Ejemplos y aplicaciones de aprendizaje automático

Un subcampo de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (ML) utiliza algoritmos para detectar patrones en los datos y resolver problemas complejos. Numerosos campos e industrias dependen diariamente del aprendizaje automático para mejorar la eficiencia, la precisión y la toma de decisiones. Recientemente, las tecnologías ML se han reforzado con dos subcampos propios: aprendizaje profundo (DL) y visión artificial. Siga leyendo para ver ejemplos del mundo real de cómo el aprendizaje automático y estos subcampos se utilizan en los negocios y la educación en la actualidad.

El papel del aprendizaje profundo y la visión artificial

En 2023, el aprendizaje profundo ha permitido visión de computadora evolucionar aún más, proporcionando máquinas con la capacidad de realizar pruebas rápidas con varios millones de imágenes de prueba. Esto ha permitido que las últimas aplicaciones de ML en todos los sectores utilicen diversas aplicaciones basadas en la visión, como la detección de distracción del conductor, técnicas de visión de objetos y computadoras, visión 3D y segmentación de imágenes. La combinación de estas técnicas con algoritmos de aprendizaje profundo y múltiples métodos de aprendizaje profundo han permitido el desarrollo de algoritmos en tiempo real para ayudar en las actividades de conducción. 

Además, la tecnología de reconocimiento de imágenes ahora se utiliza para reconocer diferentes escenas de tráfico y objetos, mientras que la extracción de características se emplea para el seguimiento de objetos y el reconocimiento de imágenes. Al combinar la visión por computadora con algoritmos ML, las aplicaciones de la industria pueden desarrollar algoritmos en tiempo real que pueden ayudar a identificar diferentes escenas de tráfico y objetos en ellas.

Ejemplos de aprendizaje automático por industria

Aquí hay más ejemplos de aprendizaje automático de los sectores industriales:

Fabricación: El sector de la fabricación está reinventando sus ecosistemas operativos con aplicaciones de aprendizaje automático avanzadas que afectan a todo, desde las cadenas de suministro y los controles de inventario hasta el mantenimiento predictivo. Estos siete aplicaciones de la vida real ilustrar cómo las tecnologías ML están revolucionando el negocio de la fabricación. 

Médico: En el campo médico, las tecnologías ML se han utilizado para diagnosticar enfermedades neurológicas y musculoesqueléticas. Por ejemplo, entrenado Algoritmos ML puede detectar una amplia gama de enfermedades mediante la identificación de patrones en los datos del paciente. Además, ML puede estimar la gravedad de las enfermedades con gran precisión, lo que permite una atención eficiente al paciente. Los chatbots y el reconocimiento de imágenes ayudan a los médicos con servicios oportunos que salvan vidas.  

Los algoritmos de visión por computadora se utilizan para analizar imágenes de radiología, como imágenes de resonancia magnética. Esta tecnología puede detectar tumores y otras anomalías en el cuerpo mucho más rápido que los médicos. También está ayudando a mejorar los resultados de los pacientes a través del diagnóstico temprano. 

En 2023, las plataformas de aprendizaje profundo habilitadas para IA se utilizarán ampliamente en la industria del cuidado de la salud. Estas plataformas permiten el aprendizaje profundo para analizar el historial médico completo del paciente, las imágenes de radiología y los análisis de sangre. Proporcionan a los médicos información práctica sobre la salud de un paciente. Los algoritmos de aprendizaje profundo también pueden usar imágenes y genómica para analizar datos no estructurados, como registros médicos. Esto reducirá el costo de las pruebas y mejorará la precisión del diagnóstico.

Finanzas: En el sector financiero, los algoritmos de ML personalizados se pueden utilizar para la detección de fraudes y otras formas de seguridad. El aprendizaje profundo también se puede utilizar para analizar datos a través de un proceso llamado "análisis multivariante continuo". Este proceso utiliza un análisis predictivo que se basa en entradas y resultados anteriores, lo que permite a las empresas tomar decisiones utilizando datos más confiables.

La seguridad cibernética: Los profesionales de la ciberseguridad pueden usar tecnologías ML para desarrollar modelos antivirus, bloquear posibles ataques cibernéticos y diseñar filtros de correo no deseado. El aprendizaje automático también se puede utilizar para detectar posibles fraudes o amenazas cibernéticas mediante la referencia cruzada de la actividad de los clientes con otras herramientas de seguridad de TI. 

Ventas y atención al cliente: El uso de algoritmos de ML y datos en línea en tiempo real puede ayudar a las empresas a crear modelos de ML que hagan recomendaciones inteligentes y personalizadas. Amazon utiliza inteligencia artificial, cerebro de comercio y redes neuronales artificiales para crear su propio motor de recomendación para los clientes. Otras empresas de comercio, como Walmart, también utilizan redes neuronales para recomendar productos relevantes en función del historial de pedidos y el historial de navegación recientes de los clientes. 

Automatización industrial: Los fabricantes de robots industriales ahora usan sistemas inteligentes con aprendizaje automático para reducir costos y aumentar la eficiencia. Las empresas de automatización industrial también están utilizando redes neuronales artificiales y modelos de aprendizaje de refuerzo profundo para crear mejores soluciones de automatización. 

