Ejemplos de aprendizaje automático

Cuatro ejemplos de algoritmos de aprendizaje automático en uso

¿Qué ejemplos hay del aprendizaje automático a escala empresarial? El crecimiento del aprendizaje automático en la última década ha sido un gran salto para las empresas y organizaciones, al permitir la aceleración de las estadísticas impulsadas por datos y potenció la inteligencia artificial para tomar decisiones más inteligentes. Ahora los datos llegan en grandes volúmenes de innumerables fuentes: dispositivos de la Internet de las cosas, fuentes de medios sociales y muchas más. Estos grandes volúmenes de datos no se pueden analizar manualmente, pero el aprendizaje automático convierte esta realidad en algo gestionable y útil para una integración fácil a los procesos organizativos.

Hay empresas de todos los tamaños que utilizan el aprendizaje automático para mejorar su funcionalidad. Cuando un motor de búsqueda devuelve resultados personalizados basados en el perfil de un usuario, eso es aprendizaje automático. Cuando un sitio de compras carga recomendaciones basadas en las compras y vistas de productos de un cliente, eso es aprendizaje automático. Cuando el teléfono corrige automáticamente un error tipográfico en un mensaje de texto, eso es aprendizaje automático.

Desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la búsqueda de anomalías en conjuntos de datos masivos, los algoritmos de aprendizaje automático aprenden como el cerebro humano, pero con la precisión técnica de una computadora. En lugar de un conjunto de reglas “if/then” (si/entonces) o directrices de procesos, el aprendizaje automático identifica patrones y anomalías mientras aprende el contexto en torno a ellos: cuanto mayor sea el volumen, más puede aprender.

Cuatro ejemplos de aprendizaje automático para las empresas

Los algoritmos y modelos de aprendizaje automático son los motores que impulsan este proceso, pero ¿qué pueden hacer las empresas con ellos, exactamente? Es fácil considerar las recomendaciones de un sitio web de ecommerce o un servicio de transmisión, pero ¿qué pasa con el nivel de una compañía de empresa a empresa o las operaciones internas? Veamos cuatro ejemplos de aprendizaje automático que demuestran la amplitud de sus capacidades.

El aprendizaje automático revoluciona la preparación de datos:

“Big data” se convirtió en un término de uso común durante la última década debido a la convergencia del acceso en todas partes, las bases de datos en la nube y la tecnología de la Internet de las cosas, entre otros. Sin embargo, cuando todos estos flujos de datos entran a una operación, aún se debe procesarlos para el consumo. El aprendizaje automático revolucionó esto con el aumento, la mejora, la corrección y el enriquecimiento automatizados de los datos. Esto permite ahorrar en tareas como la estandarización de formatos, la identificación de valores atípicos y el enmascaramiento de datos confidenciales, entre otros. Con el aprendizaje automático, los principales pasos repetitivos pueden automatizarse para obtener resultados más rápidos y precisos, lo que permite a los científicos de datos centrar su tiempo y energía en otros sitios.

Detección de datos más rápida con el aprendizaje automático:

Más allá de su formación y su experiencia, los científicos y los analistas de datos solo pueden moverse a velocidades humanas. Los modelos de aprendizaje automático tienen la capacidad de gestionar un análisis y un procesamiento de conjuntos de datos más sencillos a una velocidad imposible para los equipos de la ciencia de datos. Debido a este ámbito más amplio y a la mayor velocidad, el aprendizaje automático puede identificar patrones que los equipos humanos pueden pasar por alto. En el mismo nivel, el aprendizaje automático puede examinar las relaciones y crear sugerencias para un análisis posterior que puede no haber sido posible a nivel manual.

Búsqueda más inteligente con el aprendizaje automático:

El aprendizaje automático potencia las capacidades de búsqueda a un nivel superior, tanto con la función de búsqueda real como con los resultados. Con el aprendizaje automático, los algoritmos se pueden entrenar para tener en cuenta parámetros específicos mientras se ejecutan previsiones, tendencias, agrupaciones en clusters y análisis de correlación. El resultado mejora tanto la potencia como la flexibilidad, desde la mejora de la precisión (y, por lo tanto, de la interacción) de los motores de recomendación hasta la oferta de más opciones de personalización para obtener nuevos tipos de previsiones o excepciones.

Aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural:

La gama de funciones del aprendizaje automático incluye el procesamiento del lenguaje natural (natural language processing, NLP), que crea un modelo en evolución para comprender el idioma humano. Este es el motor que impulsa el reconocimiento de voz, que en sí mismo tiene muchas aplicaciones en los negocios, la accesibilidad y la vida cotidiana. Cuanto más aprenda un algoritmo NLP, mayor será su precisión y su capacidad para crear interacciones útiles simplemente mediante el habla. Esto también se relaciona con la generación del lenguaje natural (natural-language generation, NLG), que se puede utilizar para generar descripciones e informes automáticamente según las estadísticas de los datos.

Ejemplo de aprendizaje automático: en el mundo real

Ahora que hemos establecido cuatro casos de uso generales del aprendizaje automático, veamos un ejemplo real. Piense en el departamento de servicio al cliente de cualquier empresa. El aprendizaje automático puede analizar todas las transacciones de la base de datos y crear un perfil del cliente basado en el historial de usuario para crear un programa de proyección especializado con preferencias individuales. El aprendizaje automático puede identificar los diferentes caminos a tomar con base en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y el análisis de los patrones implicados.

Por ejemplo, el algoritmo de aprendizaje automático puede notar que las personas que hacen las compras temprano en la mañana también tienden a comprar un tipo específico de producto. Así, se pueden enviar ofertas especiales a grupos de clientes objetivo cuando hay ofertas de esta categoría de producto o cuando el inventario es bajo. Con el aprendizaje automático, se pueden determinar muchos tipos de correlación de patrones y utilizarlos para obtener una mayor participación de los clientes, crear incentivos y maximizar la retención de clientes.

Para obtener más información sobre lo que puede hacer el aprendizaje automático y cómo Oracle lo facilita, descubra la utilización de Oracle Machine Learning para solucionar problemas complejos impulsados por datos.