11 Usos de Machine Learning: inteligencia artificial al máximo

11 Usos de Machine Learning: inteligencia artificial al máximo

Última actualización 21 de Abril del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Arturo Chavero

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 más 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 imágenes

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 más allá 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 tecnología de reconocimiento de voz es uno de los usos de Machine Learning con más crecimiento en la última década. 

3. Predicción del tráfico  

Parece lejana la última vez que abrimos un mapa físico para buscar instrucciones sobre cómo llegar a nuestro destino, pero gracias a la tecnología 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 

¿Has 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 recomendación para ofrecer una mejor experiencia de búsqueda. 

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 más empresas que tienen sus propios algoritmos para la traducción, incluso existen navegadores ya con la función de traducir por medio de Machine Learning y son capaces de traducir sitios completos a tu idioma. Fascinante, ¿no?

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

¿Cómo sabe el correo qué es importante y qué es spam? Cuando recibimos un correo electrónico, el correo pasa por un filtro automático 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 más sobre el cliente para poder atender sus necesidades y vender más.

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 años, los usos de Machine Learning que te presentamos eran inimaginables, pero con el ritmo del avance tecnológico y los descubrimientos científicos, cada vez nos asombramos más. 
Entonces, ¿qué es lo que sigue?, ¿cuál es el futuro de Machine Learning? Existen 3 tendencias a futuro para el Machine Learning: eficiencia, protección y menor uso de datos.

usos de Machine Learning

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Machine Learning más eficiente

En el campo de la inteligencia artificial y la rama Machine Learning aún se necesita mucho desarrollo para hacer el aprendizaje computarizado más eficiente y rápido. Los avances a ritmo acelerado permitirán que veamos un Machine Learning optimizado para ser más eficiente en pocos años. 

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 resultará en modelos que aprendan con conjuntos de datos mucho más pequeños. 

Por último, queremos invitarte a aprender más sobre Machine Learning para que un día 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 próxima nota! 😉

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