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10 usos prácticos del Machine Learning y Deep Learning

Machine Learning y Deep Learning son términos relacionados con la IA de los que escucharás hablar mucho en el futuro. ...

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Machine Learning y Deep Learning son términos relacionados con la IA de los que escucharás hablar mucho en el futuro. Aunque ya son parte del presente. Muchos dispositivos y aplicaciones que usamos en la actualidad los utilizan.

Pero hay muchos retos a los que enfrentarse en el futuro para alcanzar objetivos más ambiciosos:

  • Aumentar la capacidad de procesamiento.
  • Optimizar el uso de grandes volúmenes de datos.
  • Mejorar la privacidad de los datos.

Los nuevos profesionales tienen multitud de campos en los que desarrollar nuevas aplicaciones del Machine Learning y Deep Learning. El Máster en Big Data - Data Science & Analytics de CICE ofrece una formación innovadora y de calidad. Lo que necesitas para desarrollar una exitosa carrera laboral en este ámbito. Siempre orientada a las empresas y lo que el mercado laboral demandan.

¿Qué es Machine Learning y Deep Learning?

El Machine Learning se basa en algoritmos para parsear datos con el objetivo de hacer una predicción o sugerencia.

El Deep Learning es parte del Machine Learning y predica el aprendizaje desde el ejemplo de modo similar al cerebro.

10 ejemplos del uso de Machine Learning y Deep Learning utilizados en la actualidad

Machine Learning y Deep Learning no son solo tecnologías de futuro. Como muestra, aquí te dejamos estos ejemplos de uso actuales de las mismas.

1. Conducción autónoma de Tesla

Se basa en el reconocimiento de patrones de conducción. Y así puede predecir accidentes segundos antes de que tengan lugar. Su reto es poder procesar más datos para tener una herramienta más eficiente.

Coche autónomo Tesla - Machine Learning y Deep Learning

Fuente: Xataka

2. Detección de rostro o reconocimiento facial en los móviles

Es una de las aplicaciones más conocidas del Machine Learning y Deep Learning. Es posible que ya la tengas instalada en tu móvil para que ninguna otra persona pueda utilizarlo. Pero sus aplicaciones van más allá de la seguridad de los datos en smartphones. El Gobierno de España pretende usarlo para detectar sospechosos buscados en otros países.

3. Reconocimiento de voz y traducción automática de YouTube

¿En qué consiste? En el  reconocimiento de palabras pronunciadas en un vídeo y su traducción automática en texto. Las traducciones mejoran a medida que la herramienta aprende. Es decir, estas serán cada vez mejores.

4. Calificación de SPAM de Gmail

Ejemplos pasados le sirven a Gmail para detectar correos fraudulentos o maliciosos. Y aquellos que cada usuario marca como SPAM o borra sistemáticamente sin leer. Así los envía a la bandeja de SPAM y despeja la bandeja de correos recibidos.

Spam - Machine Learning y Deep Learning

5. Clasificación de secuencias de ADN en genética

Sus usos son científicos en su mayor parte. Se utilizan en ámbitos como la medicina, la antropología y la farmacología, entre otros.

6. Detección de Fraudes

Empresas como Paypal y entidades bancarias utilizan el Deep Learning para rastrear los millones de transacciones realizadas a diario. Y así detectar movimientos sospechosos de fraude o de blanqueo de capitales.

7. Recomendación de productos y perfiles

Empresas como Amazon y redes sociales como Instagram utilizan algoritmos para detectar qué quiere ver el usuario. Así le recomiendan cuentas o productos en función de sus visitas anteriores y de lo que otros usuarios con comportamiento similar siguen o compran. 

8. SEO

Google y otros buscadores los utilizan para determinar el posicionamiento en buscadores de páginas web.

9. Sistemas de reconocimiento de voz de asistentes virtuales

Siri o Alexa son ejemplos de esto.

10. Sistemas de riego inteligente para la agricultura.

Analizan diversos datos para maximizar las cosechas y ahorrar la mayor cantidad posible de agua al mismo tiempo.

Uso del machine learning para la agricultura


Como ves, las aplicaciones prácticas del Machine Learning y Deep Learning en la actualidad son muy interesantes. Las posibilidades en el futuro son ingentes, en ámbitos como la seguridad, el marketing, la industria, la medicina, la ciencia y muchos otros.



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