Inteligencia de Negocios

8 aplicaciones revolucionarias del aprendizaje automático en la práctica

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El aprendizaje automático (ML) es una herramienta innovadora que hace avanzar la tecnología en todas las industrias del mundo. Desde los avances más sutiles como las referencias de Netflix hasta los diagnósticos médicos que salvan vidas y la redacción de contenido, el aprendizaje automático lo hace todo fácil.

Debido a su constante aprendizaje y desarrollo posterior, los algoritmos pueden adaptarse en función del éxito y el fracaso. Entonces pueden ayudar a las personas en la vida diaria.

El aprendizaje automático imita al cerebro humano. Implica el aprendizaje profundo de sus redes neuronales, el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y cambios constantes basados ​​en la información entrante. Por supuesto, estos algoritmos no son perfectos, pero se refinan con cada interacción.

Este tipo de aprendizaje está en todas partes, en lugares que quizás ni siquiera conozcas. Esto es parte de lo que hace que el aprendizaje automático sea una parte integral de una variedad de profesiones y tareas cotidianas. Estos ocho ejemplos muestran cómo diferentes industrias están usando el aprendizaje automático y cómo algunas podrían usarlo en un futuro cercano.

1. Seguridad de la construcción

Los sitios de construcción utilizan la tecnología de diversas formas, desde la comunicación hasta la planificación y el equipamiento. Sin embargo, el aprendizaje automático es una dinámica subyacente que puede mejorar la seguridad laboral durante el proceso de construcción.

Como una de las industrias más peligrosas, hubo 1.061 muertes en la construcción en 2019. El uso de ML puede reducir potencialmente este número y prevenir lesiones también.

Los sistemas de inteligencia artificial (IA), como el conocido como VINNIE, pueden procesar la seguridad de planos o imágenes y luego informar sobre las áreas que necesitan mejoras. Estos sistemas son más rápidos que los humanos y eliminan errores comunes.

Además, el mantenimiento predictivo muestra cuándo es necesario reparar o reemplazar dispositivos o máquinas. Corregirlos puede evitar fallas de funcionamiento o paradas que podrían resultar en lesiones personales o la muerte en el lugar de trabajo.

2. Recomendaciones para los consumidores

Cuando termines con tu programa favorito, Netflix saca otro para que puedas comenzar. Este proceso utiliza aprendizaje automático. Según su historial de visualización, calificaciones y preferencias, el sistema recomienda contenido similar para mantenerlo involucrado.

Un proceso similar ocurre después de haber comprado o comentado un artículo en Amazon.com o en cualquier otro sitio web de compras en línea. Los algoritmos aprenden en función de tu comportamiento e intentan recomendarte productos que crees que te gustarán.

Por supuesto, ML no siempre obtendrá sus recomendaciones correctamente, pero eso no es necesariamente algo malo. Incluso si los algoritmos hacen algo mal, aprenderán y se adaptarán para ser más precisos en el futuro. Todo se reduce a un aprendizaje constante basado en la retroalimentación.

3. Reconocimiento de imágenes

Cuando se trata de categorizar imágenes automáticamente, el aprendizaje automático es el mejor en el juego. De forma manual, llevaría incontables horas clasificar tipos individuales de imágenes en carpetas o etiquetas. Por ejemplo, Google Images usa ML para aprender y clasificar perros instantáneamente en función de características y fotos similares.

Las plataformas de redes sociales utilizan una técnica similar. Puede notar que Facebook le pide que aclare si está en una foto o si uno de sus amigos está en sus fotos. Este mensaje ayuda a los algoritmos de aprendizaje automático a saber qué buscar al reconocer las caras y el contenido de una imagen.

En otras áreas, el ML de reconocimiento de imágenes puede procesar un documento o notas escritas a mano y transcribir automáticamente el contenido. Esta enorme capacidad de reconocimiento de imágenes está haciendo que el aprendizaje automático sea cada vez más popular para aplicaciones móviles como DocuScan.

4. Instrucciones

La navegación y las direcciones han recorrido un largo camino desde que comenzaron. Desde mapas hasta impresiones en línea y aplicaciones móviles, las indicaciones de manejo son una de las integraciones más importantes de los algoritmos de aprendizaje automático en la actualidad.

Las aplicaciones como Google Maps, Apple Maps y Waze utilizan activamente los datos de los controladores. Recopilan información sobre ubicación, velocidad de conducción, comentarios, vacaciones, obras de construcción y accidentes para obtener información sobre carreteras y áreas específicas. Los procesos de ML calculan automáticamente los tiempos de llegada o encuentran una ruta más rápida si es necesario.

Esta dinámica crea un proceso constante y continuo de aprendizaje sobre las condiciones del tráfico en cualquier situación. Las aplicaciones ofrecen información cada vez más precisa para los conductores.

