Las aplicaciones del Machine Learning se convertirán en algo común en los próximos años. Puede parecerte una palabra de moda para la tecnología que actualmente utilizas, pero lo cierto es que está creciendo rápidamente con el paso de los días.
Actualmente, estás usando el Machine Learning en tu vida diaria incluso sin saberlo, como por ejemplo: Google Maps, Google Assistant, Amazon Alexa, entre otros. Por otra parte, la inteligencia artificial (IA) también está en todas partes.
Así, una de las aplicaciones más conocidas de la Inteligencia Artificial es el Machine Learning en sí. El cual consiste en que las computadoras, el software y diversos equipos actúan a través de procesos cognitivos, algo muy similar a como actúa el cerebro humano.
¿Cuáles son las aplicaciones del Machine Learning?
Cuando se habla de aplicaciones del Machine Learning, quiere decir los campos en los cuales esta disciplina toma acción y mejora ciertos procesos. En general, cuando se utiliza la Inteligencia Artificial en campos como la seguridad, la medicina y la vialidad, supone mejoras incalculables. Todo ello gracias al procesamiento de datos que son millones de veces más rápido que con procedimientos tradicionales.
1. Aplicaciones del Machine Learning en el reconocimiento de imágenes
El reconocimiento de imágenes es una de las aplicaciones del Machine Learning más frecuentes. Esta técnica se utiliza para identificar objetos, gente, sitios, zonas, imágenes, entre otros. Uno de los casos de uso comunes de reconocimiento de imágenes y detección de caras, es la sugerencia automática de etiquetado de amigos en redes sociales.
Por ejemplo, Facebook proporciona una función de sugerencia de etiquetado automático de amigos. Así pues, cada vez que subes una foto con tus amigos de Facebook, recibes automáticamente una sugerencia de etiquetado con el nombre. Por ello, la tecnología que hay detrás de esto es el algoritmo de detección y reconocimiento de caras del Machine Learning.
2. Reconocimiento de voz
En este caso, cuando utilizas Google, tienes una opción llamada «Búsqueda por voz». Esta opción está encajada en el llamado reconocimiento de voz y es una aplicación muy utilizada dentro del Machine Learning.
Para empezar, el reconocimiento de voz es un proceso de conversión de instrucciones de la misma en herramientas de texto. También se conoce como «Speech to text» o «Computer speech recognition». En la actualidad, los algoritmos de Machine Learning son muy utilizados en muchas plataformas de reconocimiento de voz. Google Assistant, Siri, y Amazon Alexa están utilizando esta tecnología para seguir instrucciones por este método.
3. Aplicaciones del Machine Learning en la predicción del tráfico
Si quieres visitar una nueva localidad, la ayuda de Google Maps es obligatoria, esta aplicación te muestra la carretera correcta. Además, te muestra la ruta más corta y predice la cantidad de tráfico que te encontrarás en tu andar. Además, predice las condiciones del tráfico; si está despejado, lento o muy congestionado. Todo ello con la ayuda de 2 métodos:
- Ubicación en tiempo real del vehículo desde la aplicación Google Maps y los sensores.
- El tiempo medio que se ha tardado en días anteriores a la misma hora.
Todos los usuarios que utilizan Google Maps ayudan a esta aplicación a mejorarla cada vez más. Dicha aplicación toma la información de los usuarios y la envía a su base de datos para mejorar el rendimiento de la misma.
4. Recomendaciones de productos
El Machine Learning es ampliamente utilizado por varias organizaciones de e-Commerce y entretenimiento, tales como Amazon y Netflix. Esto para la recomendación de productos a los consumidores. Cada vez que buscas un producto en Amazon, por ejemplo. Empiezas a recibir un anuncio del mismo producto mientras navegas por Internet. Todo ello en el mismo navegador web y esto se debe a esta tecnología.
Del mismo modo, Google entiende los intereses de los usuarios, utilizando varios algoritmos de Machine Learning y sugiere el producto según el interés del posible cliente. Igualmente, sucede cuando utilizas Netflix, encuentras algunas recomendaciones de series de entretenimiento y películas. Pues bien, esto también se hace con la ayuda de dicha tecnología.
