MACHINE LEARNING

Machine learning es un cierto tipo de inteligencia artificial que permite el desarrollo de sistemas que pueden aprender sin estar programados para hacerlo, o con solo una mínima lógica de inicio. La principal forma en que funciona el aprendizaje automático es que el sistema desarrolla conocimiento o inteligencia en respuesta a la exposición continua a nuevos datos.

¿Cómo usan las organizaciones el aprendizaje automático?

Con la presencia omnipresente de la informática, Internet y la computación en la nube, machine learing está en todas partes. Desde los programas de correo electrónico utilizan patrones de aprendizaje automático para identificar si un mensaje de correo electrónico es correo no deseado o un correo electrónico normal; hasta los mismos programas de desarrollo.
El hecho clave es que el aprendizaje adaptativo, por lo que con la absorción continua de datos, el programa puede identificar nuevas formas de correo no deseado. Lo mismo ocurre con los programas antivirus. Cuando está utilizando algo como Google Translate, hay un algoritmo en el fondo que se ejecuta según los principios de ML que lee el texto y realiza la traducción.

¿El machine learning será una buena opción para su organización?

Cuando se implementa con precisión, ML puede ayudarlo a resolver problemas de grandes negocios con el potencial de agregar ingresos o reducir el gasto en dólares de una manera significativa. Casi todas las organizaciones que existen se están ahogando en datos que van desde compras, datos demográficos de clientes, datos de ubicación, datos de búsqueda, datos de precios, información de inventario y datos relacionados con la entrega.

Para implementar el aprendizaje automático, una empresa necesita:

  • Una comprensión profunda del proceso de aprendizaje automático.
  • Una comprensión de los diversos tipos de algoritmos disponibles y los tipos de problemas a los que se pueden aplicar.
  • Una comprensión de los flujos de datos.
  • Realizando beneficios de grandes negocios

Considere un escenario en una compañía similar a FedEx donde se enrutan varios paquetes al destino equivocado. La situación es esta. Los paquetes vienen con un cierto código de barras que indica el destino correcto. Se supone que las máquinas de enrutamiento deben recibir estos paquetes, leer el código de barras y pegar otra etiqueta de código de barras a su izquierda.

Dado el hecho de que muchos de los paquetes no tienen pegatinas de código de barras impresas correctamente, el código de barras no se está leyendo correctamente y, en consecuencia, las nuevas pegatinas se están pegando con códigos de barras incorrectos. Esta situación está madura para ML. ¡Incluso Joey de “Friends” podría darse cuenta de eso!

Machine learning categories

Para mas información : http://techgenix.com/machine-learning-business-benefits/

 





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