{"id":1033,"date":"2020-01-30T16:08:22","date_gmt":"2020-01-30T16:08:22","guid":{"rendered":"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/2020\/01\/30\/las-9-aplicaciones-de-machine-learning-que-deberias-conocer\/"},"modified":"2022-01-14T14:08:15","modified_gmt":"2022-01-14T14:08:15","slug":"las-9-aplicaciones-de-machine-learning-que-deberias-conocer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/las-9-aplicaciones-de-machine-learning-que-deberias-conocer\/","title":{"rendered":"Las 9 aplicaciones de machine learning que deber\u00edas conocer"},"content":{"rendered":"

Con el avance vertiginoso en tecnolog\u00eda de los \u00faltimos a\u00f1os, las<\/span> aplicaciones de machine learning <\/b>se han multiplicado. Cada vez m\u00e1s, se entiende la tecnolog\u00eda <\/span>machine learning como un servicio.\u00a0<\/span><\/p>\n

Por ello, existen ya una serie de utilidades que est\u00e1n revolucionando los mercados y la industria, <\/span>automatizando procesos y convirti\u00e9ndolos m\u00e1s eficientes.<\/b> Conocer y aplicar estas opciones es esencial para ir un paso por delante y no caer en la obsolescencia.\u00a0<\/span><\/p>\n

Qu\u00e9 es machine learning<\/span><\/h2>\n

El<\/span> machine learning<\/b> es una rama de la Inteligencia Artificial (AI) que desarrolla modos en que las m\u00e1quinas aprenden a predecir resultados y tomar sus propias decisiones basadas en datos.\u00a0<\/span><\/p>\n

A trav\u00e9s del machine learning, los equipos inform\u00e1ticos son capaces de <\/span>mejorar procesos <\/b>aprendiendo de su propia experiencia y de los datos introducidos. De este modo, perfeccionan y facilitan cualquier proceso sin haber sido espec\u00edficamente programados para hacerlo. Estos sistemas, en otras palabras, automatizan procesos y <\/span>eliminan la necesidad de que intervenga un humano<\/b> para dar instrucciones concretas a la m\u00e1quina.\u00a0<\/span><\/p>\n

Las principales <\/span>aplicaciones de machine learning <\/span>tienen que ver con el <\/span>an\u00e1lisis del Big Data,<\/b> una tarea que ser\u00eda inabarcable por humanos y que los sistemas inform\u00e1ticos pueden no obstante realizar de forma r\u00e1pida.\u00a0<\/span><\/p>\n

A trav\u00e9s de esta informaci\u00f3n, los sistemas de machine learning son capaces de<\/span> identificar riesgos y oportunidades <\/b>y tomar las mejores y m\u00e1s eficientes decisiones basadas en datos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Las mejores <\/span>aplicaciones de machine learning<\/span><\/h2>\n

1. En el sector financiero<\/span><\/h3>\n

A trav\u00e9s de una correcta infraestructura, es posible aplicar sistemas de <\/span>machine learning como un servicio <\/span>en las finanzas. Ya se est\u00e1 aplicando en automatizar procesos, generando\u00a0 chatbots que permiten interactuar con clientes de forma m\u00e1s r\u00e1pida u <\/span>optimizando el trabajo administrativo <\/b>a trav\u00e9s del procesamiento natural del lenguaje (que logra extraer la informaci\u00f3n m\u00e1s importante de documentos).\u00a0<\/span><\/p>\n

Las <\/span>aplicaciones de machine learning <\/span>tambi\u00e9n incluyen una <\/span>mayor seguridad<\/b>, pues permiten detectar de forma autom\u00e1tica pr\u00e1cticas fraudulentas como el blanqueo de capital.\u00a0<\/span><\/p>\n

2. Asistencia virtual<\/span><\/h3>\n

La asistencia virtual es una de las <\/span>aplicaciones de machine learning <\/span>que se est\u00e1 empleando de forma transversal en sectores muy diversos. Los<\/span> asistentes virtuales<\/b> emplean el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para identificar lo que el usuario necesita, convertirlo en \u00f3rdenes que ejecutar.\u00a0<\/span><\/p>\n

Se trata de una de las aplicaciones m\u00e1s <\/span>populares<\/b>: si en 2019 se utilizaron 3.25 mil millones de asistentes virtuales, se estima que en 2023 ya habr\u00e1 8.000 millones de asistentes virtuales<\/a> en uso a nivel global.\u00a0<\/span><\/p>\n

3. Marketing, publicidad y redes sociales<\/span><\/h3>\n

Los sistemas de <\/span>machine learning como un servicio<\/span> han generado una revoluci\u00f3n en la capacidad de las organizaciones de llegar a potenciales clientes. As\u00ed, han nacido nuevas ramas como el <\/span>marketing predictivo.\u00a0<\/b><\/p>\n

Como ejemplo, las <\/span>aplicaciones de machine learning<\/span> en redes sociales se multiplican, con algoritmos capaces de sugerir nuevas amistades o perfiles interesantes a los usuarios, adem\u00e1s de anuncios relevantes.<\/span><\/p>\n

