¿Qué es aprendizaje automático?
Gracias al aprendizaje automático, las empresas pueden enseñar a los sistemas a resolver problemas que se produzcan con los algoritmos de aprendizaje automático y conseguir mejores resultados con el tiempo.
Las empresas de hoy no se entienden sin los datos. Y para poder tomar mejores decisiones de negocio, necesitan extraer información valiosa de esos datos. No obstante, el volumen ingente de los datos y su complejidad hacen que analizarlos con las herramientas tradicionales sea muy difícil. Compilar, probar, iterar y desplegar modelos analíticos para identificar patrones e información valiosa en los datos son tareas que consumen mucho tiempo a los empleados. Además, después de su despliegue, esos modelos también deben monitorizarse y ajustarse constantemente a medida que la situación del mercado o los propios datos van cambiando. Así funciona el aprendizaje automático, ya que es la solución.
Para obtener más información sobre el aprendizaje automático, consulta nuestro artículo sobre AI Platform de Google Cloud.
Definición de aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que consiste en proporcionar grandes cantidades de datos a un sistema para que este aprenda y mejore de forma autónoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo. No es necesario programarlo de forma explícita.
Como el aprendizaje automático permite que los sistemas informáticos se ajusten y se optimicen a medida que acumulan más "experiencias", cuantos más datos se incluyan, más precisos serán los resultados.
De hecho, estas aplicaciones automatizan la tarea de crear modelos estadísticos. El aprendizaje automático de Python es un ejemplo excelente de aprendizaje automático, ya que aprende de los datos, identifica patrones y toma decisiones con una intervención humana mínima.
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Casos prácticos de aprendizaje automático
Automatización de procesos robóticos
La combinación de la automatización de procesos robóticos (RPA) y el aprendizaje automático genera una inteligencia autónoma capaz de automatizar tareas complejas, como el procesamiento de aplicaciones de hipotecas.
Optimización de ventas
Los datos de los clientes pueden entrenar algoritmos de aprendizaje automático para analizar las opiniones de los clientes, analizar previsiones de ventas y predecir la tasa de abandono de los clientes.
Servicio de atención al cliente
Algunos casos prácticos de aprendizaje automático son los bots de chat y los asistentes virtuales automatizados con los que se automatizan tareas rutinarias de los servicios de atención al cliente y se acelera la resolución de problemas.
Seguridad
El aprendizaje automático ayuda a las empresas a mejorar sus capacidades de análisis de amenazas y la forma en que responden a los ciberataques, los hackers y el software malicioso.
Marketing digital
El aprendizaje automático permite a los profesionales del marketing identificar nuevos clientes y ofrecer los materiales de marketing idóneos a los usuarios adecuados en el momento oportuno.
Prevención del fraude
El aprendizaje automático ayuda a las empresas de tarjetas de crédito y a los bancos a revisar cantidades ingentes de datos transaccionales para identificar actividad sospechosa en tiempo real.
Productos y servicios relacionados
Google ofrece una serie de productos, soluciones y aplicaciones de aprendizaje automático innovadores en una plataforma en la nube fiable que permite a las empresas desarrollar e implementar modelos y algoritmos de aprendizaje automático fácilmente.
Al usar productos como AI Hub, AI Platform y los elementos básicos de IA, las organizaciones pueden hacerse una idea de todos los datos que producen, recogen o consultan, independientemente de su formato, para tomar decisiones empresariales útiles.
