Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de
la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente.
Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en
millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa
los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente,
también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma
autónoma con el tiempo, sin intervención humana.
¿Cuáles son los riesgos que suponen la implantación del Machine Learning?
Incluso los mejores modelos de Machine Learning pueden tener riesgos, siendo uno de ellos la obtención de falsos positivos en los resultados que haya analizado el dispositivo/máquina por sus algoritmos, y otro riesgo sería la facilidad de intervención de los hackers en estas máquinas. Una de las formas más efectivas para combatir contra estos riesgos es una implantación de políticas de seguridad más efectivas.
¿Qué se puede obtener con el Machine Learning?
Con el Machine Learning es posible optimizar la operación en
tiempo real, contar con predicciones, personalizar los productos y servicios,
estimar la demanda futura, conocer las tendencias, detectar anomalías, realizar
mantenimientos preventivos, procesar datos no estructurados, hacer predicciones
de diferentes tipos, prevenir fraudes y en general, hacer más eficiente la
operación de una empresa.
Sectores en los que se usa el Machine Learning
Los sectores más importantes en los que sería una buena opción implementar el Machine Learning son los de transporte, minoristas, hospitales, el sector financiero, el legal...
Mediante este enlace podréis encontrar un vídeo explicativo en inglés muy interesante sobre el Machine Learning.
Una entrada muy completa y de fácil comprensión. La forma en la que ha sido redactado denota un gran entendimiento del tema, además de explicarlo de una forma detallada y concisa.
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