The Rise Of Machine Learning & Its Implementation

Vivimos en una sociedad donde los avances tecnológicos están llegando más rápido que nunca. El nivel de desarrollo que hemos visto durante diez años se está recuperando en un año, y la innovación de un año está ocurriendo en solo unos días.

Si bien varios factores están en el centro de este crecimiento tecnológico sin precedentes, el hombre ha creado más espacio para sí mismo. Y eso no es otro que el aprendizaje automático.

Si bien el término aprendizaje automático ciertamente hace pensar en los horrores de los robots que se apoderan del mundo, los expertos en tecnología lo consideran muy lejano.

Este blog compartirá cómo el aprendizaje automático mejora nuestras vidas, junto con algunas aplicaciones en nuestro mundo moderno.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Machine Learning es una tecnología emergente que permite a las computadoras aprovechar modelos estadísticos y algoritmos complejos para estudiar varios conceptos para aprender y adaptarse. Es un fenómeno en el que las máquinas entienden patrones y obtienen información repetitiva de forma independiente.

Hay tantas cosas que el aprendizaje automático ha ayudado a desarrollar, y también compartiremos ejemplos de ellas. Casi todas las demás aplicaciones y juegos con los que interactuamos en estos días utilizan el aprendizaje automático en su núcleo. Solo su nivel de aplicación es diferente, y su propósito es brindarnos una experiencia más personalizada.

Implicaciones del aprendizaje automático:

Estas son las principales áreas en las que el aprendizaje automático ha tenido un impacto transformador.

Bienes raíces:

Uno de los sectores que parece beneficiarse más del aprendizaje automático es el inmobiliario. Hay miles de sitios web de bienes raíces que brindan servicios de listado de propiedades en línea, donde los usuarios pueden navegar a través de miles de propiedades sobre la marcha.

Esos sitios web utilizan algoritmos de aprendizaje automático que intentan medir sus preferencias y aplican la información para recomendar listados de acuerdo con sus preferencias. Definitivamente lleva tiempo, pero a medida que navega por diferentes propiedades, el juego de recomendaciones se fortalece con el tiempo.

Telemedicina y Salud:

Hay una lista interminable de formas en que el sector de la salud utiliza el aprendizaje automático. El área más significativa para ver el progreso es el desarrollo de aplicaciones para el cuidado de la salud. Está mejorando los estándares integrales de atención médica y haciendo que los sistemas sean más eficientes.

Estas aplicaciones de atención médica son realmente significativas, ya sea que se trate de la lectura OCR y la comprensión de la escritura a mano de un médico para generar informes digitales o el uso de datos históricos para encontrar recurrencias e identificar variantes de enfermedades potencialmente dañinas.

Aplicaciones de telemedicina desarrolladas por un empresa de desarrollo de aplicaciones de salud también aprovechar el aprendizaje automático. Las aplicaciones de verificación de síntomas y recetas utilizan el aprendizaje automático para brindar servicios de atención médica virtual a pacientes que no tienen acceso a médicos calificados en áreas remotas. Las empresas farmacéuticas utilizan ML para la investigación, el descubrimiento y la colocación de productos de fármacos. Los dispositivos portátiles como Embrace están utilizando ML para salvar la vida de los pacientes con epilepsia a través de la atención de emergencia.

Bancos y finanzas:

Las aplicaciones de aprendizaje automático en banca y finanzas son tan grandes como la industria misma. Lo utilizan para funciones vitales en estos días. Los ejemplos incluyen la detección de fraudes, el comercio automatizado de acciones y divisas y el asesoramiento financiero.

Cada una de estas aplicaciones requiere acceso a una gran cantidad de datos para aprender patrones relacionados con actividades fraudulentas, una operación exitosa o una oportunidad de inversión. Los sistemas pueden analizar toneladas de datos en segundos y proporcionar respuestas que garanticen los mejores resultados posibles.

Medicina forense:

La ciencia forense se está beneficiando enormemente de las aplicaciones del aprendizaje automático. El acceso al análisis de millones de archivos de casos y registros policiales permite a los sistemas comparar nueva información con patrones de datos históricos. Crea posibles pistas para resolver casos.

También brinda pruebas de riesgo a las agencias de aplicación de la ley al proporcionar alternativas más seguras en situaciones peligrosas, ahorra tiempo durante las investigaciones y ayuda a las autoridades a llegar a conclusiones.

Gestión de residuos:

La aplicación del aprendizaje automático también está mejorando los sistemas de gestión de residuos. Las empresas de gestión de residuos han utilizado las funciones de ML desde múltiples ángulos. Se están diseñando sistemas para recolectar eficientemente los desechos de las áreas domésticas y comerciales.

ML también ayuda a ahorrar gastos de energía y permite invertir en mejores sistemas mientras optimiza las rutas. Las oportunidades para la identificación y reutilización de desechos también son tendencias emergentes en ML.

Comercio electrónico y venta al por menor:

Todos hemos tenido ese momento en el que escribimos algo en Google y vimos anuncios relacionados en Instagram o Facebook el mismo día. El aspecto extraño es cómo los minoristas utilizan aplicaciones de aprendizaje automático para llegar a clientes más relevantes. Las empresas utilizan big data de los proveedores para mostrar anuncios relevantes relacionados con sus búsquedas y necesidades.

Automotor:

Vivimos muchos ejemplos prácticos de aprendizaje automático en la industria automotriz sin siquiera saberlo. Algunas implicaciones populares de ML en la industria automotriz son la asistencia de cambio de carril, el frenado y estacionamiento automáticos, y la gestión inteligente de energía para un mayor kilometraje.

En la práctica, un sistema aprende acerca de las variables involucradas en una situación dada y las itera para determinar el mejor resultado para cada situación.

Coches Tesla sin conductor también son excelentes aplicaciones de aprendizaje automático en el vehículo. Estos autos lo llevan del punto A al B sin un conductor humano.

Espacio:

Digamos simplemente que los viajes espaciales modernos no podrían imaginarse sin las diversas aplicaciones del aprendizaje automático. Queremos saber más sobre lo dura que es la vida en otro planeta, pero no podemos arriesgarnos a enviar lombrices.

Entonces, incorporamos máquinas con algoritmos de aprendizaje automático. Se autogestionan y asumen tareas desafiantes a través del análisis continuo de datos y el aprendizaje automatizado.

Estos son algunos ejemplos de aplicaciones de ML en el espacio:

  1. estudio de agujeros negros
  2. identificar y explorar nuevas galaxias
  3. enviar información a través de satélites

Sector Entretenimiento:

La creación de contenido es la mejor aplicación de ML en el sector del entretenimiento. Muchos proyectos requieren la creación de grandes reinos, pero es simplemente imposible darles vida usando un estándar. modelo 3d.

Completarlo manualmente requeriría mucho tiempo y recursos. Afortunadamente, los sistemas ahora pueden usar el aprendizaje automático para comprender diferentes aspectos del entorno y crear iteraciones lógicas.

Conclusión:

El aprendizaje automático es claramente el futuro de casi todas las industrias. Si desea ser parte de su futuro brillante, debe comprender y aumentar el tamaño de las aplicaciones de aprendizaje automático. Y lo más importante, integrando modelos de aprendizaje automático en nuestro negocio para automatizar funciones y aumentar la eficiencia.

Puedes contratar Nueva York, Desarrolladores de Miami o cualquier otra área importante en la que el aprendizaje automático se generalice de manera lenta pero constante y automatice su negocio para lograr un crecimiento exponencial.

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