El Deep Learning emplea algoritmos para que funcionen como una red neuronal capaz de realizar cualquier actividad o función sin ser guiado o supervisado como sí sucede con el aprendizaje automático, siendo similar al funcionamiento del cerebro humano. Dicha tecnología se encuentra, por ejemplo, en muchos de nuestros coches y dispositivos móviles, tablets, etc.

Este aprendizaje profundo, como se denomina en español, ha superado en muchas ocasiones a la de los seres humanos pues es capaz de detectar objetos en imágenes, textos, videos, etc. que nosotros no podemos identificar tan fácilmente, así como el reconocimiento facial y de voz; esto se debe a que éste modelo informatizado está estructurado de manera que los datos se encuentran etiquetados en varias redes neuronales que, a su vez, contienen capas ocultas y hacen que tareas rutinarias que antes se realizaban de manera manual ahora puedan ser automatizadas, optimizando el tiempo de respuesta.

Gracias a la era digital y a la gran cantidad de datos que almacena una empresa se han visto en la necesidad de buscar soluciones que permitan aumentar el rendimiento y subir sus cuotas de mercado.

Ahora bien, esto es posible gracias a la implementación del Deep Learning como valor añadido a la empresa, lo cual es fundamental porque ayudará a solucionar cualquier problema en un abrir y cerrar de ojos, consiguiendo resultados que antes eran imposibles de obtener.

La clave de su éxito es la precisión que alcanza en sus procesos la cual se basa en la percepción de la realidad que tiene el software y ésta, a su vez, está muy ligada al Internet Of Things, lo que deriva en clientes más satisfechos y con expectativas cumplidas.

En la actualidad, el aprendizaje profundo se utiliza en diferentes áreas para:

• Detección de enfermedades.
• Análisis de pruebas diagnósticas por imagen, como los son las radiografías, los escáneres, las resonancias magnéticas y las ecografías, en menor tiempo.
• Identificación de clientes potenciales de los habituales para poder captarlo, fidelizarlo y reducir el abandono.
• Mejora la gestión de las relaciones con los clientes.
• Detección de logos y Brand de empresas en redes sociales.
• Identificación de fraudes, riesgos e impagos.
• Predicción a través del Big Data del comportamiento de los clientes para determinar los hábitos de consumo, preferencias, gustos, etc. para la realización de campañas óptimas de Marketing para aumentar la cuota de mercado.
• Optimización en la gestión del tiempo obteniendo mayor productividad y eficiencia.
• Análisis exhaustivos del mercado.
• Mejoras en ciberseguridad.

El descubrimiento de las distintas tecnologías nos han permitido reconocer y aplicar procesos en nuestras vidas que antes no teníamos a nuestro alcance, gracias a las enormes posibilidades que nos brinda el Deep Learning en el ámbito empresarial como en otros sectores, podemos obtener nuevos recursos y conocimientos para innovar en nuestras empresas y así obtener el fin deseado.

¿Te gustaría utilizar el Deep Learning en tu empresa? Nosotros podemos ayudarte.

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¿Por qué es tan importante?

La cantidad de datos que se generan actualmente en las empresas se está incrementando de forma exponencial, por lo que extraer información valiosa de ellos supone una ventaja competitiva que no se puede menospreciar.

Áreas de aplicación del Machine Learning

El campo de aplicación práctica depende de los datos que estén disponibles en la empresa y de las preguntas que queramos resolver. La mayoría de las industrias que trabajan con grandes cantidades de datos han reconocido el valor de la tecnología del Machine Learning.

Utilizando técnicas de Machine Learning pasamos de ser reactivos a ser proactivos. Por ejemplo, los datos históricos de los clientes de una empresa, bien organizados y tratados, generan una información que se puede explotar para predecir futuros comportamientos, favorecer aquellos que mejoran los objetivos de negocio y predecir los riesgos de bajas o impagos.

Analizando los datos disponibles, las empresas pueden ser más eficientes y lograr una ventaja sobre sus competidores.

Algunos ejemplos de aplicación son:

• Banca: Un ejemplo práctico del Machine Learning en banca sería, por ejemplo, identificar clientes con perfiles de alto riesgo o bien analizar las transacciones para detectar signos de fraude.
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  Gobiernos: La administración tiene múltiples fuentes de datos de las que se pueden extraer información: tráfico, padrón de habitantes, patrones de conductas, etc.

  
  
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  Sanidad: Los sensores que las personas pueden llevar, analizan en tiempo real su estado de salud y la tecnología puede ayudar a expertos médicos a analizar esos datos para identificar tendencias o alertas que permitan realizar diagnósticos mejorados. 

  
  
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  Marketing y ventas: Se utiliza en las páginas web, principalmente en el comercio electrónico. Se capturan los datos del usuario, se analiza su comportamiento y se utilizan para personalizar una experiencia de compra. Ese es ya el presente del comercio electrónico.

  
  
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  Transporte: Se analizan los datos de tráfico disponibles para identificar patrones y tendencias. Con ese objetivo, las empresas de transporte pueden hacer rutas más eficientes y anticipar problemas para incrementar la rentabilidad.

