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11 Usos de Machine Learning: inteligencia artificial al m√°ximo

Arturo Chavero - 21 Abr 21

Articulo

7 min.

El Machine Learning es un tema en tendencia que está creciendo a una velocidad acelerada. Muchas veces nos encontramos usando esta tecnología en nuestra vida sin darnos cuenta. 
Si has usado Google Maps, Alexa, Siri, o, incluso, cualquier red social, ya te has encontrado con algunos de los usos de Machine Learning. 

En esta nota te hablaremos sobre los usos de Machine Learning más populares y el futuro del Machine Learning. 

usos de Machine Learning

Fuente: pexels

Los 11 usos de Machine Learning m√°s populares

Los usos de Machine Learning pueden ser variados y el límite sólo reside en la creatividad de los programadores, hoy te traemos la lista de los 11 usos más populares de Machine Learning: 

1. Reconocimiento de im√°genes

El reconocimiento de imágenes es uno de los usos más comunes de Machine Learning. El funcionamiento de machine Learning para el reconocimiento de imágenes se utiliza para identificar personas, objetos, lugares y más. 

Facebook es un claro ejemplo, ya que cuenta con una función para sugerir amigos cuando estás por etiquetar una foto. La tecnología de Facebook, en este caso, está usando  algoritmos de detección y reconocimiento facial por medio de Machine Learning. 

2. Reconocimiento de voz 

El reconocimiento de voz es un proceso que permite convertir el audio de la voz humana en instrucciones para la computadora, la aplicación más popular es transformar la voz en texto.

En la actualidad, tenemos servicios que van m√°s all√° de solo transformar la voz. Por ejemplo, contamos con servicios de asistentes inteligentes como Siri, Cortana y Alexa que nos permiten navegar la web, checar el clima y hasta agendar una cita con el dentista.

La tecnolog√≠a de reconocimiento de voz es uno de los usos de Machine Learning con m√°s crecimiento en la √ļltima d√©cada.¬†

3. Predicción del tráfico  

Parece lejana la √ļltima vez que abrimos un mapa f√≠sico para buscar instrucciones sobre c√≥mo llegar a nuestro destino, pero gracias a la tecnolog√≠a GPS, ahora tomamos nuestro celular y abrimos Google Maps para llegar a cualquier lugar.¬†

La tecnología GPS y el Machine Learning se han fusionado para dar un mejor servicio con los mapas digitales. Actualmente, las aplicaciones pueden predecir el tráfico y sugerirte la mejor ruta para llegar en menos tiempo. 

Aplicaciones como google Maps, Waze y otros mapas digitales recolectan información a tiempo real de los usuarios para procesarla con el fin de ayudar a la aplicación y a los usuarios a encontrar la ruta más óptima.

4. Recomendación de productos 

¬ŅHas usado alguna plataforma de streaming o comprado algo online? Las empresas como Netflix o Amazon usan algoritmos de Machine Learning para mejorar las recomendaciones de su sitio.¬†

Cuando buscas algo, consumes contenido o compras algo, los sitios recolectan la información de tus interacciones para procesarlas y alimentar a un algoritmo de Machine Learning, el cual te recomendará algo en tu próxima interacción. 

No solo son productos, Google usa algoritmos de recomendaci√≥n para ofrecer una mejor experiencia de b√ļsqueda.¬†

5. Asistentes virtuales 

Ya mencionamos a los asistentes virtuales en el punto de reconocimiento de voz, pero el uso de Machine Learning en los asistentes virtuales abarca mucho más que solo el reconocimiento de voz. 

La construcción de un asistente virtual puede ser tan compleja como su desarrollador quiera. Usar diferentes algoritmos de Machine Learning resulta en una mejor experiencia, para sugerir canciones, mejorar tu agenda e, incluso, tomar una llamada por ti.

6. Traducciones de idiomas

Google Neural Machine Translation es un programa de Machine Learning que traduce el texto de casi cualquier idioma a otro.  Lo conocemos más como Google translate. 

Hay m√°s empresas que tienen sus propios algoritmos para la traducci√≥n, incluso existen navegadores ya con la funci√≥n de traducir por medio de Machine Learning y son capaces de traducir sitios completos a tu idioma. Fascinante, ¬Ņno?

7. Vehículos autónomos

No estamos tan lejos de vivir en una película de ciencia ficción, uno de los usos de Machine Learning más interesantes la encontramos en los vehículos autónomos.

