Ejemplos de deep y machine learning de la vida real
Inteligencia ArtificialLa Inteligencia Artificial (IA) está creciendo a pasos agigantados, con un mercado estimado de 7.350 millones de dólares estadounidenses. Así, podemos encontrar ejemplos de machine learning que mejoran nuestra vida diaria en muchos lugares. Hoy te dejamos algunos de ellos para que te hagas una idea de hasta qué punto lo que hace unos pocos años formaba parte de la ciencia ficción, hoy es realidad.
¿Qué es el aprendizaje automático?
Fue Arthur Samuel, el pionero de la inteligencia artificial en la década de 1950, quien acuñó el término ‘machine learning’. El aprendizaje automático es una rama de la informática y la IA. Se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que los humanos aprenden y mejorar gradualmente su precisión.
Hoy podemos ver muchos ejemplos de machine learning en el mundo real. Entre ellos, tecnología de búsqueda por voz, reconocimiento de imágenes, traducción automática, coches sin conductor, etc.
Los 10 ejemplos de machine learning que no esperabas
Existen aplicaciones de machine learning en todas las industrias. De hecho, los siguientes son ejemplos de machine learning para empresas que no cubren ni una mínima parte de todo lo que el deep learning es capaz de ofrecer.
1. Asistencia sanitaria y diagnóstico médico
El aprendizaje automático se ocupa de problemas de diagnóstico en medicina y atención médica. El control y la gestión de pacientes, el análisis de datos médicos y la gestión de datos médicos inapropiados son solo algunos de los muchos ejemplos de machine learning para empresas del sector médico.
2. Reconocimiento facial
El machine learning desempeña, mediante técnicas de reconocimiento facial, un papel crucial en el fortalecimiento de las tareas de vigilancia, pues permite el seguimiento de terroristas y delincuentes.
3. Predicciones de viaje
Cuando hablamos de deep learning y de ejemplos para la vida diaria, no podemos dejar de lado las plataformas que utilizan mapas y enrutamiento. En este contexto, las aplicaciones de machine learning aseguran la puntualidad a través de algoritmos para calcular la ruta más rápida con menos tráfico, la hora de llegada, el lugar de recogida y la mejor ruta hasta un destino. Las técnicas de aprendizaje automático han incorporado un modelo de deep learning para que vehículos especialmente sensibles, como las ambulancias, puedan encontrar el camino más corto y rápido para llegar a un hospital o a un accidente.
4. Machine Learning: aplicaciones de seguridad pública
El aprendizaje automático puede mejorar la seguridad pública al prevenir, reducir y responder a los delitos. Un ejemplo de esto es Safecity, una aplicación que predice puntos críticos de acoso sexual a través de mapas de calor basados en aprendizaje automático.
5. Agricultura
El machine learning en el sector agrícola permite una agricultura precisa y eficiente con menos mano de obra para una producción de alta calidad. El aprendizaje automático también proporciona información y recomendaciones de gran valor sobre los cultivos para que los agricultores puedan minimizar sus pérdidas.
Un ejemplo de machine learning en aplicaciones agrarias es OKO, que usa imágenes tomadas vía satélite para detectar y evaluar el daño producido por determinadas plagas.
6. Ejemplos de machine learning de uso diario: asistentes inteligentes
Siri, Alexa y Cortana son solo algunos de los asistentes inteligentes que se utilizan en la vida cotidiana para realizar actividades como configurar recordatorios, alarmas, consultar el clima, etc. Los asistentes inteligentes basados en la voz presentan numerosos beneficios sociales, ya que unen a las personas, mejoran la calidad de vida de personas con determinadas discapacidades e incluso brindan una sensación de compañía a las personas que viven solas.
7. Aplicaciones de machine learning para gobiernos y autoridades
El uso del aprendizaje automático ayuda a las autoridades a rastrear y administrar la gran cantidad de datos generados por los dispositivos de vigilancia pública. El análisis de datos en tiempo real en busca de anomalías y amenazas por parte de las fuerzas del orden ayuda a rastrear tanto a delincuentes como a personas desaparecidas. Por su parte, los proveedores de servicios de Internet tienen más éxito en la identificación de actividad sospechosa online que apunte a hechos delictivos como la explotación infantil.
8. Seguridad en el lugar de trabajo
Las aplicaciones de machine learning mejoran la seguridad en el lugar de trabajo. Y lo logran al reducir los accidentes y ayudar a las empresas a detectar empleados potencialmente enfermos.
9. Ejemplos de machine learning para salvaguardar el medio ambiente
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a impulsar la sostenibilidad ambiental. Un buen ejemplo es el Proyecto Green Horizon de IBM, en el que se aprovechan las estadísticas ambientales de varios activos y sensores para producir pronósticos de contaminación. El objetivo es reducir el impacto en el medio ambiente.
10. Ciberseguridad
Aplicaciones como PayPal y Google Pay utilizan el aprendizaje automático para rastrear transacciones y diferenciar entre transacciones ilegítimas y legítimas. De esta forma, el machine learning maximiza la seguridad cibernética al prevenir el fraude monetario en línea.
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