Los 10 ejemplos más reales de aprendizaje automático - zoomexico.com.mx
17368
post-template-default,single,single-post,postid-17368,single-format-standard,bridge-core-2.3.7,ajax_fade,page_not_loaded,,qode-title-hidden,qode-child-theme-ver-1.0.0,qode-theme-ver-22.3,qode-theme-bridge,qode_header_in_grid,wpb-js-composer js-comp-ver-6.9.0,vc_responsive

Los 10 ejemplos más reales de aprendizaje automático

El aprendizaje minucioso es una innovación moderna que ha ayudado al hombre a mejorar no solo muchos procesos industriales y profesionales, sino que también ha avanzado en la vida cotidiana. Pero, ¿qué es el aprendizaje automático? Es un subconjunto de la inteligencia artificial, que se centra en el uso de técnicas estadísticas para construir sistemas informáticos inteligentes con el fin de aprender de las bases de datos disponibles. Actualmente, el aprendizaje automático se ha utilizado en múltiples campos e industrias. Por ejemplo, diagnóstico médico, procesamiento de imágenes, predicción, clasificación, asociación de aprendizaje, regresión, etc.

Los sistemas inteligentes basados ​​en algoritmos de aprendizaje automático tienen la capacidad de aprender de experiencias pasadas o datos históricos. Las aplicaciones de aprendizaje automático proporcionan resultados basados ​​en experiencias pasadas. En este artículo, analizaremos 10 ejemplos de la vida real de cómo el aprendizaje automático está ayudando a crear una mejor tecnología para impulsar las ideas actuales.

Reconocimiento de imagen

El reconocimiento de imágenes es uno de los usos más comunes del aprendizaje automático. Hay muchas situaciones en las que puede clasificar el objeto como una imagen digital . Por ejemplo, en el caso de una imagen en blanco y negro, la intensidad de cada píxel se sirve como una de las medidas. En las imágenes en color, cada píxel proporciona 3 medidas de intensidades en tres colores diferentes: rojo, verde y azul (RGB).

El aprendizaje automático también se puede utilizar para la detección de rostros en una imagen . Hay una categoría separada para cada persona en una base de datos de varias personas. El aprendizaje automático también se utiliza para el reconocimiento de caracteres a fin de discernir letras tanto escritas a mano como impresas. Podemos segmentar un texto escrito en imágenes más pequeñas, cada una de las cuales contiene un solo carácter.

Reconocimiento de voz

El reconocimiento de voz es la traducción de las palabras habladas al texto. También se conoce como reconocimiento de voz por computadora o reconocimiento automático de voz. Aquí, una aplicación de software puede reconocer las palabras pronunciadas en un archivo o clip de audio y luego convertir el audio en un archivo de texto. La medición en esta aplicación puede ser un conjunto de números que representan la señal de voz. También podemos segmentar la señal de voz por intensidades en diferentes bandas de tiempo-frecuencia.

El reconocimiento de voz se utiliza en aplicaciones como la interfaz de usuario de voz, búsquedas por voz y más. Las interfaces de usuario de voz incluyen marcación por voz, enrutamiento de llamadas y control de dispositivos. También se puede utilizar una simple entrada de datos y la preparación de documentos estructurados.

Diagnostico medico

El aprendizaje automático se puede utilizar en las técnicas y herramientas que pueden ayudar en el diagnóstico de enfermedades . Se utiliza para el análisis de los parámetros clínicos y su combinación para la predicción del ejemplo de pronóstico de la progresión de la enfermedad para la extracción de conocimientos médicos para la investigación de resultados, para la planificación de la terapia y el seguimiento del paciente. Estas son las implementaciones exitosas de los métodos de aprendizaje automático. Puede ayudar en la integración de sistemas informáticos en el sector de la salud.

Arbitraje estadístico

En finanzas, el arbitraje se refiere a las estrategias de negociación automatizadas que son de corto plazo e involucran una gran cantidad de valores. En estas estrategias, el usuario se enfoca en implementar el algoritmo de negociación para un conjunto de valores sobre la base de cantidades como correlaciones históricas y las variables económicas generales. Se aplican métodos de aprendizaje automático para obtener una estrategia de arbitraje de índices. Aplicamos la regresión lineal y la máquina de vectores de soporte a los precios de un flujo de acciones.

Asociaciones de aprendizaje

El aprendizaje de asociaciones es el proceso de desarrollar conocimientos sobre las diversas asociaciones entre los productos. Un buen ejemplo es cómo los productos no relacionados se pueden asociar entre sí. Una de las aplicaciones del aprendizaje automático es estudiar las asociaciones entre los productos que compra la gente. Si una persona compra un producto, se le mostrarán productos similares porque existe una relación entre los dos productos. Cuando se lanzan nuevos productos al mercado, se asocian con los antiguos para incrementar sus ventas.

Clasificación

Una clasificación es un proceso de colocar a cada individuo en estudio en muchas clases. La clasificación ayuda a analizar las medidas de un objeto para identificar la categoría a la que pertenece ese objeto. Para establecer una relación eficiente, los analistas utilizan datos. Por ejemplo, antes de que un banco decida distribuir préstamos, evalúa a los clientes sobre su capacidad para pagar los préstamos. Al considerar factores como las ganancias, los ahorros y el historial financiero del cliente, podemos hacerlo. Esta información se toma de los datos anteriores del préstamo.

Predicción

El aprendizaje automático también se puede utilizar en los sistemas de predicción. Considerando el ejemplo del préstamo, para calcular la probabilidad de una falla, el sistema deberá clasificar los datos disponibles en grupos. Está definido por un conjunto de reglas prescritas por los analistas. Una vez hecha la clasificación, podemos calcular la probabilidad de falla. Estos cálculos se pueden calcular en todos los sectores para diversos fines. Hacer predicciones es una de las mejores aplicaciones de aprendizaje automático.

Extracción

La extracción de información es una de las mejores aplicaciones del aprendizaje automático . Es el proceso de extraer información estructurada de los datos no estructurados. Por ejemplo, las páginas web, artículos, blogs, informes comerciales y correos electrónicos. La base de datos relacional mantiene la salida producida por la extracción de información. El proceso de extracción toma un conjunto de documentos como entrada y genera los datos estructurados.

Regresión

También podemos implementar el aprendizaje automático en la regresión. En regresión, podemos utilizar el principio de aprendizaje automático para optimizar los parámetros. También se puede utilizar para disminuir el error de aproximación y calcular el resultado más cercano posible. También podemos utilizar el aprendizaje automático para la optimización de funciones. También podemos optar por modificar las entradas para obtener el resultado más cercano posible.

Servicios financieros

El aprendizaje automático tiene un gran potencial en el sector financiero y bancario . Es la fuerza impulsora detrás de la popularidad de los servicios financieros. El aprendizaje automático puede ayudar a los bancos y las instituciones financieras a tomar decisiones más inteligentes. El aprendizaje automático puede ayudar a los servicios financieros a detectar el cierre de una cuenta antes de que ocurra. También puede rastrear el patrón de gasto de los clientes. El aprendizaje automático también puede realizar el análisis de mercado. Las máquinas inteligentes se pueden entrenar para rastrear los patrones de gasto. Los algoritmos pueden identificar las tendencias fácilmente y pueden reaccionar en tiempo real.

Conclusión

En pocas palabras, podemos decir que el aprendizaje automático es un avance increíble en el campo de la inteligencia artificial. Y aunque el aprendizaje automático tiene algunas implicaciones aterradoras, estas aplicaciones de aprendizaje automático son una de las formas en que la tecnología puede mejorar nuestras vidas.

bigdata-madesimple