4. Desplazamientos y viajes m\u00e1s eficientes<\/span><\/h3>\n

Uno de los usos m\u00e1s comunes del <\/span>machine learning como un servicio<\/span> es la aparici\u00f3n de <\/span>aplicaciones de GPS<\/b> capaces de predecir d\u00f3nde habr\u00e1 m\u00e1s tr\u00e1fico y decidir la ruta m\u00e1s r\u00e1pida, adecuada y eficiente.\u00a0<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, entre las <\/span>aplicaciones de machine learning <\/span>m\u00e1s interesantes,<\/span> se est\u00e1n desarrollando veh\u00edculos que utilizan este sistema para la <\/span>conducci\u00f3n aut\u00f3noma.<\/b> Pese a que la tecnolog\u00eda est\u00e1 mejorando su capacidad para calcular distancias o peligros, se trata de sistemas en fases a\u00fan tempranas.\u00a0<\/span><\/p>\n

5. Salud y medicina<\/span><\/h3>\n

En el campo de la medicina, se trabaja para que los sistemas de <\/span>machine learning como un servicio <\/span>permitan<\/span> detectar enfermedades de forma temprana<\/b> o predecir su evoluci\u00f3n a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de datos.\u00a0<\/span><\/p>\n

De igual modo, se planea aplicarla en la investigaci\u00f3n m\u00e9dica adem\u00e1s de aplicarla a la atenci\u00f3n al paciente a trav\u00e9s de la<\/span> planificaci\u00f3n de terapias<\/b> m\u00e1s adecuadas.\u00a0<\/span><\/p>\n

6. Mejores comunicaciones<\/span><\/h3>\n

Los sistemas de machine learning son cada vez m\u00e1s capaces de aplicar el llamado an\u00e1lisis de sentimiento: encontrar la <\/span>subjetividad en un texto <\/b>y extraer su significado a trav\u00e9s de un an\u00e1lisis ling\u00fc\u00edstico.\u00a0<\/span><\/p>\n

Las <\/span>aplicaciones de machine learning <\/span>a nivel comunicativo tambi\u00e9n permiten la <\/span>detecci\u00f3n de idiomas<\/b> para su traducci\u00f3n. De igual modo, el<\/span> reconocimiento de voz <\/b>y su transformaci\u00f3n en texto est\u00e1 siendo mejorado en gran medida gracias a la aplicaci\u00f3n de machine learning.\u00a0<\/span><\/p>\n

7. Seguridad<\/span><\/h3>\n

En gran medida, se entiende el <\/span>machine learning como un servicio <\/span>capaz de mejorar la seguridad en muchos sectores. As\u00ed, es posible aplicar esta tecnolog\u00eda para detectar la informaci\u00f3n m\u00e1s relevante en las <\/span>grabaciones de c\u00e1maras de seguridad<\/b> (por ejemplo, cu\u00e1ndo entra un humano en escena, detectar un rostro y reconocerlo o la presencia de una misma persona en varios fotogramas).<\/span><\/p>\n

8. <\/span>Aplicaciones de machine learning <\/span>a nivel industrial<\/span><\/h3>\n

La capacidad de sacar valor de datos, predecir y proponer soluciones de las <\/span>aplicaciones de machine learning <\/span>tambi\u00e9n tiene un enorme impacto en la industria. <\/span>Menores costes, optimizaci\u00f3n de procesos o un funcionamiento m\u00e1s seguro y fluido<\/b> son algunas de las mejoras que la Inteligencia Artificial pueden traer al entorno industrial.\u00a0<\/span><\/p>\n

Como ejemplo, son muchas las industrias que ya aplican el machine learning para posibilitar un <\/span>mantenimiento predictivo<\/b>. As\u00ed, las propias m\u00e1quinas son capaces de reaccionar antes de que se produzcan fallos que, a su vez, provoquen interrupciones en la producci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n

9. <\/span>Aplicaciones de machine learning <\/span>para smart cities<\/span><\/h3>\n

Existe gran dificultad por parte de muchos ayuntamientos para detectar las problem\u00e1ticas de su ciudad y poder elaborar soluciones en consecuencia. Gracias al machine learning, estos sistemas pueden gestionar una gran cantidad de datos (tanto estructurados como no estructurados) desde grabaciones de v\u00eddeo hasta comentarios en medios sociales, analizando todos los datos recogidos para as\u00ed ayudar a encontrar las soluciones espec\u00edficas para cada problem\u00e1tica, ya que no todas las soluciones funcionan para problemas similares. Con todo ello se puede cumplir la Norma UNE 178108:2017 Ciudades Inteligentes que requiere ciertos requisitos para su consideraci\u00f3n como nodo IoT:<\/span><\/p>\n

-Horizontalidad<\/span><\/p>\n

-Interoperabilidad<\/span><\/p>\n

-Abierta<\/span><\/p>\n

-Escalable<\/span><\/p>\n

-Seguridad<\/span><\/p>\n

Si tienes alguna duda no dudes en contactarnos<\/a><\/p><\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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