Por ejemplo, Tesla, la empresa líder en autos eléctricos, integra algoritmos de Machine Learning en sus autos para darles la funcionalidad de poder conducir solos. Esta tecnología, al igual que los asistentes virtuales, combina otros usos de Machine Learning para crear nuevos, como el reconocimiento de imágenes que juega un papel muy importante para la autonomía de cualquier vehículo. 

8. Filtros en el correo electrónico

¬ŅC√≥mo sabe el correo qu√© es importante y qu√© es spam? Cuando recibimos un correo electr√≥nico, el correo pasa por un filtro autom√°tico para llegar a nuestra bandeja de entrada, mientras otros correos van directo a spam.¬†

Gracias a diferentes algoritmos de Machine Learning como los algoritmos de árboles de decisiones o el algoritmo bayesiano, la detección de spam y malware es detectada a tiempo para evitar llenar nuestra bandeja de correos con basura. 

9. Diagnostico Médico

Uno de los usos de machine learning más prometedores es en el campo de la medicina. El diagnóstico de enfermedades con ayuda de Machine Learning se encuentra en un crecimiento muy acelerado, incluso ya existen soluciones para construir modelos 3D para encontrar la posición exacta de una lesión en el cerebro.

La tecnología de Machine Learning para ubicar lesiones cerebrales está ayudando a encontrar más fácil los tumores cerebrales y otro tipo de enfermedades relacionadas con el cerebro. 

10. Marketing personalizado

Las estrategias de marketing siempre han tenido un objetivo en mente: saber m√°s sobre el cliente para poder atender sus necesidades y vender m√°s.

La tecnología de Machine Learning ha ayudado a muchos negocios a lograr sus objetivos. Las plataformas de anuncios digitales usan Machine Learning para crear mejores estrategias y técnicas para encontrar a los clientes correctos. 

También, la tecnología de Machine Learning en el marketing es usada para mandar correos y recomendaciones personalizadas.  

11. Detección de fraudes

El Machine Learning es una pieza clave dentro de la seguridad bancaria, ya que uno de los usos más populares de Machine Learning en la industria financiera, es la detección de transacciones fraudulentas. 

La detección de fraudes con Machine Learning es posible gracias al reconocimiento de cuentas falsas, identificaciones robadas e, inclusive, la identificación de transacciones de dinero robado. 

usos de Machine Learning

Fuente: pexels

El futuro del Machine Learning

Hace unos a√Īos, los usos de Machine Learning que te presentamos eran inimaginables, pero con el ritmo del avance tecnol√≥gico y los descubrimientos cient√≠ficos, cada vez nos asombramos m√°s.¬†
Entonces, ¬Ņqu√© es lo que sigue?, ¬Ņcu√°l es el futuro de Machine Learning? Existen 3 tendencias a futuro para el Machine Learning: eficiencia, protecci√≥n y menor uso de datos.

usos de Machine Learning

Fuente: pexels

Machine Learning m√°s eficiente

En el campo de la inteligencia artificial y la rama Machine Learning a√ļn se necesita mucho desarrollo para hacer el aprendizaje computarizado m√°s eficiente y r√°pido. Los avances a ritmo acelerado permitir√°n que veamos un Machine Learning optimizado para ser m√°s eficiente en pocos a√Īos.¬†

La tendencia es implementar inteligencia artificial que pueda reconocer sus errores y mejorar con base en ellos sin supervisión humana. 

Protección de ciberataques con Machine Learning

A medida que la tecnología avanza también aumenta el crimen cibernético, lo que obliga a las empresas a reevaluar sus procesos de protección de sistemas online. La inteligencia artificial y el Machine Learning representan una pieza clave para monitorear, prevenir y responder a los ciberataques. Probablemente un día, el robo de bases de datos y fraudes digitales quede en el pasado.  

Menos datos para Machine Learning

A medida que las máquinas tienen más poder de procesamiento y son más eficaces, el Machine Learning necesita menos datos para lograr su función programada. 

La tendencia se dirige a entrenar modelos de Machine Learning con menos datos, lo que resultar√° en modelos que aprendan con conjuntos de datos mucho m√°s peque√Īos.¬†

Por √ļltimo, queremos invitarte a aprender m√°s sobre Machine Learning para que un d√≠a desarrolles tu propio proyecto de Machine Learning. Para facilitarte el desarrollo de tu proyecto, te compartimos la siguiente plantilla de cronograma de proyecto:¬†

Descarga gratis la plantilla de cronograma para un proyecto

Es el final de la nota, pero es el momento para empezar a aprender más sobre Machine Learning y los usos que le puedes dar. Imagínate todo lo que puedes crear con Machine Learning y la tecnología que viene en camino. 

¬°Nos vemos en la pr√≥xima nota! ūüėČ