Análisis de negocio: El aprendizaje automático está revolucionando los negocios al proporcionar potentes soluciones de análisis. Con su capacidad para reconocer patrones de grandes conjuntos de datos de forma rápida y precisa, ML se está convirtiendo en una herramienta invaluable para empresas de todos los tamaños. El aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones basadas en información basada en datos que pueden conducir al éxito a largo plazo.

EDUCACION: Los ejemplos de aprendizaje automático del mundo real se pueden aplicar al conocimiento y aprendizaje de los estudiantes. Permitir que los estudiantes tengan un enfoque práctico dentro de un lugar de trabajo o ambiente fuera del salón de clases habitual refuerza su valor práctico y la comprensión de las ideas dentro de un contexto profesional. Estos ejemplos implican modelos de enseñanza centrados en el alumno y aprendizaje basado en proyectos. Los proyectos desafiantes permiten a los estudiantes pensar fuera de la caja y debatir ideas sobre la mejor manera de aplicar el conocimiento existente a nuevos problemas. 

Los ejemplos de aprendizaje automático se pueden usar para brindarles a los estudiantes oportunidades de interactuar con sus compañeros, brindándoles una forma de explorar y aprender, así como reforzar muchas habilidades que son necesarias para el éxito. 

Investigación: El aprendizaje automático seguirá siendo un actor importante en los laboratorios de investigación de la industria, con diseñadores de algoritmos de IA y equipos de investigación que buscan las mejores soluciones para implementar. La IA explicable es un ejemplo de cómo se utiliza el aprendizaje automático para comprender y explicar mejor los modelos de aprendizaje automático. Los modelos DL se utilizan para detectar patrones en grandes conjuntos de datos.

Los sistemas de inteligencia como la Web Semántica permiten a los usuarios consultar información en línea con procesamiento natural del lenguaje (PNL) consultas. Esta es una excelente manera de expandir la investigación y reunir a los investigadores para colaborar en varios proyectos. 

Ejemplos avanzados: Los algoritmos genéticos lógicos se utilizan en diversas aplicaciones industriales, como la predicción del comportamiento del cliente, la minería de datos, las soluciones de análisis, Internet predictivo, redes, lógica difusa y más. Las plantas de producción de electricidad también utilizan el aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo a fin de reducir el tiempo de inactividad de la planta. 

Estudio de caso: aprendizaje automático en el aula 

Los ejemplos de aprendizaje automático del mundo real pueden ayudar al aprendizaje basado en la investigación, ya que pueden proporcionar a los estudiantes las últimas investigaciones y recursos para desarrollar sus habilidades de resolución de problemas y pensamiento crítico. 

Aprendizaje basado en indagación permite a los estudiantes explorar y conectar el mundo que los rodea, y realizar experimentos en el aula que tienen implicaciones del mundo real. Mientras realizan la investigación, los estudiantes avanzan haciendo preguntas continuamente, lo que promueve una experiencia de aprendizaje integral. Hacer cumplir aprendizaje basado en la indagación dentro del salón de clases, se alienta a los estudiantes a explorar el mundo de forma independiente. 

Esto se puede hacer a través de proyectos, resolución de problemas y exploración de temas complejos. Gracias a las tecnologías ML, los ejemplos de aprendizaje automático pueden ayudar a los estudiantes a recordar mejor la información mientras exploran problemas o crean proyectos en un entorno práctico. De esta manera, los estudiantes pueden practicar sus habilidades mientras interactúan con material que es interesante y relevante para ellos.

Los ejemplos de aprendizaje automático en el campo del aprendizaje motivan e involucran a los estudiantes. Los estudiantes pueden aplicar sus conocimientos y habilidades en un entorno más enfocado, aumentando su compromiso y conocimiento disciplinario y brindando contexto para su aprendizaje.

Este tipo de enfoque de aprendizaje también ayuda a los estudiantes a crear aplicaciones de aprendizaje automático del mundo real en el aula. 

En la Escuela de Educación de la Universidad Northeastern, los educadores han estado utilizando los recursos del programa para ayudar a sus estudiantes a participar en aplicaciones de aprendizaje automático del mundo real. Los proyectos se han centrado en el desarrollo de herramientas para la gestión de salas, análisis de datos y modelos predictivos que se pueden utilizar en aulas o entornos escolares. 

Al involucrar a los estudiantes con ejercicios de aprendizaje automático que tienen aplicaciones en el mundo real, los maestros pueden ayudar a sus estudiantes a desarrollar habilidades y conocimientos más allá de las habilidades de alfabetización científica. A través de estos proyectos, los maestros están ayudando a sus estudiantes a convertirse en pensadores críticos y solucionadores de problemas completos, al mismo tiempo que los inspiran con nuevas ideas para proyectos de investigación que tal vez deseen llevar a cabo de forma independiente o dentro del salón de clases.

Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock.com

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• Fuente: https://www.dataversity.net/machine-learning-examples-and-applications/