Aplicaciones de Machine Learning

Aplicaciones de Machine Learning

A medida que nos adaptamos a la era digital las aplicaciones de Machine Learning son cada vez abundantes. Esta extraordinaria forma de inteligencia artificial se viene utilizando en diversas industrias y profesiones de manera más frecuente.

Algunos ejemplos de aplicaciones de Machine Learning son el reconocimiento de imágenes y del habla, arbitraje estadístico, diagnostico medico, asociaciones de aprendizaje, predicción, clasificación, extracción y regresión.

9 Aplicaciones de Machine Learning

Reconocimiento de Imagenes

El reconocimiento de imágenes es una de las aplicaciones de aprendizaje automático mas comunes. Existen muchas situaciones en las que se puede clasificar el objeto como una imagen digital. Las medidas para las imágenes digitales describe las salidas de cada pixel de la imagen.

En el caso de las imágenes en blanco y negro se toma como medida la intensidad de cada pixel. Por ejemplo, si una imagen en blanco y negro tiene N*N pixeles, el numero total de pixeles sera la medición de N².

En las imagenes a color cada pixel proporciona 3 mediciones de la intensidad de 3 componentes de color principales, es decir, RGB. Por lo tanto una imagen a color N*N, hay 3 medidas de N².

Una de las Aplicaciones de Machine Learning es el reconocimiento de imagenes

Este tipo de reconocimiento también lo podemos aplicar a:

  • Reconocimiento de caracteres: Una pieza de escritura la podemos segmentar en imágenes mas pequeñas, cada una con un solo caracter. Las categorías pueden ser las letras del alfabeto del idioma a utilizar, los 10 dígitos y algunos caracteres especiales.
  • Detección de Rostros: Las categorías podrían ser con el rostro presente versus el rostro no presente. También puede existir una categoría para cada persona en una base de datos que contenga varias persona.

Reconocimiento de Voz

El reconocimiento de voz o Speech Recognition es la traducción a texto de las palabras habladas. También se le conoce como Reconocimiento de Voz Automático (ASR) o voz a texto (STT).

el reconocimeinto de voz es una aplicacion del aprendizaje automatico

En el reconocimiento de voz, una aplicación de software reconoce las palabras habladas, podemos segmentar la señal en porciones que contienen fonemas o palabras distintos. En cada segmento, se puede representar la voz por la intensidad o energía en diferentes bandas de frecuencia de tiempo.

Las aplicaciones de Machine Learning y reconocimiento de voz incluyen interfaces de usuario tales como marcación por voz, control de dispositivos domóticos o enrutamiento de llamadas. Además se puede utilizar para entrada de datos simples, procesamiento de voz y preparación de documentos estructurados.

Diagnóstico Médico

El aprendizaje automático proporciona técnicas, métodos y herramientas que pueden ayudar a resolver problemas de diagnóstico medico en varias áreas. El interés principal en desarrollar este tipo de inteligencia artificial es establecer la existencia e identificación precisa de una enfermedad.

Podemos establecer una categoría separada para cada enfermedad bajo consideración y una categoría para los casos en que la enfermedad no este presente. Al analizar los datos de los pacientes, el Machine Learning mejora la precisión del diagnostico médico.

Se espera que una de las aplicaciones de machine learning como el diagnostico medico tenga grandes avances en los siguientes años

Unos de los objetivos que busca la implementación exitosa de los métodos de ML es ayudar a la integración de sistemas computarizados en el entorno de la atención medica. De esta manera se proporcionarán oportunidades para facilitar y mejorar el trabajo de expertos médicos y así mejorar la calidad de atención.

Arbitraje Estadístico

El arbitraje estadístico se utiliza en finanzas para crear estrategias comerciales automatizadas, generalmente a corto plazo e involucran una gran cantidad de valores. En estas estrategias, se intenta implementar un algoritmo de negociación para un conjunto de valores con correlaciones históricas y variables económicas generales.