5. Vehículos de conducción autónoma
Una de las aplicaciones del Machine Learning más increíbles son los llamados vehículos de conducción autónoma o vehículos autónomos. El machine learning desempeña un papel fundamental en este nuevo tipo de transportes.
Es así como Tesla, la empresa más popular de fabricación de automóviles, está trabajando en un modelo autónomo. Es por ello que está utilizando una técnica de aprendizaje no supervisado para entrenar los modelos de los autos para detectar personas y objetos durante la conducción.
6. Avances en el filtrado de spam y malware de los correos electrónicos
Cada vez que recibes un nuevo correo electrónico, este se filtra de forma automática. Se filtra como importante, normal y spam. Así, siempre recibirás un email importante en tu bandeja de entrada con el símbolo de importante y los correos spam irán a la bandeja de spam. Acto seguido, verás algunos filtros de spam utilizados por Gmail:
- Filtro de contenido.
- Filtro de cabecera.
- Filtro de listas negras generales.
- Filtros basados en reglas.
- Filtros de permisos.
Algunos algoritmos de Machine Learning, como el Perceptrón Multicapa, el árbol de decisión y el clasificador Naïve Bayes, se utilizan para el filtrado de spam de correo electrónico y la detección de malware.
7. Asistentes personales virtuales
Seguramente has interactuado con alguno de ellos, pero existen varios asistentes personales virtuales en la actualidad. Tal es el caso de Google Assistant, Amazon Alexa y Siri. Como su nombre lo indica, te ayudan a encontrar la información utilizando tus propias instrucciones de voz. Dichos asistentes pueden ayudarte de diversas maneras, solo con tus instrucciones de voz. Tales como reproducir música, llamar a alguien, abrir un correo electrónico, programar una cita, entre otras.
Los asistentes virtuales utilizan algoritmos de Machine Learning como parte importante de su desarrollo. Así como también, graban tus instrucciones de voz, las envían a través del servidor en una nube y las decodifica. Todo ello utilizando algoritmos complejos de Inteligencia Artificial. Por último, actúan en consecuencia del comando o instrucción recibida.
8. Detección de fraudes y amenazas en línea
De entrada, el Machine Learning hace que tus transacciones en línea sean seguras, detectando las transacciones fraudulentas. Cada vez que haces una transacción en línea, puede haber varias formas de que una transacción fraudulenta puede tener lugar como cuentas falsas, identificaciones falsas y así, robar dinero en medio de una transacción. Para detectar esto, la red neuronal “Feed Forward” te ayuda a comprobar si se trata de una transacción genuina o de una transacción fraudulenta.
De hecho, para cada transacción genuina, la salida se convierte en algunos valores hash y estos valores se convierten en la entrada para la siguiente ronda de transacciones. Para cada transacción completamente legal, hay un patrón específico que cambia para la transacción fraudulenta. Por lo tanto, la detecta y hace que las transacciones en línea sean más seguras.
9. Aplicaciones del Machine Learning en el comercio bursátil
Esta tecnología se utiliza ampliamente en el comercio bursátil. De igual forma, en el mercado de valores siempre hay un riesgo de subidas y bajadas en las acciones. Por lo que para esta red neuronal de memoria a corto plazo del machine learning, se utiliza para la predicción de las tendencias del mercado de valores.
10. Diagnósticos médicos
En la ciencia médica, el machine learning se utiliza para el diagnóstico de enfermedades agudas y crónicas. Gracias a la aplicación de esta técnica, la tecnología médica está creciendo muy rápido y es capaz de construir modelos 3D. Los cuales pueden hacer predicciones acerca del lugar exacto de las lesiones en el cerebro. Además, ayuda a encontrar fácilmente los tumores cerebrales y otras enfermedades neurológicas.
11. Ayuda en la traducción de forma automática
En la actualidad, si visitas un nuevo país y no conoces el idioma, no es un problema en absoluto. Ya que para esto también el machine learning te ayuda enormemente, convirtiendo el texto a tus idiomas conocidos. Por esta razón, el llamado GNMT de Google (Google Neural Machine Translation), proporciona esta función.
La cual trata de un tipo de aprendizaje automático neuronal, el cual traduce el texto al idioma que conoces y que se llama traducción automática. De hecho, la tecnología detrás de la traducción automática es un algoritmo de aprendizaje de secuencia a secuencia. Este algoritmo se utiliza con el reconocimiento de imágenes y traduce el texto de un idioma a cualquiera.