  
  

¿Cuáles son las diferencias entre el Machine Learning y el Deep Learning?

Ya hemos escrito sobre el Machine Learning pero, ¿qué es el Deep Learning?

Según la evolución del Machine Learning en los últimos años se ha propagado con más fuerza una técnica de Machine Learning conocida como Deep Learning.

El aprendizaje profundo o Deep Learning, es parte del conjunto de métodos de aprendizaje automático o Machine Learning basados en asimilar representaciones de datos, combina avances en la capacidad de computación con tipos de redes neuronales para aprender patrones complicados en grandes cantidades de datos. Los objetivos que se persiguen con estas técnicas de aprendizaje son principalmente identificar objetos en imágenes y palabras en sonidos.

La diferencia en la técnica de Deep Learning respecto al Machine Learning es que en lugar de enseñarle a un ordenador una lista de reglas para solventar un problema, le damos un modelo que pueda evaluar ejemplos y una pequeña colección de instrucciones para modificar el modelo cuando se produzcan errores. Con el tiempo, esos modelos serán capaces de solucionar el problema de forma precisa, gracias a que el sistema es capaz de identificar patrones.

El Deep Learning nos lleva a otra forma de interpretar nuestro mundo a través del reconocimiento de imágenes y el análisis del lenguaje natural permitiendo así anticiparnos a muchos problemas gracias a la extracción de patrones de comportamiento.

La clave es analizar toda la información procedente del exterior, analizarla y agruparla y compartirla en una red de sistemas interconectados que permitan ir aprendiendo de forma colaborativa.

Conclusión

Como sucede siempre con los avances en el mundo empresarial, los negocios tendrán que empezar por entender los principios básicos de esta tecnología para poder usarla a su favor.

La tecnología y los datos están ahí. ¿Por qué esperar por algo que supone una mejora en la toma de decisiones?

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Este proceso llevará una evolución, ya que tendremos para ello que convertirnos en una organización «data-driven» (basada en dato e interpretación)

Todo esto nos dará la oportunidad hacia el Smart (City,Economy,People,…) gracias al enriquecimiento de datos con el Open Data.

Tecnologías como el Deep Learning (a través del algoritmo estadístico) o la Inteligencia Artificial también se antojan fundamentales en estos avances de los que estamos hablando.

Y aquí es donde entra en juego el Blockchain junto al Big Data, para lo que llamamos Smart Data.

Así con el Deep Learning y procesando estos datos, seremos capaces de predecir el comportamiento de un cliente bancario u otro tipo de acciones.

Nos queda por tanto todavía bastante por progresar en estos apartados, pero es el futuro que le espera a este tipo de empresas.

Tras esta interesante ponencia, se realizó posteriormente un debate muy enriquecedor dónde se trataron los retos y frenos que pueden tener las empresas a la hora de implantar todas estas novedades.

El Smart Data ha llegado para quedarse y nos va a aportar una serie de ventajas (utilizando inteligentemente los datos que tenemos) que van a repercutir muy positivamente en la sociedad.

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El análisis, que se ha realizado con técnicas de Machine Learning y Deep Learning, parte de datos sobre los incidentes, tipos de incidentes, tiempos de respuesta ante una emergencia, localización de los incidentes y tipos de servicio (información que disponía el propio CECOES). A su vez, se combinaban con datos de fuentes abiertas como la climatología, el turismo, características geográficas de los emplazamientos, calendario laboral del personal de emergencias, entre otros.

De esta manera, se han podido obtener modelos predictivos que llegan a predecir situaciones peligrosas o de emergencia en un momento y lugar concreto con un 80% de confianza, lo cual implica una mejora del grado de anticipación a dichas eventualidades, de la eficacia de actuación por parte del equipo de Emergencias 112 y de los tiempos de respuesta.

Actualmente están aumentando los orígenes de datos del estudio para incorporar otras fuentes relevantes como el tráfico mediante open Street Maps, censo, el valor de los suelos e información sociodemográfica, lo que aumentaría la precisión de acierto del modelo predictivo.

Teniendo en cuenta que el sector turístico en Canarias es uno de los más importantes y de los que más mueve la economía de las islas, con este proyecto vemos que, gracias a tecnologías tan modernas y revolucionarias como el Big Data, podemos lograr predecir emergencias y estar lo suficientemente preparados para disponer de todos los recursos necesarios y actuar adecuadamente en cada situación.

No cabe duda de que el uso de estas herramientas supone, además, una mejora de la experiencia del turista en nuestras islas, ya que se les estaría proporcionando un destino muy seguro para hacer turismo, no solo prediciendo posibles peligros sino, también, pudiendo llegar a salvar muchas vidas.

Posiblemente a estas alturas estarás pensando que a tu negocio le vendría bien disponer de un sistema de predicción para su proceso de marketing o para el aprovisionamiento. Si no sabes por dónde ni cómo empezar, en Itop estaremos encantados de asesorarte 

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