29 jun 2020
El poder del machine learning para el mundo empresarial
Clases de Machine Learning
Cualquier sistema informático basado en esta tecnología necesita establecer patrones o comportamientos a través de los cuales poder elaborar escenarios potenciales o definir operaciones que sirvan para solucionar los problemas que se le plantean. El ejemplo clásico es el del mercado de valores, donde merced a los algoritmos ya existen desarrollos para predecir evoluciones futuras de la Bolsa. Muchos robo-advisors, que fomentan la filosofía de la gestión pasiva, se basan en este tipo de soluciones. Existen tres tipos principales de Machine Learning:-
Aprendizaje supervisado.
-
Aprendizaje no supervisado.
-
Aprendizaje por refuerzo.
Aplicaciones
En realidad, las aplicaciones para el mundo empresarial del Machine Learning son casi tan ilimitadas como nuestra capacidad de imaginar. Por ejemplo, en el campo del Marketing puede llegar a informar a una compañía de en qué momento conviene llevar a cabo una campaña o realizar una bajada en los precios para obtener más ventajas; o, en Medicina, es capaz de advertir con gran precisión si conviene o no realizar una intervención quirúrgica a un paciente de riesgo. Otros ámbitos, como la robótica, el reconocimiento del habla o la mejora exponencial de los motores de búsqueda cuentan ya con proyectos en marcha a través de esta tecnología. En el interior de una entidad, su uso facilita mejorar la productividad y realizar una redistribución más eficiente de los recursos. En este sentido, existen muchas expectativas puestas en las interacciones con el Big Data para llevar a los directivos a un nuevo paradigma del conocimiento: identificar patrones de consumo, averiguar tendencias antes de que se produzcan o personalizar cada producto a cada cliente de manera automática son algunos de los campos en los que se espera obtener resultados prometedores en el futuro. Otras áreas de sumo interés para el ser humano en los que el Machine Learning debe jugar necesariamente un rol clave son, por ejemplo, la clasificación de secuencias del ADN, la previsión de catástrofes naturales, la implementación de robots para tareas mecánicas o la puesta en circulación con éxito del vehículo autónomo. Avances todos ellos de los que, quizá, podamos ser testigos esta misma década.Te podría interesar
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