El aprendizaje automático (ML) es un concepto emergente en el campo de la inteligencia artificial. Se trata de una combinación de algoritmos y modelos que utilizan las computadoras para realizar tareas específicas.
Bajo ML, las computadoras no necesitan instrucciones explícitas para realizar las tareas que los humanos quieren que hagan. En cambio, utilizan datos de muestra para hacer predicciones o decisiones sin estar programados para llevar a cabo una tarea.
Este concepto revolucionario se utiliza en todo tipo de industrias. Está cambiando la forma en que usamos Internet. También ha modificado la forma en que realizamos negocios, ya que empresas como BairesDev crean software personalizado para que las empresas puedan aprovechar el aprendizaje automático. Vea las siguientes 4 aplicaciones diferentes de aprendizaje automático que están revolucionando nuestra sociedad.
Asistentes personales virtuales
Imagen: Unsplash
La mayoría de las personas no son ajenas al lujo de los asistentes personales virtuales. Si bien algunas de estas tecnologías no se han lanzado en el último año, se actualizan continuamente para satisfacer las necesidades humanas.
El aprendizaje automático es un elemento importante de los asistentes personales virtuales. ML permite a estos asistentes recopilar mejor la información que les proporciona un usuario. Más adelante, un usuario puede ver los resultados de un asistente virtual que esté más personalizado para él.
Los asistentes virtuales están integrados en plataformas, incluidos los altavoces inteligentes Google Home y Amazon Echo. Los consumidores también tienen acceso a estos asistentes en sus teléfonos inteligentes. Los asistentes virtuales como Siri y Bixby te permiten navegar por tu teléfono a través de comandos de voz.
Fabricación
El aprendizaje automático en la fabricación aumenta tanto la velocidad de producción como la productividad de la fuerza laboral. Al incorporar ML en las máquinas de fabricación, las empresas han reducido el tiempo de inactividad y los costos laborales generales.
Una empresa que utiliza ML en su proceso de fabricación es General Electric. General Electric fabrica una variedad de productos que van desde electrodomésticos hasta grandes equipos industriales. La empresa utiliza una “Suite de fabricación brillante” para vincular cada parte del proceso de fabricación en un sistema global.
GE tiene más de 500 fábricas ubicadas en países de todo el mundo. La compañía todavía tiene un largo camino por recorrer para convertirlos a todos en fábricas inteligentes, pero está dando grandes pasos para lograrlo. Algunas otras empresas de fabricación que se están sumando a ML son Siemens, KUKA y Fanuc.
Redes sociales
Imagen: Flickr
Todos hemos utilizado las redes sociales en un momento u otro. Su naturaleza adictiva tiende a frenarnos durante horas. Las redes sociales captan la atención de los usuarios a través del aprendizaje automático. ML permite que Facebook y otras plataformas personalicen su fuente de noticias y muestren anuncios efectivos.
Otro ejemplo de ML en las redes sociales es el uso del reconocimiento facial. Cuando subes una imagen y Facebook reconoce las caras de tus amigos, el aprendizaje automático está en efecto. A partir de ahí, Facebook utilizará el reconocimiento facial para conectarte con otras personas en la plataforma. Esto conduce a una mejor experiencia general del usuario.
Atención al cliente en línea
La aplicación final de ML que discutiremos es su presencia en los chats de soporte al cliente en línea. No todas las empresas quieren contratar a una persona real para responder a las consultas de los clientes. Se necesita tiempo y recursos para capacitar a alguien para que se convierta en un experto en todos los aspectos de una empresa.
Una alternativa popular se ha convertido en la implementación de chatbots en vivo. Estos bots extraen el contenido del sitio web a través del aprendizaje automático. A partir de ahí, utilizan la información para responder las preguntas en vivo de los clientes. Con el tiempo, los chatbots mejoran la calidad de sus respuestas. Sus algoritmos versátiles les ayudan a comprender mejor las preguntas de los clientes a medida que responden más.
Conclusión
Hay muchas más aplicaciones prácticas del aprendizaje automático por descubrir. Sin embargo, esperamos que esta lista le haya abierto los ojos a este campo de la IA. Como ha presenciado, el aprendizaje automático puede mejorar la calidad de nuestro trabajo y nuestra vida social. Es un concepto fascinante que tiene mucho espacio para crecer.
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