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7 ejemplos de Machine Learning en el Mundo Real

 

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial que se enfoca en el diseño y desarrollo de algoritmos que permiten a los ordenadores aprender de forma autónoma a partir de datos, sin la necesidad de ser programados explícitamente.

 

El aprendizaje automático se divide en dos categorías principales: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.

 

Se utiliza para predecir valores de salida a partir de valores de entrada conocidos, mientras que el aprendizaje no supervisado se utiliza para encontrar patrones y estructuras en los datos sin etiquetas previas.

 

Algunos ejemplos de aplicación del aprendizaje automático en el mundo real son:

 

  • Motores de búsqueda: Los motores de búsqueda utilizan técnicas de aprendizaje automático para mejorar la relevancia de los resultados de búsqueda y personalizarlos según las preferencias del usuario.

 

  • Sistemas de recomendación: Empresas como Amazon, Netflix y Spotify utilizan sistemas de recomendación basados en el aprendizaje automático para sugerir productos, películas y música a sus clientes.

 

  • Reconocimiento de voz: Asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant utilizan algoritmos de aprendizaje automático para reconocer y responder a las solicitudes de voz de los usuarios.

 

  • Detección de fraudes: Instituciones financieras utilizan técnicas de aprendizaje automático para detectar y prevenir fraudes en transacciones bancarias.

 

  • Diagnóstico médico: Profesionales de la salud utilizan técnicas de aprendizaje automático para ayudar en el diagnóstico de enfermedades y el diseño de tratamientos personalizados.

 

  • Conducción autónoma: Empresas de automóviles están desarrollando sistemas de conducción autónoma basados en técnicas de aprendizaje automático para mejorar la seguridad en las carreteras.

 

Ejemplos de aplicación del aprendizaje automático en el mundo real:

 

 

1. Airbnb

 

 

Airbnb utiliza el aprendizaje automático para garantizar que los usuarios puedan encontrar lo que buscan rápidamente y mejorar las conversiones, con millones de listados en ubicaciones en todo el mundo a diferentes precios

 

Hay varias formas en que la empresa implementa el aprendizaje automático y comparte muchos detalles en su blog de ingeniería.

 

  • Clasificación de imágenes; Para probar y optimizar la experiencia del usuario, implementó un modelo de clasificación de imágenes que usaba visión artificial y aprendizaje profundo.

Categorizar las fotos en función de diferentes habitaciones; Mostrar imágenes de listados agrupadas por tipo de habitación y garantizar que el listado siga las pautas de Airbnb.

Entrenando la red neuronal de clasificación de imágenes ResNet50, con una pequeña cantidad de fotos etiquetadas, permite clasificar con precisión las imágenes actuales y futuras cargadas en el sitio.

 

  • Clasificación de búsqueda; Modelo de clasificación optimizando la búsqueda y el descubrimiento.

Los datos de este modelo provienen de métricas de participación de los usuarios, como clics y reservas.

Listados ordenados al azar, dando un peso a varios factores dentro del modelo, incluidos el precio, la calidad y la popularidad entre los usuarios.

Cuanto más peso tiene un listado, más alto se mostrará en los listados.

 

Con datos de capacitación que incluyen la cantidad de invitados, el precio y la disponibilidad también incluidos en el modelo para descubrir patrones y preferencias para crear una experiencia más personalizada.

 

 

2. Netflix

 

 

Netflix utiliza el aprendizaje automático de varias maneras para brindar la mejor experiencia a sus usuarios.

 

La compañía también recopila continuamente grandes cantidades de datos, incluidas las calificaciones, la ubicación de los usuarios, la cantidad de tiempo que se ve algo, si se agrega contenido a una lista e incluso si algo se ha visto en exceso.

 

Estos datos se utilizan luego para mejorar aún más sus modelos de aprendizaje automático.

 

Recomendaciones de contenido;  Se personalizan según las preferencias de cada usuario individual.

 

Miniaturas generadas automáticamente; Analizando las elecciones de contenido anteriores de un usuario y aprendiendo el tipo de imagen que es más probable que lo anime a hacer clic.

 

 

3. Spotify

 

 

Spotify también utiliza varios modelos de aprendizaje automático para continuar revolucionando la forma en que se descubre y consume el contenido de audio.

 

Spotify utiliza un algoritmo de recomendación que predice la preferencia de un usuario en función de una recopilación de datos de otros usuarios.

 

Esto se debe a las numerosas similitudes que se dan entre los tipos de música que escuchan grupos de personas.

