Veamos un ejemplo de ello. Tenemos una empresa que recoge y comercializa naranjas. Según la presencia de ciertos defectos reconocidos gracias a la visión por computador, unas naranjas irán directas al mercado; otras, más defectuosas, se emplearán para hacer zumo; y habrá otras que tendrán que desecharse obligatoriamente.

Como ves, machine learning no es una tecnología que debas pasar por alto dentro del control de operaciones en tu industria. De hecho, las empresas de éxito llevan años contando ya con él en sus rutinas.

Conocido también en español como aprendizaje automático , es una rama científica de la inteligencia artificial que permite que las computadoras adquieran conocimiento y mejoren de forma progresiva la realización de tareas y el análisis de datos para los que han sido destinados sin recibir una programación explicita.

En la actualidad los modelos de machine learning se han convertido en un recurso tecnológico implementado en herramientas de uso diario como filtros anti-spam para correos electrónicos, conducción automática de coches o softwares de reconocimiento de voz.

El machine learning presenta una forma muy interesante de generación de aprendizaje tomando como base la información que se extrae de los datos analizados por las computadoras emulando el comportamiento humano en cierta medida.

Tomando los datos y su comportamiento estos modelos de aprendizaje podemos crear modelos predictivos de sucesos o módulos gerenciales pensados para la toma de decisiones con un nivel de eficiencia considerablemente alto.

Dentro de este campo de desarrollo tecnológico en plena expansión existen diferentes tipos de machine learning. Veamos a continuación de qué tratan.

Tipos de Machine Learning

https://www.grapheverywhere.com/machine-learning-que-es-tipos-ejemplos-y-como-implementarlo/

Las universidades recopilan una gran cantidad de datos que pueden utilizar para mejorar el proceso educativo en diferentes maneras. Un ejemplo es el desarrollo del programa M-Write por investigadores de la Universidad de Michigan, concebido como una herramienta para ayudarlos a aprender temas específicos al escribir sobre ellos y evaluar las fortalezas y debilidades de lo escrito antes de que los estudiantes entreguen sus ensayos al profesor.

Para lograrlo, M-Write incorpora un análisis automatizado de texto, que cual se enfoca, por ejemplo, en el vocabulario empleado o en su idoneidad para el tema asignado de acuerdo con los parámetros especificados en el algoritmo. Luego, la aplicación genera una evaluación por cada aspecto a considerar y la integra en una calificación tentativa, la que recibiría el ensayo. Los resultados son revisados por un asesor humano, lo que a su vez provee de más datos al algoritmo para mejorar su precisión.

Además de eso, se formó otro modelo alimentando más de 15,000 imágenes de Tommy Hilfiger para crear conjuntos de datos y con la ayuda de la inteligencia artificial, comprender mejor sus propios diseños.

Estas son algunas de las fases necesarias para identificar y llevar a cabo un proyecto basado en machine learning:

Las aplicaciones del machine learning en el sector logístico son muy amplias. Una de las más importantes es la de realizar predicciones relativas a la demanda, uno de los puntos clave en el cadena de suministro. Esta tecnología permite recoger datos, almacenarlos e interpretarlos en tiempo real, así como detectar patrones para ‘entender’ los déficits o excesos de demanda y actuar en consecuencia. 

El machine learning puede pronosticar condiciones de circulación de las mercancías y los vehículos, así como de las condiciones climatológicas. En la cadena logística, en la que el buen funcionamiento de cada eslabón de la cadena es determinante para que toda ella opere como debe, el machine learning es muy apreciado para anticiparse a los posibles errores técnicos que puedan darse en dispositivos tecnológicos.

El aprendizaje automático es muy eficaz para la puesta en marcha de sistemas de optimización operacional rápidos y eficientes, ya que en pocos segundos puede establecer una evaluación de cuándo debe realizarse una tarea específica. 

