Aplicaciones Machine Learning

¿Qué es el Machine Learning?

El concepto Machine Learning, rama dentro de la Inteligencia Artificial que dota a los ordenadores de un aprendizaje automático sin necesidad de ser programados de forma continuada, ha tomado mayor protagonismo en la última década. En pocos años, los algoritmos catalogados como Machine Learning han evolucionado para conseguir manejar grandes volúmenes de datos (Big Data), obtener mejores resultados y resolver problemas de manera más eficiente.

Su uso es cada vez más variado. De hecho, según estimaciones de la consultora Accenture, su aplicación aumentará la productividad de las empresas más de un 40% para el año 2035. Además, en la actualidad más del 60% de los CEOs españoles ya están utilizando IA en sus procesos de automatización y el 25% de las empresas invierten hasta 44 millones de euros en modificar y reorientar sus modelos de negocio a los algoritmos, según el último informe de KPNG.

Aunque parezca que estamos hablando de tecnología del futuro, la realidad es que su aplicación prácticaforma parte del día a día de la población mundial.

Las mejores aplicaciones de Machine Learning

Sector financiero

En el sector financiero es clave el Machine Learning para la evaluación crediticia ya que se pueden analizar grandes conjuntos de datos para evaluar la solvencia de los solicitantes. Estos modelos pueden tener en cuenta una variedad de factores, incluidos historiales de crédito, ingresos, gastos y comportamientos financieros, para predecir la probabilidad de que un individuo o empresa incumpla con sus pagos.

Los algoritmos de Machine Learning son eficaces para identificar patrones y anomalías en las transacciones financieras que podrían indicar actividades fraudulentas. Estos modelos pueden analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y mejorar su precisión a medida que se exponen a más información.

Estos modelos ayudan también a evaluar y gestionar los riesgos y pueden analizar factores como tasas de interés, fluctuaciones del mercado, eventos geopolíticos y otros indicadores para prever posibles riesgos y ayudar en la toma de decisiones.

Además, personalizan productos y servicios y son capaces de automatizar los procesos. Otra función que pueden desarrollar es gestionar las carteras y trading algorítmico.

Marketing

Los modelos de Machine Learning pueden segmentar la audiencia al analizar los datos y comportamientos de compra. Los algoritmos de machine learning pueden analizar el comportamiento del usuario para predecir qué tipo de contenido es más probable que le interese a un individuo en particular.

Otro uso que se le puede dar es para recomendar productos de manera automática, optimizar precios y automatizar la publicidad.

Asistencia virtual

En cuanto a la asistencia virtual el Machine Learning puede procesar el lenguaje natural, aprender de manera automática en base a una serie de datos etiquetados o con unos patrones y relaciones no etiquetados. Además, puede reconocer voz y personalizar la interacción generando texto.

Salud

La aplicación de Machine Learning en el campo de la salud ha sido revolucionaria, ofreciendo avances significativos en diagnóstico, tratamiento, gestión de datos y atención al paciente. En cirugía, la robótica asistida por ML puede mejorar la precisión y la eficiencia. Gracias a esto se mejora la experiencia del paciente.

Comunicaciones

El Machine Learning ha influido significativamente en el sector de las comunicaciones, mejorando la eficiencia, la personalización y la seguridad.

Gracias al ml se realizan traducciones automáticas y los algoritmos pueden reconocer voces. Otra aplicación es el filtrado de spam y la optimización de redes sociales.

Seguridad

La aplicación de Machine Learning en seguridad cibernética ha sido cada vez más crucial para enfrentar las amenazas digitales en constante evolución.

Los algoritmos de ml pueden aprender el comportamiento normal de sistemas y redes para detectar anomalías que podrían indicar actividades maliciosas. Esto es especialmente útil para identificar amenazas desconocidas o ataques sofisticados.

También pueden analizar patrones de código y comportamiento para detectar malware. Se utiliza para mejorar la autenticación biométrica.

Ejemplos de uso del Machine Learning

1. Detección de rostro. El reconocimiento facial es una de las revoluciones más importante de la década. Se usa para desbloquear el móvil, probar filtros de Snapchat o Instagram e, incluso, para intentar predecir cómo se envejece. Si bien parece algo nuevo, la primera vez que se utilizó fue a finales del siglo XIX por el oficial de policía francés Alphonse Bertillon con el objetivo de identificar el rostro de criminales y sustituir el método de huellas dactilares. El software identifica las caras mediante un grupo de 68 referencias o puntos concretos, más o menos, cuya configuración es diferente en cada persona.
2. Reconocimiento de voz. Los primeros sistemas de reconocimiento de voz fueron creados en 1952 y se basaban en la potencia de voz del hablante. En la actualidad, se cuenta con sistemas como: “Ok Google” u “Oye Siri”, entre otros. Este es uno de los mejores ejemplos de Machine Learning. Con el objetivo de entender mejor qué es lo que se necesita cuando formula una pregunta, estos asistentes virtuales terminan conociendo todo del usuario como: patrones de sueño, mensajes, calendario, recordatorios, mails…
3. Gmail. Al marcar los correos como malware, el sistema termina entendiendo y aprendiendo a enviar dichos mensajes directamente a la carpeta de “no deseados” para mantener al usuario protegido de virus, fraudes o mensajes que no le interesan.
4. Marketing personalizado. Basado en la actuación del usuario cuando utiliza Internet, sus redes sociales o cómo interacciona, el ML aprende de ese comportamiento para recomendarle productos o servicios que encajen con él y se produce así un marketing personalizado basado en patrones de conducta. Empresas como Google, Amazon e Instagram, entre otras, trabajan con estos datos, ya que incrementa la eficiencia y productividad de las campañas. De hecho, gracias a la IA, las empresas pueden conocer las necesidades del usuario antes que él mismo lo sepa.
5. Google Maps para el tráfico. Cada día se recorren más de 1.000 millones de km alrededor del mundo utilizando Google Maps. Esta herramienta muestra las rutas más seguras y eficientes utilizando tecnologías basadas en patrones de tráfico y de movilidad recopilados a lo largo del tiempo y combinándolo con condiciones de tráfico en vivo. De esta forma, es como se aplica el Machine Learningpara poder generar pronósticos apoyados en ambos conjuntos de datos.
6. Coches autónomos. En la actualidad, existen coches capaces de conducir de manera autónoma, adelantar, aparcar o realizar cualquier tipo de maniobra. Este tipo de automóviles ofrecen la posibilidad de disminuir las incidencias de tráfico e incluso el número de accidentes, ya que, al eliminar el factor humano de la ecuación, el margen de error es prácticamente inexistente.
7. Diagnósticos médicos. El uso de sistemas inteligentes dentro de la medicina tiene un gran potencial, ya que permiten procesar una gran cantidad de información y generar diagnósticos ayudando a detectar patologías con mayor rapidez y menor margen de error de lo que lo haría un ser humano.

Las principales áreas en las que se usa Machine Learning son: oncología, ha demostrado una eficacia del 90% en detección de cáncer de mama y próstata; neurología, donde se han conseguido grandes avances en diagnóstico y tratamiento de ictus, alzhéimer o demencia senil; ginecología, ayudando a detectar malformaciones o problemas durante el embarazo, y genética, con programas capaces de detectar mediante el rostro más de 8.000 trastornos genéticos y enfermedades raras.