¿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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