En cuanto a la planificación de rutas, el machine learning comprueba por sí mismo cuál es la mejor ruta en cada momento para realizar el transporte de una mercancía gracias un sistema de aprendizaje basado en algoritmos que contribuye a evitar circulaciones lentas o restricciones de tráfico. Esto permite usar el recorrido más rentable en base a criterios de número de kilómetros o velocidad a la que puede circularse por una vía, lo que repercute en un menor consumo de combustible. También desempeña, por lo tanto, un papel básico en la optimización de procesos logísticos en la gestión de una flota vehicular.

En materia de seguridad, el machine learning se emplea para la protección de datos de posibles ciberataques, ya que puede predecirlos y prevenirlos, y para descubrir posibles intrusiones en la red de comunicación de datos. El reconocimiento mediante elementos biométricos, como la cara, las huellas dactilares o la voz, está cobrando fuerza, en especial en almacenes

De igual modo, se planea aplicarla en la investigación médica además de aplicarla a la atención al paciente a través de la planificación de terapias más adecuadas. 
Federico.-

1. En el sector financiero
2. Asistencia virtual
3. Marketing, publicidad y redes sociales
4. Desplazamientos y viajes más eficientes
5. Salud y medicina
6. Mejores comunicaciones
7. Seguridad
8. Aplicaciones de machine learning a nivel industrial
9. Aplicaciones de machine learning para smart cities

El machine learning es una rama de la Inteligencia Artificial (AI) que desarrolla modos en que las máquinas aprenden a predecir resultados y tomar sus propias decisiones basadas en datos. 

A través del machine learning, los equipos informáticos son capaces de mejorar procesos aprendiendo de su propia experiencia y de los datos introducidos. De este modo, perfeccionan y facilitan cualquier proceso sin haber sido específicamente programados para hacerlo. Estos sistemas, en otras palabras, automatizan procesos y eliminan la necesidad de que intervenga un humano para dar instrucciones concretas a la máquina. 

Las principales aplicaciones de machine learning tienen que ver con el análisis del Big Data, una tarea que sería inabarcable por humanos y que los sistemas informáticos pueden no obstante realizar de forma rápida. 

A través de esta información, los sistemas de machine learning son capaces de identificar riesgos y oportunidades y tomar las mejores y más eficientes decisiones basadas en datos. 

Un tipo de Inteligencia Artificial que desarrolla técnicas que permiten a máquinas tomar decisiones. Aprenden gracias a encontrar patrones en los datos y predecir situaciones posteriores.

En medicina, donde decidir si realizar una operación o no a un paciente o en el mundo de los negocios conocer en qué fechas es mejor bajar los precios o estimar ventas. Motores de búsqueda, reconocimiento del habla y del lenguaje o robótica.

Otras:

·         Detección de rostro. Lo vemos en nuestros móviles.

·         Anti-spam. Mediante el uso de tags.

·         Anti-virus. Detectando software malicioso.

·         Genética. En la clasificación de secuencias de ADN.

·         Forecast. De clima o tráfico.

·         Comprensión de textos.

·         Vehículos autónomos y robots.

·         Análisis de imágenes de alta calidad.

·         Análisis de comportamiento de consumo y productividad. Para la identificación de clientes potenciales y en general en sectores de telco, banca, seguros…

Han aparecido empresas  que afirman contar con conocimiento valioso para lograr un «taquillazo».

Vault, una nueva empresa israelí fundada en 2015, garantiza poder predecir qué grupos sociales verán sus películas, simplemente analizando el feedback que reciben de los trailers que publican online.
En 2015, se fundó ScriptBook, una empresa que ha desarrollado un algoritmo que predice la rentabilidad de una película con sólo analizar el guion.

Warner bros ha anunciado que trabajará con Cinelytic para mejorar su eficiencia en la etapa de aprobación de los guiones. Han asegurado que la IA no sacrificará la creatividad, sino que proporcionará insights para tomar mejores decisiones en esta etapa; la creatividad humana es aún muy necesaria para lograr un taquillazo.