10 usos del Machine Learning

Los usos del Machine Learning están por todas partes y convivimos con estos algoritmos todos los días aunque no nos demos cuenta.

En el anterior articulo revisamos que era el Machine Learning y sus tipos. Si no lo haz visto puedes verlo dando click aquí.

Ahora toca revisar las 10 aplicaciones más comunes que están presentes en nuestra vida diaria y algunas ideas que podrías aplicar en tu empresa.

Reconocimiento de imágenes

Si usas Facebook probablemente hayas visto como reconoce en tus fotografías a tu familia y amigos.

Esto es posible gracias a algoritmos de machine Learning de reconocimiento facial. Este uso es común en sistemas de vigilancia para detección de personas dentro del video de las cámaras o en tu galería fotográfica de tu teléfono para clasificar objetos y personas.

Clasificación

Actualmente existen softwares para reconocer tumores, saber si son benignos o no, tipos de flores o tipos de autos.

Esto se logra por medio de algoritmos de Machine Learning pre-entrenados para realizar esta categorización.

Otro uso común es determinar si un correo es spam, si son cuentas con robots que generan contenido en texto en redes sociales, o si se están publicando noticias falsas.

Segmentación de audiencia

El reconocimiento de características en grupos de datos que conforman un grupo dentro del universo es parte del trabajo del ML.

Se utiliza para segmentar y descubrir patrones no reconocidos en el comportamiento de transacciones bancarias o visitas a una web. 

Juegos

Un uso muy común y viejo es en los juegos de computadora donde se dota a un enemigo virtual de inteligencia para hacer juego y poder vencer en una partida.

Esquivar ataques y ganar en el ajedrez son comportamientos y decisiones basados en algoritmos de Machine Learning.

Vehículos Autónomos

Hace algunas décadas esto era cuestión de películas. Hoy en día esta es una realidad que podemos ver circular en las calles y que mejora día a día con actualizaciones de software como lo hace Tesla en sus vehículos.

Ha tomado gran relevancia esta aplicación de la mano del incremento en potencia de computo y disminución de tamaños y costos.

Salud

Tener un smartwatch, calzado o cualquier wereable que esté midiendo nuestro comportamiento ya es común.

Existen muchas compañías que están analizando estos datos con aras a una mejor calidad de vida y ha tenido resultados fructíferos en la planificación de dietas, prevención de enfermedades.

Tu teléfono es un ejemplo de ellos, midiendo el tiempo en pantalla o los pasos que das al día.

Motores de recomendación

Es uno de los usos con los que más tenemos contacto si utilizamos servicios como Youtube, Spotify, Netflix.

Se utilizan para agrupar a personas con gustos similares y recomendarnos películas que miran las personas con nuestros mismos gustos.

Se ha hablado mucho recientemente del tema ya que puede llevarnos a tener un sesgo de información con personas con afinidades distintas a las nuestras. Pero eso es tema para otro post.

Prevención de fallos de maquinaria

Sistemas de reparto de gas o de distribución de electricidad están siendo monitoreados todo el tiempo.

Actualmente estos datos generados 24/7 son analizados por sistemas de machine Learning para predecir una posible avería y minimizar el impacto.

Predecir el tránsito

Si usas Waze o Google Maps seguro que haz notado una increíble precisión cuando calcula tu ruta.

Y sí, aunque aveces falla y no es tan certero, suele tener una aproximación aceptable que se va reajustando mientras conduces.

Estos sistemas constantemente están aprendiendo como se mueve la gente en las ciudades y las posibles causas de retrasos o embotellamientos, para lo cual también tienen que sugerir rutas alternas.

¿Te habías puesto a pensar que no puede sugerir la misma ruta a un gran numero de personas que comparten el mismo origen y destino a misma hora? ¡Ocurriría un embotellamiento!

Marketing personalizado

Una de las tareas más desafiantes de los especialistas en marketing es determinar el público a quién le importa la marca y aún más importante saber cuales de ellos tienen la mayor rentabilidad.

Para resolver este tema, la agencia de viajes online Trivago utilizó las campañas de aplicaciones que utilizan machine Learning, observando un incremento del 20% en usuarios de calidad sobre plataformas móviles.

Si quieres saber más información acerca de esas campañas, da click aquí.

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Como vemos, las aplicaciones del Machine Learning están en todas partes y podríamos listar muchas muchas más.

¿Interactúas con estos algoritmos?

Déjame saber tus comentarios.

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