 

Las listas de reproducción son una forma de hacerlo, utilizando métodos estadísticos para crear listas de reproducción personalizadas para los usuarios, como Discover Weekly y mezclas diarias.

 

Spotify tiene una enorme base de datos con la que trabajar, especialmente si las canciones se agrupan y etiquetan con un significado semántico.

 

El modelo de aprendizaje automático puede servir canciones a usuarios con un historial de escucha similar para ayudar a descubrir música.

 

Con el algoritmo del lenguaje de procesamiento natural (NLP) que permite a las computadoras comprender el texto mejor que nunca, Spotify puede categorizar la música según el lenguaje utilizado para describirla.

 

Ayuda a los algoritmos a identificar canciones o artistas que pertenecen a listas de reproducción similares, lo que ayuda aún más al sistema de recomendación.

 

 

4. Detectar noticias falsas

 

Las herramientas de IA, como la generación de contenido de aprendizaje automático, pueden ser una fuente para crear noticias falsas, los modelos de aprendizaje automático que utilizan el procesamiento del lenguaje natural también se pueden usar para evaluar artículos y determinar si incluyen información falsa.

 

Las plataformas de redes sociales utilizan el aprendizaje automático para encontrar palabras y patrones en el contenido compartido que podrían indicar que se están compartiendo noticias falsas y marcarlas adecuadamente.

 

 

5. Detección de Salud

 

Existe la esperanza de que el aprendizaje automático y la IA, junto con la inteligencia humana, puedan convertirse en una herramienta útil para un diagnóstico más rápido.

 

Otras formas en que se utiliza la detección de imágenes en el cuidado de la salud incluyen la identificación de anomalías en radiografías o escaneos y la identificación de marcas clave que pueden indicar una enfermedad subyacente.

 

 

6. Seguridad de la vida silvestre

 

El asistente de protección para la seguridad de la vida silvestre es un sistema de inteligencia artificial que se utiliza para evaluar la información sobre la actividad de caza furtiva para crear una ruta de patrullaje para que los conservacionistas ayuden a prevenir los ataques de caza furtiva.

 

El sistema recibe continuamente más datos, como ubicaciones de trampas y avistamientos de animales, lo que lo ayuda a ser más inteligente.

 

El análisis predictivo permite a las unidades de patrulla identificar áreas donde es probable que visiten los cazadores furtivos de animales.

 

 

7. Modelos de Google

 

La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático se utilizan en muchos productos y servicios de Google.

El uso más popular en el contexto de la búsqueda es comprender el lenguaje y la intención detrás de las consultas de búsqueda.

 

Evolución en la búsqueda, gracias a los modelos y algoritmos de aprendizaje automático.

Anteriormente, los sistemas de búsqueda buscaban solo palabras coincidentes, que ni siquiera consideraban las faltas de ortografía.

Eventualmente, se crearon algoritmos para encontrar patrones que identificaran faltas de ortografía y posibles errores tipográficos.

 

Google confirmó en 2016 su intención de convertirse en una empresa pionera en aprendizaje automático.

  • RankBrain (2015)

RankBrain ayuda a Google a comprender cómo se relacionan diferentes palabras con diferentes conceptos.

Toma una consulta amplia y define mejor cómo se relaciona con los conceptos del mundo real.

 

  • Neural Matching (2018-2019)

Neural Matching ayuda a Google a comprender cómo se relacionan las consultas con las páginas al observar el contenido de una página o una consulta de búsqueda y comprenderlo dentro del contexto del contenido de la página o la consulta.

 

  • BERT (2019)

BERT significa Representaciones de codificador bidireccional de transformadores.

Permite a Google comprender cómo las combinaciones de palabras expresan diferentes significados e intenciones al revisar la secuencia completa de palabras en una página.

BERT ayuda a Google a comprender lo que un usuario está buscando para mostrar los mejores resultados relacionados con la búsqueda.

 

  • MUM (2021)

MUM significa Modelo unificado multitarea, se utiliza para comprender idiomas y variaciones en los términos de búsqueda.

 

  • LAMDA

Language Models for Dialog Application, o LaMDA, se utiliza para permitir que Google tenga conversaciones fluidas y naturales.

Para encontrar patrones en oraciones y correlaciones entre diferentes palabras para comprender preguntas matizadas, y predecir qué palabras es probable que aparezcan a continuación.

 

 

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Referencias; www.searchenginejournal.com/machine-learning-examples

Imagen; designed by iuriimotov > en Freepik > freepik.es

 

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