Machine Learning: Soluciones y Aplicaciones para tu empresa

En plena era de la información, el concepto de Machine Learning lleva varios años en boga ya que el impacto que ejerce sobre nuestra vida cotidiana está cada vez más presente, ya sea desde el uso que tenemos sobre nuestras preferencias musicales o cinéfilas, el reconocimiento de voz, o la automatización de numerosos procesos inteligentes con tecnología cloud incluyendo la aplicación de modelos de Deep Learning para asemejarse al razonamiento humano.

Por ello, adentrémonos un poco más en conocer por qué resulta tan importante el machine Learning a nivel empresarial:

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning o en español “aprendizaje automático” hace referencia a la capacidad que tienen las máquinas para aprender de los datos por sí solas mediante modelos predictivos ya sean estructurados o no estructurados. De esta manera, los sistemas que incluyen machine learning son capaces de automatizar muchos procesos sin requerir de intervención humana y sin ser expresamente programados para ello, permitiendo incluso realizar predicciones centrándose en realizar una clasificación o clustering para la identificación de patrones o anomalías.

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning es una subcategoría que conforma el Machine Learning y está diseñado para permitir que los sistemas sean capaces de entrenarse por si mismos de la misma manera que un humano puede sacar sus propias conclusiones, creando una especie de red neuronal artificial que permita realizar una aplicación de uso mucho más profunda.

¿Qué usos se le dan al Machine Learning? Ejemplos:

Algunas de las aplicaciones más comunes basadas en Machine Learning que podemos encontrarnos son:

• Detección de Fraudes: Cualquier empresa que pertenezca al sector financiero, telefónico o semejante puede aprovechar tecnología basada en Machine Learning para la detección automática de fraudes a tiempo real, comportamientos inusuales por parte de los usuarios, sistemas o entornos bancarios que puedan vulnerar las políticas de seguridad definidas por parte de la compañía.
• Recomendaciones: Las plataformas de películas, videojuegos o música bajo demanda aprovechan la tecnología de aprendizaje automático para realizar recomendaciones u ofertas personalizadas a sus clientes en base a los datos, preferencias, ubicación o históricos de sus usuarios.
• IoT: Toda la tecnología, gadgets o asistentes virtuales que podamos encontrarnos en una Smart home, incluyendo los reconocimientos faciales o por voz pueden ser aprovechados por la ML para diferentes usos como la seguridad, análisis o previsibilidad.
• Realización de Modelos Predictivos:  El aprendizaje a partir del dato permitirá prever a nivel corporativo una predicción de ventas estacionales, requerimientos de stock, pronosticar la demanda energética o futuras tendencias, debemos tener en cuenta que cualquier empresa dispone de mucha información por parte de los usuarios: antigüedad, ticket medio, servicios contratados, recurrencia…etc para alcanzar este objetivo.

5 Ventajas del Machine Learning aplicado a la empresa:

• Reducción de Costes
• Automatización de procesos
• Incremento de la seguridad
• Inteligencia de negocio más precisa
• Optimizar la atención al cliente

¿Cómo influye el Machine Learning en la tecnología cloud?

El aprovechamiento de tecnologías cloud basadas en Data&IA permiten generar un espectro muy amplio de servicios destinados a sacar un rendimiento mucho más efectivo y preciso al brindar una visión holística sobre el dato aprovechando el Machine Learning, como, por ejemplo:

• Computación cognitiva: basada en modelos de procesamiento de lenguaje natural o data mining para generar correlaciones, patrones o asociaciones que permitan mejorar la toma de decisión simulando el pensamiento humano e incluso la detección de emociones.
• Bots y Asistentes Virtuales: el aprovechamiento del machine Learning junto a la inteligencia artificial permite definir procesos de aprendizaje, razonamiento y autocorrección de manera automática para generar un lenguaje y comunicación iterativo con los usuarios.
• Seguridad informática: Existen una amplia gama de productos y servicios cuya tecnología se apoya en sistemas de Machine Learning para la detección de comportamientos anómalos y flujos de datos a tiempo real, con el objetivo de evitar brechas de seguridad.

¿Conoces algunas de las tecnologías de Machine Learning de Microsoft?

Los científicos de datos, ingenieros o desarrolladores que trabajen diariamente con Machine Learning pueden encontrar algunas de las soluciones y herramientas de ML más populares del mercado en la nube de Azure cómo:

• Azure Machine Learning: La plataforma administrada de ML de Microsoft que permite entrenar, implementar y administrar modelos en Azure con Python, Tensor Flow y CLI entre otros.
• Azure Cognitive Services: Permite crear aplicaciones inteligentes aprovechando el procesamiento de lenguaje natural mediante un conjunto de API pregeneradas como REST y SDK entre otros.
• Azure Databricks:  La plataforma de análisis de datos y flujos de trabajo en tiempo real ejecutada sobre Apache Spark que permite un procesamiento de datos de alta velocidad
• SQL Server Machine Learning Services: Permite entrenar e implementar modelos en SQL Server ejecutándolos en servidores locales como en una máquina virtual en la nube.