercadotecnia que requieran de la determinación de segmentos específicos de mercado. Los algoritmos de Machine Learning permiten crear y descubrir patrones dentro de conjuntos de datos desconocidos. Esto mediante la separación, clasificación y categorización de los datos pertenecientes al conjunto. En este caso, los datos a clasificar podrían ser los gustos y preferencias de los clientes.
Al determinar dichos patrones o preferencias pueden construirse grupos específicos para ofrecer propuestas de productos especialmente diseñadas para estos segmentos difíciles de detectar a simple vista.
Coches autónomos
Los modelos de reconocimiento en tiempo real que pueden ser creados gracias al Machine Learning son increíbles. Estos permiten que los coches se desplacen, fijen rutas y se conduzcan de forma autónoma analizando las imágenes del entorno. Estos algoritmos permiten detectar el movimiento cercano de otros vehículos para evitar choques e inclusive, puede predecir cuales serán las reacciones de otros conductores en tiempo real. Este tipo de aplicaciones de Machine Learning pareciera salido de una película del futuro, pero el ejemplo más tangible de esto lo podemos conseguir en los coches TESLA.
Sistemas de recomendación
Quizás este sea el ejemplo de machine learning con el que más contacto tenemos en la actualidad. En cualquier plataforma donde escogemos o damos nuestra opinión sobre un tema, los algoritmos nos ofrecen opciones que siguen los patrones de comportamiento que demostramos. Estos toman algunos datos que generamos y son comparados con los que generan usuarios con características similares y pone a nuestra disposición contenidos o productos que pudieran interesarnos. Este tipo de de aplicaciones de machine learning son las que ejecutan plataformas de streaming como Spotify, YouTube o Netflix.
Esperemos que estos ejemplos de machine learning te ayuden a comprender mejor sus potencialidades de uso en tus proyectos empresariales.
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