Machine Learning

El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado o aprendizaje de máquinas
es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada en forma de ejemplos.

Estos son  alguno de los usos más comunes del machine learning e inteligencia artificial:

1. Seguridad de datos

El malware es un problema creciente hoy en día. Pese a que casi a diario surgen nuevos malware, suelen tener casi el mismo código que las versiones anteriores. De esta manera, el machine learning puede predecir qué archivos son malware con gran precisión. Es más, los algoritmos de machine learning pueden buscar patrones en cómo se accede a los datos en la nube e informar de anomalías que podrían predecir infracciones de seguridad.

2. Cuidado de la salud

 En un estudio en el que se empleó el diagnóstico asistido por computadora (CAD) para revisar las mamografías iniciales de mujeres que desarrollaron cáncer de mama posteriormente, la computadora detectó el 52% de los cánceres hasta un año antes de que las mujeres fueran diagnosticadas oficialmente. Esto demuestra que los algoritmos de machine learning pueden procesar más información y detectar más patrones que una mente humana. Además, el machine learning también se puede utilizar para advertir los factores de riesgo de enfermedad en poblaciones grandes.

3. Detención de fraudes

 El machine learning es cada vez más eficaz detectando posibles casos de fraude en diferentes campos. PayPal ya utiliza el machine learning para combatir el blanqueo de dinero; la compañía tiene herramientas que comparan millones de transacciones y pueden distinguir con precisión entre transacciones legítimas y fraudulentas, entre compradores y vendedores.

4. Coches inteligentes

Según un estudio de IBM, se espera que en 2025 ya podamos ver coches inteligentes en la carretera. En este sentido, un coche inteligente no solo se integraría en el Internet de las Cosas, sino que también aprendería sobre su propietario y su entorno. Estos vehículos podrían ajustar la configuración interna (temperatura, audio, posición del asiento, etc.) de forma automática en función del conductor, informar e incluso solucionar problemas, y conducir y ofrecer asesoramiento en tiempo real sobre el tráfico y las condiciones de la carretera.

    En este video aparecen 10 productos en los que se utiliza el machine learning.

 

https://www.easel.ly/infographic/dlsq8g