12. Redes de transporte en línea
Al tomar un taxi, una aplicación estima el precio del viaje. Así, al compartir estos servicios, ¿cómo pueden minimizarse los desvíos? La respuesta es el machine learning. Es por esto que el jefe de ingeniería de Uber ATC ha revelado en una entrevista que utilizan esta tecnología para precisar las horas de aumento de precios mediante la predicción de la demanda de los pasajeros. En todo el ciclo de los servicios de transporte, esta tecnología está jugando un rol muy importante.
13. Aplicaciones del machine learning en la videovigilancia
¿Te imaginas a una sola persona viendo múltiples cámaras de vídeo? Es sin duda, un trabajo difícil de hacer, aburrido y que no es del todo productivo. Por esta razón, tiene sentido la idea de entrenar a los ordenadores para que hagan este trabajo. Es así como los sistemas de videovigilancia actuales se basan en la inteligencia artificial, permitiendo detectar los delitos antes de que se produzcan.
De esta manera, registran comportamientos inusuales de las personas, tales como permanecer inmóviles durante mucho tiempo, tropezar o dormir la siesta en los bancos, entre otros. El sistema puede alertar a los asistentes humanos, lo que en última instancia puede ayudar a evitar problemas
Cuando estas actividades se denuncian y se cuentan como legítimas y no como “fake”, ayudan a mejorar los servicios de vigilancia. Esto sucede gracias a la tecnología de machine learning, la cual hace su trabajo en el backend.
Desde la personalización de tu feed de noticias hasta una mejor orientación de los anuncios, las plataformas de redes sociales están utilizando el Machine Learning para su propio beneficio y el de los usuarios en general.
Podrás ver algunos ejemplos que debes estar notando al utilizar tus cuentas de redes sociales. Incluso, puede que no te des cuenta de que estas impresionantes características no son más que las aplicaciones de tecnologías basadas en Inteligencia Artificial.
La opción de gente que puede conocer; esta tecnología funciona con un concepto sencillo: la comprensión con base en experiencias. Por ejemplo, Facebook se fija continuamente en los amigos con los que te conectas, en los perfiles que visitas muy a menudo, en tus intereses, en tu lugar de trabajo o en el grupo que compartes con alguien. A partir del aprendizaje continuo, te sugiere una lista de usuarios de Facebook de los que puedes hacerte amigo.
El reconocimiento facial; subes una foto tuya con un amigo y Facebook reconoce al instante a dicho amigo. Igualmente, Facebook comprueba las poses y las proyecciones de la foto, se fija en los rasgos únicos y luego los empareja con las personas de tu lista de amigos. Todo el proceso en el backend es complicado y se encarga del factor precisión, pero parece una simple aplicación de Machine Learning en el frontend.
Pinterest y los pines similares; esta tecnología es el elemento central de la visión por computadora. Que es una técnica para extraer información útil de imágenes y vídeos. Por ello, Pinterest utiliza la visión por computadora para identificar los objetos, llamados pines, en las imágenes y recomendar pines parecidos, como resultado del análisis.
15. Optimización de los resultados de los motores de búsqueda
Para empezar, Google y otros motores de búsqueda utilizan el Machine Learning para mejorar los resultados de las búsquedas web. Cada vez que quieres hacer una búsqueda, los algoritmos en el backend están pendientes de cómo visualizas los resultados. Si abres los primeros resultados y te quedas en la página web durante mucho tiempo, el motor de búsqueda asume que los resultados que mostró eran acordes a la consulta.
De igual manera, si llegas a la segunda o tercera página de los resultados de la búsqueda, pero no abres ninguno de los resultados. La tecnología estima que los resultados que te han mostrado, no se ajustaban a la consulta que acabas de hacer. Así, de esta forma, los algoritmos que se ejecutan en el backend, mejoran los resultados de la búsqueda en la web. El Máster en Data Science es un programa de estudios avanzados en el que podrás ampliar tus conocimientos sobre el Machine Learning y la Inteligencia Artificial. Explota al máximo estos conocimientos para dotar de tecnología de punta a tu empresa.