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8 aplicaciones de Machine Learning

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Las aplicaciones inteligentes con capacidad de aprendizaje o mejor conocidas actualmente como aplicaciones de Machine Learning no son algo nuevo, ya que los primeros programas con estas capacidades datan desde 1952. Sin embargo, este término ha tomado fuerza debido al enorme incremento de la información digital y el desarrollo en la nube; la cantidad ha crecido tanto, que se le ha dado el nombre de “big data”.

 

Con Machine Learning crea algoritmos capaces de adaptarse de manera autónoma

Esto es útil para aquellas aplicaciones cuya cantidad de decisiones u opciones son demasiadas, como para ser programada una por una, así, en lugar de ingresar todas las posibles opciones, se hace que el algoritmo las aprenda por sí mismo.

Sabemos que esta ciencia está ganando un enorme terreno y cada vez aumentan más la cantidad de aplicaciones a problemas reales en prácticamente todos los rubros; pero, ¿cómo puedes aplicar esta tecnología en tu rubro?

 

8 aplicaciones actuales de algoritmos de Machine Learning 

1.- Predicciones. En la actualidad se ha hecho necesario (y en algunos casos obligatorio) el uso de herramienta contables para almacenar información de la empresa de manera digital, esta gran cantidad de información puede ser explotada de forma significativa, usándola para la toma de decisiones en la empresa; este rubro es conocido como BI (Business Intelligence). Pero, además de solo digerir los datos como el BI cotidianamente hace, también se pueden hacer uso de un algoritmo que aprenda el historial de la empresa y con eso predecir ganancias y/o perdidas futuras.

2.- Detección de intrusos. ¿Cómo es posible saber si una persona que está ingresando a un correo, aplicación o servidor es realmente alguien autorizado? Sabemos que el resguardo de las credenciales de acceso a un recurso (usuario y contraseña comúnmente) es de alta importancia; pero, ¿qué hacer cuando la seguridad de éstas falla? Y la pregunta crucial, ¿cómo detectar a un intruso? Para resolver esta incógnita se utilizan sistemas de IA, los cuales aprenden el comportamiento cotidiano de un usuario autorizado; entonces cuando el comportamiento de dicho usuario cambia, el sistema genera pequeños bloqueos para averiguar qué realmente es. Estos sistemas son también conocidos como “detectores de anomalías”.

 3.- Antivirus. La cantidad de malwares que se crean diariamente es enorme, Kaspersky Lab informó que la cantidad supera los 325,000 nuevos malwares diarios. Realizar un escaneo de una PC se volvería un problema intratable, si se tuviera que analizar en cada archivo cada tipo de virus; por este motivo, en la actualidad los antivirus contienen un algoritmo, el cual aprende características esenciales de los malwares actualmente conocidos y de esta manera reduce la complejidad de detectarlos.

4.- Clasificación de texto. Está aplicación de Machine Learning tiene casos de uso particulares muy interesantes; se trata de algoritmos capaces de clasificar texto en base a su contenido, es decir, que se puede por ejemplo, clasificar páginas en base al nivel del sentimiento que provocan. También se pueden analizar tweets o comentarios de redes sociales con fines de marketing.

 

Nuevo llamado a la acción

 

5.- Productividad. Como mencionamos en el primer punto, los algoritmos de IA pueden tener la capacidad de aprender el funcionamiento de una empresa y predecir; otra interesante aplicación de esta capacidad es la mejora de la productividad; estos algoritmos se entrenan para comprender el flujo de trabajo de la empresa y encontrar puntos cruciales que pueden ser mejorados, ya sean cuellos de botella en líneas de producción o inclusive mejorar el costo y beneficio de los productos ofrecidos.

6.- Recomendación de productos. El comercio electrónico ha aumentado de forma interesante en los últimos años, debido a lo fácil que es pagar y a la creación de mayores niveles de seguridad. Actualmente, varios de estos sistemas incorporan una gran variedad de algoritmos de aprendizaje, entre ellos, se destaca la recomendación de productos; estos sistemas utilizan el historial de compras y búsqueda de productos, sugieren a los clientes productos nuevos dentro de su catalogo, agregando reconocimiento de imágenes, se pueden recomendar productos tomando como entrada la foto del mismo.

7.- Bots de soporte. Un bot es un sistema informático capaz de imitar el comportamiento de un humano, estos sistemas pueden ser entrenados para ofrecer un primer apoyo a los clientes, y cuando ya no son capaces de resolver preguntas muy complejas, ceden el trabajo a un humano. Pueden ser combinados con un sistema experto, es decir, una aplicación que emula la inteligencia de un experto en algún rubro.

8.- Customer churn. Sin duda, este es uno de los temas más interesantes (en el ámbito empresarial) que está siendo abordado por la Inteligencia Artificial. Se le denomina customer churn a la pérdida de clientes. Los sistemas de aprendizaje que aquí se utilizan intentan responder a la pregunta, ¿por qué se fueron mis clientes? Utilizando toda la información relacionada con el cliente, se extrae un motivo por el cual se fue, e inclusive, en ciertos casos intenta sugerir una campaña de marketing para recuperarlos.

 

Como conclusión...

Sin duda, la cantidad de aplicaciones es enorme, todas centradas a responder preguntas muy especificas. Además, una de las grandes ventajas del aprendizaje automático es la capacidad de correlacionar variables, es decir, encontrar datos que de cierto modo alteran el resultado y por este motivo son tan eficientes para determinar motivos de algún resultado o predecir un nuevo resultado.

 

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Alberto Conchas
Escrito por Alberto Conchas

Estudio la maestría en Criptografía y Criptanálisis, soy desarrollador en Java certificado en Java 6 con amplia experiencia de desarrollo de servicios web.

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