El machine learning es una innovación moderna que ha mejorado numerosos procesos industriales y profesionales, así como nuestra vida cotidiana. Es una subdisciplina de la inteligencia artificial (IA) que se centra en el uso de técnicas estadísticas para desarrollar sistemas informáticos capaces de aprender a partir de los datos disponibles.
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El machine learning permite a los sistemas informáticos aprovechar grandes volúmenes de datos de los clientes y adaptarse a nuevas condiciones y cambios. A través de algoritmos que aprenden de los datos, estos sistemas desarrollan comportamientos que no han sido programados previamente.
La capacidad de reconocer el contexto hace posible que herramientas como los asistentes digitales extraigan información relevante de correos electrónicos y realicen predicciones sobre el comportamiento futuro de los clientes. Esto permite comprenderlos mejor y pasar de un enfoque reactivo a uno proactivo.
El deep learning es una rama del aprendizaje automático basada en redes neuronales artificiales con múltiples capas, lo que mejora la optimización y la precisión de los resultados. Gracias a su evolución constante, el machine learning se aplica hoy en numerosos campos e industrias. A continuación, se presentan seis ejemplos reales de su uso.
1. Reconocimiento de imágenes
El reconocimiento de imágenes es uno de los ejemplos más conocidos y extendidos del machine learning en el mundo real. Permite identificar objetos dentro de una imagen digital a partir de la intensidad de los píxeles, ya sea en imágenes en blanco y negro o en color.
Ejemplos reales de reconocimiento de imágenes:
- Etiquetar una radiografía como cancerosa o no
- Asignar un nombre a una cara fotografiada (lo que se conoce como “etiquetado” en redes sociales)
- Reconocer la escritura a mano segmentando una sola letra en imágenes más pequeñas
Esta tecnología también se utiliza con frecuencia en el reconocimiento facial. A partir de una base de datos de personas, el sistema puede identificar similitudes entre rostros, una tecnología ampliamente empleada por las fuerzas de seguridad.
2. Reconocimiento de voz
El machine learning puede traducir la voz en texto. Ciertas aplicaciones de software pueden convertir voz en directo o grabada en un archivo de texto. La voz también puede segmentarse en función de intensidades en bandas de tiempo-frecuencia.
Ejemplos reales de reconocimiento de voz:
- Búsqueda por voz
- Marcación por voz
- Control de electrodomésticos
Algunos de los usos más comunes del reconocimiento de voz se encuentran en dispositivos como Google Home o Amazon Alexa.
3. Diagnóstico médico
El machine learning puede ayudar con el diagnóstico de enfermedades. Muchos médicos utilizan chatbots con capacidades de reconocimiento de voz para discernir patrones en los síntomas.
Ejemplos reales para el diagnóstico médico:
- Ayuda a formular un diagnóstico o recomendar una opción de tratamiento
- Oncología y patología utilizan el machine learning para reconocer tejidos cancerosos
- Analizar líquidos corporales
En el caso de enfermedades raras, el uso conjunto de software de reconocimiento facial y machine learning ayuda a escanear fotos de pacientes e identificar fenotipos que se correlacionan con enfermedades genéticas raras.
4. Arbitraje estadístico
El arbitraje es una estrategia de negociación automatizada que se utiliza en finanzas para gestionar un gran volumen de valores. La estrategia utiliza un algoritmo de negociación para analizar un conjunto de valores utilizando variables económicas y correlaciones.
Ejemplos reales de arbitraje estadístico:
- Negociación algorítmica que analiza la microestructura de un mercado
- Analizar grandes conjuntos de datos
- Identificar oportunidades de arbitraje en tiempo real
El machine learning optimiza la estrategia de arbitraje para mejorar los resultados.
5. Análisis predictivo
El machine learning permite clasificar los datos disponibles en distintos grupos, que posteriormente se definen mediante reglas establecidas por los analistas. Una vez completada la clasificación, es posible calcular la probabilidad de que se produzca un fallo.
Ejemplos reales de análisis predictivo:
- Predecir si una transacción es fraudulenta o legítima
- Mejorar los sistemas de predicción para calcular la posibilidad de fallo
El análisis predictivo es uno de los ejemplos más prometedores del machine learning. Es aplicable a todo; desde el desarrollo de productos hasta la fijación de precios inmobiliarios.
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6. Extracción
El machine learning puede extraer información estructurada de datos no estructurados. Las organizaciones acumulan grandes volúmenes de datos de clientes. Un algoritmo avanzado automatiza el proceso de anotación de conjuntos de datos para herramientas de análisis predictivo.
Ejemplos reales de extracción:
- Generar un modelo para predecir trastornos de las cuerdas vocales
- Desarrollar métodos para prevenir, diagnosticar y tratar dichos trastornos
- Ayudar a los médicos a diagnosticar y tratar los problemas rápidamente
Normalmente, estos procesos son tediosos. Pero el machine learning puede rastrear y extraer información para obtener miles de millones de muestras de datos.
El machine learning en el futuro
Esta tecnología supone un avance extraordinario dentro del ámbito de la inteligencia artificial y, desde sus primeras aplicaciones, ya ha mejorado nuestra vida cotidiana y está transformando el futuro. Si está preparado para aplicar estas capacidades a la estrategia de su negocio y crear experiencias verdaderamente personalizadas, aproveche todo el potencial del Personalisation Builder.
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