Estoy seguro de que la mayoría de ustedes ha escuchado sobre el aprendizaje automático y una idea de lo que es el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es el uso de big data, donde los algoritmos aprovechan los datos existentes para ayudar a las máquinas (computadoras) a encontrar información oculta sobre problemas complejos ricos en datos que de otro modo habrían pasado desapercibidos y se consideraría inexistentes. El algoritmo aprende a realizar una tarea determinada, así como a improvisar sin una mínima intervención humana. Estos sistemas a menudo no implican programación previa.
El aprendizaje automático puede aplicarse en casos en los que conoce el resultado que desea (aprendizaje guiado), o la información no se identifica de antemano (aprendizaje no guiado), incluso podría ser el resultado de la interacción entre un modelo y el entorno (aprendizaje de refuerzo )
¿Pero piensas en los beneficios del aprendizaje automático de IA? ¿Qué significa o qué diferencia puede aportarle el uso del aprendizaje automático en los negocios de TI? De acuerdo a Estadístico
Con esto en mente, veamos las ventajas del aprendizaje automático, que se está convirtiendo en una fuerza de transición en muchas industrias y cómo la industria de TI está dando forma a las otras industrias a través del aprendizaje automático.
Decisión comercial en tiempo real
La disponibilidad de información precisa es esencial en el momento adecuado. Con la cantidad de datos que se generan todos los días, será imposible examinar estos grandes datos para encontrar el dato que uno desea sin el aprendizaje automático de grandes datos e IA. Puede transformar grandes conjuntos de datos en decisiones inteligentes utilizando ML. Use Machine Learning y AI para mantenerse al tanto de la competencia y burlarlos cada vez. 
No más tareas manuales
Ningún ensayo de aprendizaje automático está completo sin mencionar el impacto del aprendizaje automático en el trabajo manual. En el pasado, el enfoque de TI era la reducción del trabajo manual, más bien la automatización de tareas predecibles y repetitivas. Ahora, este vacío se está llenando de aprendizaje automático con algoritmos que evolucionan para aprender a realizar tareas e improvisar sus operaciones.
Elimina la entrada manual de datos
La duplicidad y la inexactitud siempre han sido la ruina de la entrada manual de datos que enfrentan las empresas. Hoy en día, los algoritmos predictivos y el aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden reducir e incluso evitar tales errores en la entrada manual de datos. ¿Cómo lo hacen? Usan los datos que ya se descubrieron. Por lo tanto, sus empleados pueden usar el tiempo ahorrado para actividades que agreguen valor a su negocio.
Recursos útiles adicionales:
Detectar spam
Los proveedores de servicios de correo electrónico se han vuelto cada vez más inteligentes al identificar el correo no deseado con el tiempo, gracias a los beneficios de la IA. En el pasado, usaban métodos preexistentes basados en reglas para eliminar el spam. Hoy en día, utilizan redes neuronales para detectar mensajes de spam y phishing.
Reconocer imágenes
Alias visión por computadora. Las computadoras ahora pueden generar información numérica y simbólica a partir de imágenes y videos a través de minería de datos, reconocimiento de patrones y algoritmos de Machine Learning. Muchas organizaciones de industrias tan variadas como la salud, el automóvil utilizan esta inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el reconocimiento de imágenes.
Rendimiento y seguridad de red mejorados
Amenazas de seguridad cibernética, las intrusiones no tienen advertencias previas y aparecen de repente. Se requiere que las organizaciones se mantengan proactivas en el mantenimiento de la seguridad y en caso de que una invasión o detección de lugares adjuntos antes de que la intrusión se intensifique sea importante para evitar fugas de datos y cortes. Aquí es donde los algoritmos de aprendizaje automático son útiles a través del monitoreo de la red para detectar cualquier comportamiento anormal de la red en tiempo real. Llevan la seguridad a un nivel superior al ejecutar automáticamente medidas proactivas, adaptarse a los cambios y reemplazar el trabajo humano.
Industria de la salud
Gracias al uso de dispositivos portátiles y sensores que utilizan datos para evaluar la salud del usuario, el aprendizaje automático está haciendo grandes avances en la industria de la salud. Los algoritmos de Machine Learning ayudan a los expertos a analizar tendencias e identificar señales de alerta para proporcionar un diagnóstico preciso y un tratamiento oportuno.
Aprendizaje automático e IoT
La gran popularidad del aprendizaje automático se debe principalmente a la exageración en Internet de las cosas (IoT). Muchas organizaciones identifican a IoT como el impulsor de enormes beneficios potenciales en las operaciones comerciales. Pero muchos todavía no tienen una idea clara de dónde necesitan implementar IoT. Una plataforma de IoT basada en la nube no es suficiente para el rápido crecimiento de una organización.
Industria de petróleo y gas
El aprendizaje automático ahora se utiliza para encontrar nuevas fuentes de energía y analizar los minerales del suelo. Machine Learning predice la falla del sensor de refinería. ML también es clave en la racionalización de la distribución de petróleo.
Cómo el aprendizaje automático ayuda a las empresas a aumentar la satisfacción del cliente
Con los chat-bots y los sistemas automatizados de respuesta al cliente, las tareas de identificar los problemas del cliente y guiarlos a la información que necesitan se automatizan. De esta manera, las tecnologías de Machine Learning permiten a las organizaciones escalar mientras reducen costos, con alta precisión. Ahora los clientes no tienen que esperar largas preguntas por los agentes de soporte.
Ultimas palabras
Las ventajas de las tecnologías de Machine Learning se pueden aplicar a una variedad de situaciones y escenarios. ¿Tienes datos en el núcleo? La tecnología de aprendizaje automático está reemplazando rápidamente el trabajo humano en el segmento del mercado empresarial. Las organizaciones pequeñas, medianas y grandes pueden aprovechar las soluciones de Machine Learning. Considerar el LD como una iniciativa estratégica es una decisión lucrativa. Pero, es mejor acercarse a los proveedores de servicios de aprendizaje automático con sumo cuidado porque la implementación conlleva algunos riesgos comerciales.
Biografía del autor:
Manan Ghadawala es el fundador de 21Twelve Interactive, que es uno de los mejores empresa de desarrollo de aplicaciones móviles en India y Estados Unidos. Es un líder idealista con un estilo de gestión dinámico y prospera aumentando el crecimiento de la empresa con su talento. Es un profesional de negocios asombroso con un conocimiento asombroso y aplica tácticas ingeniosas para alcanzar esos cielos imaginarios para sus clientes. Su empresa también es reconocida por Top Empresas de desarrollo de aplicaciones móviles. Sígalo en Gorjeo El | Facebook El | LinkedIn