Estas mediciones se emiten como un problema de clasificación o estimación, basándose en la suposición de que los precios se moverán hacia un promedio histórico. Se pueden emplear la regresión linear y la regresión de vectores de soporte en los precios de un fondo cotizado en bolsa y una corriente de acciones.

En el apartado de clasificación, las categorías se pueden comprar, vender o no hacer nada por cada valor. Mientras que en el caso de la estimación, se trata de predecir el rendimiento esperado en un horizonte de tiempo futuro. En este caso, es necesario usar las estimaciones del rendimiento esperado para tomar decisiones comerciales como comprar, vender, etc.

Asociaciones de Aprendizaje

Las asociaciones de aprendizaje es el proceso de desarrollar ideas sobre diversas asociaciones entre productos. Un ejemplo de esto es cómo los productos aparentemente no relacionados pueden revelar una relación entre ellos de acuerdo al comportamiento de compra del cliente.

Esta aplicación de ML a menudo estudia la asociación entre productos que compran las personas, se le conoce como análisis de cesta. Conocer esta relaciones ayuda a sugerir el producto asociado o agruparlo para incrementar la posibilidad que el cliente lo compre.

Clasificación

La clasificación es el proceso de colocar a cada individuo de la población como una variable independiente en un estudio de muchas clases. La clasificación ayuda a los analistas a usar mediciones mediante reglas establecidas eficientemente para identificar la categoría a la que pertenece cada objeto.

Los datos para este tipo de aplicación consisten en muchos ejemplos de objetos con su clasificación correcta. En el caso de los bancos antes de decidir desembolsar un préstamo, evalúa la capacidad de pago de los clientes.

Este tipo de clasificación es posible al considerar factores como los ingresos del cliente, edad, ahorro e historial financiero.

Predicción

Si consideramos el ejemplo de un banco que calcula la probabilidad de que uno de sus cliente no pueda pagar el préstamo; primero debe clasificar los datos disponibles en ciertos grupos, luego establecer reglas sugeridas por los analista y después calcular las probabilidades.

la prediccion o calculos de probabilidad es una de los aplicaciones de machine learning

Estos cálculos de probabilidad se pueden realizar en diferentes industrias para diversos propósitos. Por ejemplo, podemos tener proyecciones de venta basados en los informes históricos del negocio. Al tener esta proyección otros departamentos también podrían tener su calculo de probabilidad, como el departamento de compras o logística.

Extracción de Información

La IE o extracción de información es una aplicación de de ML que extrae información estructurada de datos no estructurados. Esta información se obtiene de artículos, paginas web, blogs, correos electrónicos o informes comerciales.

Esta aplicación de extracción de información toma datos como un conjunto de documentos y produce datos estructurados en forma resumida. La salida de datos puede ser en una hoja de excel o una tabla en una base datos relacional.

En la industria del Big Data, la extracción se esta convirtiendo en una pieza clave ya que antes se esperaba a finalizar el día para recolectar lotes de datos, sin embargo, actualmente se pueden obtener en tiempo real, tan pronto como se generan.

Regresión

El Machine Learning se puede aplicar a la regresión. Supongamos que x= x1, x2, x3, …xn son las variables de entrada mientras que «y» es la variable de salida, aplicando el ML a la regresión podemos producir la salida (y) sobre la base de la variables de entrada.

Podemos usar el ML en la regresión para optimizar los parámetros y calcular el resultado más cercano posible. Ademas podemos mejorar las funciones para obtener un nuevo y mejor modelo para trabajar, esto se conoce como diseño de superficie de respuesta.

Palabras Finales Sobre las Aplicaciones de Machine Learning

El machine learning ha estado presente durante muchos años, y cada día se encuentra más escenarios donde es posible desarrollar aplicaciones. Sin duda sera de gran ayuda en cada aspecto de la vida para hacerla más fácil.

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