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La definición más simple de machine learning

La tecnología de machine learning les enseña a las computadoras cómo realizar tareas aprendiendo de los datos –en lugar de ser programadas explícitamente–.
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Ilustración del cerebro humano

¿Qué es una red neural?

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. 

Ilustración representando una red neural en deep learning

¿Qué es el el deep learning?

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. 

Ilustración del cerebro humano aprendiendo nueva información

Capacitación supervisada vs no supervisada

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. 

Conceptos básicos de machine learning para negocios

Los beneficios del machine learning en el negocio

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Decisiones más rápidas

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–.

Adaptabilidad

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.

Negocio algorítmico

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.

Información estratégica más profunda

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.

Eficiencia

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.

Mejores resultados

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.

Casos de uso de machine learning en sectores clave

Muchas industrias y líneas de negocio diferentes están listas para el machine learning –en particular las que acumulan grandes volúmenes de datos–. Estos son tres sectores que están liderando el camino:

Investigación de machine learning

SAP se asocia con universidades de alto nivel para hacer avanzar el uso de machine learning para negocios.

Capacitación de machine learning

Explore capacitación, cursos y libros de machine learning para todos, desde principiantes hasta desarrolladores.

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