5. Diagnóstico médico

La industria médica utiliza el aprendizaje automático con fines de diagnóstico. Los profesionales pueden usar el reconocimiento de imágenes en este paso o usar ML de forma independiente también. Con el reconocimiento de imágenes, ML puede procesar tomografías computarizadas o radiografías. Luego, los resultados se pueden clasificar mediante escaneos históricamente similares.

Los profesionales de la salud pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para comprender el historial médico y la enfermedad actual de un paciente. Según esta información y casos similares, el aprendizaje automático puede ayudar a los médicos a planificar las vías de tratamiento y proyectar cómo se desarrollará la enfermedad.

6. Procesamiento del idioma

El habla y el reconocimiento de voz se han convertido en usos comunes del aprendizaje automático en la vida cotidiana. Con estas dos aplicaciones, puede realizar búsquedas por voz desde su teléfono inteligente o un centro de hogar inteligente. Por ejemplo, cuando le pide a Siri que investigue, ese proceso utiliza el procesamiento del lenguaje para aprender y adaptarse. Incluso puede tomar texto y convertirlo en voz.

Algo similar sucede cuando interactúas con chatbots en línea. Estos bots utilizan el aprendizaje automático y la PNL para comprender su solicitud. Cuando está trabajando con un chatbot bancario y desea abrir una cuenta, el bot procesará sus palabras y luego actuará basándose en instancias similares.

Los sistemas de procesamiento del lenguaje deben evolucionar y aprender a medida que el lenguaje y el lenguaje coloquial evolucionan constantemente.

7. Supervisión de dispositivos

En lugares de trabajo de todos los tamaños, siempre es importante que los empleados y gerentes realicen un seguimiento del equipo. Las máquinas son valiosas y, cuando se las roban o se las usa incorrectamente, los empleados deben encontrar una manera de restaurarlas o repararlas. Afortunadamente, ML puede ayudar con este proceso.

Los sistemas de cámaras más nuevos pueden utilizar el aprendizaje automático para etiquetar correctamente el equipo en el sitio de construcción. Puede procesar y distinguir tractores o hormigoneras. Luego, puede rastrearlos mientras se mueven por el sitio. Si uno se rompe o se pierde, el sistema puede mostrar exactamente dónde estaba o qué estaba sucediendo cuando ocurrió el problema.

8. Filtrado de correo electrónico

El filtrado de correo electrónico es uno de los usos más sutiles del aprendizaje automático del que las personas se benefician sin saberlo todos los días. Los filtros clasifican automáticamente los correos electrónicos en bandejas de entrada o carpetas de correo no deseado. Con el reciente aumento de correos electrónicos de phishing, estos filtros son más importantes que nunca.

Por ejemplo, Google utiliza el aprendizaje automático para procesar el contenido y el remitente de un correo electrónico. Si coincide con un historial de similitudes de correo no deseado, el sistema puede colocarlo en su carpeta de correo no deseado. Sin embargo, si marca elementos manualmente como spam, le informará a Gmail que lo mismo se aplicará a otros correos electrónicos de ese remitente.

Aplicaciones futuras del aprendizaje automático

Los ocho ejemplos anteriores muestran dónde está el aprendizaje automático en la actualidad. Como todas las demás áreas de la tecnología, ML todavía tiene mucho margen de mejora. Así como el cerebro humano se adapta y evoluciona basándose en nuevas experiencias e información, estos algoritmos deben imitar ese crecimiento. Ya hay algunos desarrollos que sugieren lo que está por venir.

Hay dos novedades en este ámbito en la construcción y el bricolaje. Primero, las recomendaciones predictivas son un experimento en crecimiento. Si ML puede procesar planos y planes, puede analizar esos datos y hacer recomendaciones a los empleados sobre qué herramientas, materiales y máquinas necesitarán para el proceso.

En segundo lugar, los vehículos autónomos ya están entrando en juego. Estos vehículos usan ML para navegar y operar. Con la integración adecuada, ellos mismos podrían construir edificios, casas o estructuras sin ayuda humana. Procesarían los planos y utilizarían ciertos materiales para llevar a cabo correctamente las tareas.

También hay ajustes prometedores en la industria médica. El aprendizaje automático podría hacer avanzar aún más el reconocimiento de imágenes y la predicción del tratamiento si predice activamente quién desarrollará una enfermedad. Teniendo en cuenta los antecedentes familiares, la salud actual y las condiciones de vida, ML podría mostrar a los médicos que algún día pueden desarrollar una enfermedad que les dará una ventaja sobre un posible tratamiento o prevención.

El poder del aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una de las tecnologías más adaptables y poderosas de la actualidad. Ayuda a innumerables industrias de todo el mundo con tareas críticas e incluso tareas cotidianas que facilitan la vida diaria. Con este poder y practicidad, ML cambia las reglas del juego.

A partir de ahora, ML solo se usa con más frecuencia. Los ejemplos anteriores ya están cambiando la forma en que las personas interactúan con su entorno. Lo que viene después seguramente revolucionará el mundo.

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