El machine learning usa algoritmos sofisticados para “aprender” a partir de volúmenes masivos de Big Data. A cuantos más datos puedan acceder los algoritmos, más pueden aprender. Hay ejemplos de machine learning del mundo real en todos lados. Piense en las recomendaciones de productos personalizadas de Amazon, el reconocimiento facial de Facebook o las sugerencias de rutas más rápidas de Google Maps.
Las redes neurales –también conocidas como redes neurales artificiales– son un tipo de machine learning que se basa en líneas generales en cómo funcionan las neuronas en el cerebro humano. Son programas informáticos que usan múltiples capas de nodos (o "neuronas") que operan en paralelo para aprender cosas, reconocer patrones y tomar decisiones en forma similar a los humanos.
Deep learning es una red neural “profunda” que incluye muchas capas de neuronas y un gran volumen de datos. Este tipo avanzado de machine learning puede resolver problemas complejos, no lineales, y es responsable de avances de IA tales como procesamiento de lenguaje natural (NLP), asistentes digitales personales y automóviles que se conducen solos.
Los algoritmos de capacitación supervisada se entrenan usando datos que incluyen las respuestas correctas. Desarrollan modelos que mapean los datos hacia las respuestas –y luego usan esos modelos para el procesamiento futuro–. Los algoritmos no supervisados aprenden de los datos sin que se les den las respuestas correctas. Usan grandes conjuntos de datos diversos para mejorarse a sí mismos.
Explore las cinco características clave de los líderes en machine learning. Estos “Fast Learners” están usando la tecnología para mejorar significativamente el rendimiento en una serie de funciones de negocio –desde RR. HH. hasta marketing y logística–.
Los algoritmos de machine learning pueden priorizar y automatizar la toma de decisiones. También pueden señalar oportunidades y acciones inteligentes que deberían adoptarse de inmediato –de manera que pueda alcanzar los mejores resultados–.
La inteligencia artificial no solo mira los datos históricos. Puede procesar entradas en tiempo real –de manera que usted pueda ajustar sobre la marcha–. Piense en los automóviles que pueden detenerse automáticamente antes de chocar con otro vehículo.
Un "negocio algorítmico" usa algoritmos avanzados de machine learning para lograr un alto nivel de automatización. Hacer el cambio puede allanar el camino para nuevos modelos de negocio, productos y servicios innovadores.
La tecnología de machine learning puede analizar datos grandes, complejos y continuos, y encontrar información estratégica –incluso información estratégica predictiva– que está más allá de las capacidades humanas. Luego puede disparar acciones basadas en esa información estratégica.
Con procesos de negocio inteligentes y con soporte de machine learning, puede mejorar drásticamente la eficacia. Planifique y prevea con precisión, automatice tareas, reduzca costos e incluso elimine el error humano.
Desde disparar acciones inteligentes en base a nuevas oportunidades y riesgos, hasta prever los resultados de una decisión antes de adoptarla, la tecnología de machine learning puede ayudarlo a impulsar mejores resultados de negocio.
Los fabricantes recopilan una gran cantidad de datos provenientes de sensores de planta e internet de las cosas –lo cual es perfecto para machine learning–. Los algoritmos de visión informática y detección de anomalías se usan para el control de calidad –y otros se usan para todo, desde mantenimiento predictivo y pronósticos de demanda hasta para potenciar nuevos servicios–.
Pocas industrias están mejor adaptadas para machine learning que las finanzas –dados sus altos volúmenes de datos y registros históricos–. Los algoritmos se usan para negociar acciones, aprobar préstamos, detectar fraude, evaluar riesgos y contratar seguros. Incluso se usan para "asesoramiento robótico" a clientes y para alinear los portfolios con las metas del usuario.
Los algoritmos de machine learning pueden procesar más datos y detectar más patrones que cualquier equipo de investigadores o médicos, sin importar cuántas horas ellos le dediquen. Desde análisis de imágenes médicas y detección temprana del cáncer, hasta desarrollo de drogas y cirugía asistida por robots, las posibilidades de machine learning en atención de la salud son infinitas.
Hemos construido una red global de alianzas con universidades de primer nivel como MIT, Stanford, NYU y la Universidad de Ámsterdam para explorar el futuro del machine learning y promover la tecnología para los negocios. A través de esta colaboración, nos enfocamos en diferentes temas de investigación de machine learning –y trabajamos para resolver desafíos de IA abiertos en una variedad de industrias–. Este gran pool de expertise nos ayuda a mantener el ritmo con las últimas tendencias en machine learning y brindar nuevas técnicas en el contexto de las soluciones de SAP.
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Este curso de nivel intermedio a avanzado de Google Udacity cubre deep learning, y le enseñará como diseñar sistemas inteligentes que aprendan de conjuntos de datos a gran escala.
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Las máquinas inteligentes que funcionan en partes aisladas de un negocio no son nuevas. Lo interesante ahora es cómo la IA está siendo infundida en toda la empresa para beneficios incluso mayores.
Muchos expertos previeron que machine learning llevará a despidos masivos. ¿La verdad? La evidencia de una encuesta reciente muestra que los empleados humanos altamente capacitados son vitales para el futuro.
Dejando de lado Google y Facebook, la adopción más amplia de machine learning por las empresas –grandes y pequeñas– es mucho menos conocida. Aprenda más sobre la adopción de machine learning.
