¿Cuál es el valor que aporta el Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo?

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El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se están abriendo paso cada vez más en las industrias relacionadas con el consumidor. Son ampliamente utilizados para diversas tareas: 

  • Reconocimiento de objetos; 
  • Traducción del habla en tiempo real; 
  • Determinar los resultados potenciales; 
  • Comprender los hábitos del consumidor; 
  • Hacer recomendaciones personalizadas y mucho más.  

El aprendizaje automático toma el concepto de AI y lo expande un poco más. Mientras que AI se basa en la programación de computadoras, el aprendizaje automático involucra el uso de algoritmos complejos para analizar una gran cantidad de datos, recoger patrones y luego hacer una predicción. 

Así como el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA, el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. El aprendizaje profundo es una clase específica de algoritmos de aprendizaje automático que utilizan redes neuronales complejas para llevar la idea de inteligencia informática a un nivel completamente nuevo. El aprendizaje profundo implica tomar una enorme cantidad de datos y computación para permitir que la computadora u otro dispositivo imite las redes neuronales profundas que tenemos en nuestros cerebros; estos nos permiten clasificar datos y encontrar conexiones entre ellos.  

El aprendizaje profundo puede acelerar la resolución de problemas complejos de la computadora, especialmente en la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Un aprendizaje profundo usa una lógica similar a la humana. Para lograr esto, los ingenieros usan una estructura estratificada de algoritmos llamada red neuronal artificial (ANN, por sus siglas en inglés). Las redes neuronales artificiales son similares a las redes neuronales del cerebro humano. 

Características   

Aprendizaje Automático   

Aprendizaje Profundo   

Cómo funciona   

Utiliza varios tipos de algoritmos automatizados que aprenden a modelar funciones y predecir futuras acciones a partir de datos.   

Utiliza redes neuronales que pasan los datos a través de muchas capas de procesamiento para interpretar características y relaciones de datos.   

Cómo se maneja   

Algoritmos son detectados por los analistas de datos para examinar las variables específicas en los conjuntos de datos. 

Algoritmos están en gran medida autodirigido en el análisis de los datos una vez -son puesto en producción.   

Salidas   

Valor numérico, como la clasificación o puntuación.   

Nada de valores numéricos a los elementos de forma libre, como texto libre y sonidos.   

Valor   

  • Detección de Fraude. El aprendizaje automático permite a las empresas detectar y prevenir transacciones fraudulentas en tiempo real. Según ⦁    ACFE, las empresas pierden alrededor del 5% de sus ingresos cada año debido a transacciones fraudulentas.    
  • Mantenimiento predictivo en IoT. Con la ayuda del aprendizaje automático, los sistemas de IoT pueden rastrear varios datos, como la temperatura y la humedad, para predecir el rendimiento y obtener más resultados.   
  • Personalización del servicio. Un sistema alimentado por AI puede combinar datos históricos de servicio al cliente, procesamiento de lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático que aprenden continuamente de las interacciones comerciales.   
  • Reconocimiento de patrones. El aprendizaje profundo se usa ampliamente para reconocer patrones, lo que permite a las empresas monitorear y procesar diferentes tipos de datos.   
  • Descubrimiento de drogas y tratamiento médico. Los ayuda a predecir nuevas moléculas candidatas para varios objetivos de enfermedad (sobre todo tratamientos para el virus del Ébola, etc.) o descubrir nuevos tipos de medicamentos.   
  • La seguridad cibernética. Sus algoritmos autodidacta reconocen las actividades del usuario que pueden poner en riesgo datos valiosos y actuar para aislar las amenazas.    

El desarrollo de la IA sigue siendo bastante caro, pero cada año es más barato. De hecho, las pequeñas empresas ya pueden permitirse implementaciones sencillas de AI para la atención al cliente. Por ejemplo, algunas de las mejores empresas de desarrollo de inteligencia artificial en Europa y lo que tienen en oferta. 

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Diversidad de colaboradores que editan boletines informativos, estratégicos del sector, de vigilancia tecnológica y de oportunidades detectadas por la Oficina de Proyectos para fondear y financiar proyectos de innovación que generen competitividad empresarial, gestión de conocimiento, desarrollo de investigación con vinculación de las IES y CI.