El aprendizaje automático -o aprendizaje automático- es la rama de la inteligencia artificial que trabaja con algoritmos que se mejoran por medio de la experiencia, dicho de otra forma, aprenden iterativamente de los datos.
Los sistemas de aprendizaje automático se usan para crear modelos predictivos basados en entradas continuas que se usan para anticipar, predecir y tomar decisiones.
Los modelos de aprendizaje automático aprenden de los datos y pueden ajustarse para producir mejores resultados. Cuantos más datos tengan, más rápido aprenderán y más precisos serán sus resultados. Es la mejora continua, aplicada al conocimiento.
Aprendizaje automático y administración de datos: una gran posibilidad
La administración de los datos de una organización es un desafío cada vez mayor para las compañías. A pesar de esto, la respuesta a este desafío no radica en centrarse en los procesos y sistemas de negocio, sino que tiene que ver con la innovación.
Recurrir al aprendizaje automático entrenando un algoritmo y lograr un modelo predictivo es la forma de transformar la dificultad en posibilidad y convertir los inconvenientes en beneficios como los siguientes:
- Un volumen creciente de datos: Si la administración de datos complejos, heterogéneos y rápidos en un entorno de big data está más allá de las capacidades humanas, no ocurre lo mismo con el aprendizaje automático. Aprovecha todos esos zetabytes de información y aprovecha las ventajas de los cientos de millones de sensores de IoT que están conectados en la actualidad para aprender y ayudar a crear un sistema más inteligente.
- Una serie de usuarios empresariales que sigue creciendo: Aún cuando plantea un desafío de seguridad para las compañías que deben ocuparse escrupulosamente de la administración de los puntos finales, es extraordinariamente eficaz para evitar que el algoritmo aprenda de forma continua.
- Nuevos hábitos: las migraciones, transformaciones, integración de datos o procesos analíticos avanzados no son circunstancias excepcionales en ninguna organización; más bien, son patrones que se repiten cada vez más, a medidaLa "medida" es un concepto fundamental en diversas disciplinas, que se refiere al proceso de cuantificar características o magnitudes de objetos, fenómenos o situaciones. En matemáticas, se utiliza para determinar longitudes, áreas y volúmenes, mientras que en ciencias sociales puede referirse a la evaluación de variables cualitativas y cuantitativas. La precisión en la medición es crucial para obtener resultados confiables y válidos en cualquier investigación o aplicación práctica.... que los usuarios empresariales optan por la experimentación y las instituciones los empoderan para hacerlo, proporcionándoles las herramientas adecuadas. El aprendizaje automático aprovecha todos estos entradas para seguir aprendiendo y dotando al sistema de nuevas perspectivas, una visión más completa y un conocimiento más profundo de cada dato.
El uso del aprendizaje automático para la administración de datos es una posibilidad extraordinaria para avanzar hacia un modelo de liderazgo basado en la información, que impulsa a la organización hacia el éxito en cada una de sus iniciativas disruptivas. Al mismo tiempo, te permitirá hallar respuestas a todas aquellas preguntas que nunca hubieras podido responder, por limitaciones presupuestarias o simplemente debido a que no era humanamente factible.
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Aprendizaje automático: 4 beneficios para su negocio
¿Los datos son tu prioridad? ¿Está su organización preparada para liberar el potencial de cada bit de información? Es esencial prestar atención que los resultados de cualquier iniciativa digital solo pueden ser tan buenos como la calidad de los datos a partir de los cuales se ejecuta.
Al mismo tiempo de poner en práctica software de calidad para garantizar estándares adecuados, la decisión de decantarse por el aprendizaje automático para la administración de datos tiene muchos beneficios para los usuarios comerciales. A modo de ejemplo:
- Mayor velocidad de entrega de datos para iniciativas comerciales críticas.
- Aumento de la productividad y eficacia de los procesos.
- Mejor adecuación de las recomendaciones, cuando el modelo predictivo se combina con la visibilidad de metadatos en toda la compañía.
- Latencias reducidas al automatizar muchas tareas de administración de datos.
La inteligencia artificial en general – y, para este caso, el aprendizaje automático en particular – abre un mundo de posibilidades antes impensables para la inteligencia humana: lo vemos en diagnósticos médicos, en análisis masivos de acreditación facial, e inclusive ahora con el seguimiento del contagio de COVID-19.
Las compañías ya están desarrollando este tipo de proyectos para aprovechar cada bit de sus datos y así solucionar cuestiones estratégicas, identificar patrones a gran escala y predecir escenarios, entre muchos otros usos que, antes por cuestión de tiempo, costo y espacio, eran no pudieron llevar a término.
