¿Cómo es el futuro del aprendizaje automático?

¿Te has dado cuenta de que Facebook te ha hecho sugerencias sobre amigos que tal vez conozcas? ¿Han aparecido películas y programas de televisión como recomendaciones en Netflix o Hulu? Esto se debe a que estos programas utilizan la inteligencia artificial para captar los patrones de comportamiento de los clientes. A través de algoritmos creados por científicos de datos, estos puntos de venta adquieren conocimientos para hacer predicciones más precisas y un mayor análisis de lo que quieren los consumidores. Estos son sólo algunos de los últimos avances en el ámbito del aprendizaje automático.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Con muchas plataformas y empresas que reconocen las ofertas de la IA, el futuro del aprendizaje automático es más brillante que nunca. El aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial en la que los programas informáticos utilizan algoritmos para descubrir patrones en los datos. Esto puede hacerse sin depender de la intervención humana. Esto permite a estos sistemas adaptarse con los últimos avances para planificar, aprender, resolver problemas e incluso manipular. El aprendizaje automático forma parte de una combinación de cosas que hacemos en nuestro día a día.

El campo del aprendizaje automático puede incluir sistemas de recomendación en servicios de streaming, así como canales de medios sociales. También se ha ampliado al tratamiento de las entradas en los motores de búsqueda. Mediante representaciones de aprendizaje automático, sitios web como Google son capaces de resolver y optimizar sus resultados de búsqueda. Lo creas o no, esto se ha extendido incluso a una ventaja competitiva en los electrodomésticos modernos. Es posible que haya visto los nuevos frigoríficos que ofrecen acceso a Internet e inventario a través de sus procesadores; el aprendizaje automático proporciona modelos predictivos para que los usuarios sepan cuándo puede ser el momento de considerar el pedido de productos en línea.

Aplicaciones del aprendizaje automático

Más allá de su presencia en los motores de búsqueda y las plataformas de medios sociales, el aprendizaje automático está avanzando en varios sectores. Cuando se aplica al campo de la educación, estas capacidades de la informática pueden ayudar a los profesores a examinar el tipo de lecciones para las que los estudiantes están mejor preparados. El aprendizaje automático toma conjuntos de datos para encontrar dónde los estudiantes están teniendo éxito y, al mismo tiempo, detectar dónde necesitan un mayor desarrollo de ciertas habilidades. Esto permite una mejor planificación de las lecciones y ahorra tiempo a la hora de evitar deficiencias críticas en el futuro.

El aprendizaje automático se ha abierto paso en el marketing digital moderno, utilizando datos basados en las interacciones con los consumidores para dar un enfoque más personalizado al servicio al cliente. Al dirigirse con el lenguaje adecuado, los correos electrónicos personalizados y otros enfoques de venta cruzada se están convirtiendo en un enfoque de sentido común para las ventas.

En el ámbito de la atención sanitaria, el aprendizaje automático ha ampliado la capacidad de lo que pueden hacer los equipos de atención. Con los modelos de aprendizaje profundo, quienes tienen acceso son capaces de visualizar imágenes médicas para identificar inmediatamente los problemas. Esto permite a los profesionales médicos multiplicar su productividad, lo que ha sido un activo crucial debido a la limitada interacción en persona durante la pandemia de COVID-19.

Algoritmos de aprendizaje automático

Los algoritmos son el núcleo de una estructura de aprendizaje automático, pero hay una variedad de casos de uso y fórmulas en el corazón de estos modelos de aprendizaje profundo. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisado ayudan a predecir resultados futuros. Esto comienza con el análisis de conjuntos de datos, creando una función inferida para predecir posibles resultados. Los algoritmos no supervisados exploran los datos, haciendo inferencias para revelar estructuras ocultas en una gran cantidad de datos no vistos antes.

También hay algoritmos de aprendizaje automático semisupervisado que siguen la línea media entre las representaciones mencionadas anteriormente. La cantidad de datos no etiquetados es mayor que los ejemplos etiquetados, y los algoritmos utilizan los datos etiquetados para encontrar esa información no etiquetada en la minería de datos. Los algoritmos reforzados crean un entorno de aprendizaje profundo que produce acciones y descubre el riesgo y la recompensa. Esto determina el comportamiento adecuado para obtener el mejor rendimiento posible de su arquitectura de aprendizaje automático. No hace falta decir que el aprendizaje automático tiene un futuro brillante, y que lo mejor es obtener una ventaja competitiva hoy mismo.

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Nicolas Desjardins

Hola a todos, soy el editor de SIND Canadá. Llevo más de 10 años escribiendo artículos y me encanta compartir mis conocimientos. Actualmente estoy escribiendo para muchos sitios web y periódicos. Todas mis ideas provienen de mi estilo de vida muy activo, hago preguntas todos los días a médicos y especialistas. Siempre me mantengo informado para brindarle la mejor información. En todos mis años como informático, me he convertido en un investigador increíble. Creo que toda la información debe ser gratuita, queremos saber más todos los días. La mayoría de nuestras fuentes médicas provienen del sitio web Canada.ca y de investigaciones gubernamentales. Puede contactarme en nuestro foro o por correo electrónico a info@sind.ca.

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