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Los 5 usos más comunes del Machine Learning

Los 5 usos más comunes del Machine Learning

El Internet de las Cosas permite la recopilación de grandes conjuntos de datos que pueden hacer Machine Learning (ML), es decir, enseñar a los programas a responder en determinadas situaciones. Algunos de los usos más comunes de la tecnología de ML incluyen estas 5 funcionalidades.

Reconocimiento de voz

En la actualidad muchas empresas ofrecen asistentes digitales que le permiten usar la voz para comunicarse con un sistema informático. Apple, Microsoft, Google y Amazon ofrecen este servicio. Estas empresas no solo permiten que se proporcionen comandos de manera oral sino también funciones de software de voz a texto.

El Internet de las Cosas permite la recopilación de grandes conjuntos de datos que pueden hacer Machine Learning

Recomendación del producto

Los sistemas crean un perfil del cliente y recomiendan productos o servicios en función de los patrones anteriores. Los usuarios de Amazon y eBay reciben recomendaciones sobre productos. Organizaciones como LinkedIn, Facebook y GooglePlus recomiendan usuarios con los que posiblemente desee conectarse.

Reconocimiento de forma

Hay programas que permiten que diagramas y notas elaborados a mano de forma rudimentaria se conviertan en diagramas y texto más formales. Esto permite que las formas y las líneas de escritura a mano se conviertan en texto más formal, que posteriormente puede buscarse y analizarse.

Detección de fraudes de tarjetas de crédito

Se crea un perfil sobre los patrones de compra de un cliente. Cualquier desviación de estos patrones activa una alerta y el sistema automáticamente realiza la acción. Esta acción varía desde rechazar la transacción hasta notificar a las autoridades. Algunos de los eventos que se detectan y podrían indicar una transacción fraudulenta incluyen la compra de productos que normalmente no se compran, compras en diferentes áreas geográficas, comprar rápidamente muchos productos diferentes y comprar artículos de valores elevados.

Reconocimiento facial

Las cámaras de seguridad están en todas partes, desde las tiendas, las calles, los aeropuertos hasta los centros de transporte. Estas cámaras analizan continuamente las aglomeraciones de personas, y normalmente buscan actividades peligrosas ilegales, pero también se pueden usar para identificar y rastrear a personas. El sistema crea un patrón de características faciales específicas y luego busca una coincidencia de estos patrones faciales que desencadena algún tipo de acción.

Piensa en sus interacciones con los sistemas en línea y fuera de línea en la última semana. ¿Con cuántas aplicaciones de Machine Learning has interactuado?

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