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Diferencias entre plataforma y aplicación
Muchas veces cuando las empresas adquieren una solución tecnológica tienden a confundir términos...
Vivimos en la era de la innovación en donde cada vez existen más herramientas creadas para transformar la forma de trabajo tradicional. Se busca revolucionar los procesos para facilitarlos, autimatizando tareas y reducir el margen de errores. El Machine Learning es una herramienta que utiliza "AI", lo que basicamente permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita. A continuación te explicaremos un poco más sobre lo que es y algunas soluciones para que conozcas como puedes implementarla en tu negocio y obtener todos los beneficios.
¿Qué es el machine learning?
El Machine Learning es la rama dentro del área de Inteligencia Artificial que utiliza distintas técnicas y algoritmos computacionales para analizar, clasificar, predecir y aprender sobre determinados eventos, a partir de datos introducidos como “input” o entrada los cuales utilizados a su vez para entrenar el modelo de aprendizaje y finalmente emitir el “output” o salida esperada. Machine learning permite modelos a entrenar con conjuntos de datos antes de ser implementados
¿Qué Resuelve el machine learning?
El Machine Learning se ha vuelto un tema recurrente en la actualidad. Cada vez más empresas buscan aplicar esta herramienta en sus procesos. Es utilizado en una amplia gama de soluciones científicas, tecnológicas, financieras, de negocios y en la industria.
Te presentamos algunas de las soluciones más importantes de Machine Learning para negocios
- Clasificación
Dentro de estas soluciones, se encuentra la clasificación de datos, utilizada por ejemplo para etiquetar o detectar objetos a partir de imágenes, para lo cual se deben de establecer todas las posibles clases en el “dataset” de entrenamiento.
Esto, ha sido implementado en el sector industrial para contabilizar objetos de producción.
- Clusterización
Otra de las soluciones del Machine Learning es la clusterización, la cual es una técnica de agrupación, tal como la clasificación. La característica de la clusterización es que toma distintas métricas de los datos, a partir de las cuales se pueden definir distintos grupos (llamados “clusters”) e incluso un grupo promedio (esto acompañado a algoritmos como el de “K-means”).
Estas métricas suelen representarse gráficamente como distintos ejes, donde cada dato se sitúa geográficamente de acuerdo con los valores de sus métricas. Por ejemplo, esta solución es de gran valor para fines de evaluación de estándares de calidad, ya que permite encontrar anormalidades en datos, entradas o líneas de producción.
- Forecasting
Otro gran caso de uso del Machine Learning es el forecasting (o predicción), muy utilizado en los sectores financieros y de negocios. El forecasting consiste en tomar un gran conjunto de datos históricos para introducirlos a modelos de progresiones, los cuales se encargan de predecir el futuro a partir de datos del pasado.
Esta solución es muy utilizada en Business Analytics para encontrar tendencias en productos, en clientes o zonas de ventas, para anticiparse a posibles amenazas o atacar de manera inteligente áreas de oportunidad que impacten de manera positiva al negocio.
Todas estas soluciones buscan resolver los principales problemas de trabajo. Machine learning ofrece un valor potencial a las empresas para sacar el mayor provecho a sus datos y les ayuda a la toma de decisiones. La ventaja de machine learning es que es posible aprovechar algoritmos y modelos para predecir resultados.
Algunos de sus beneficios son análisis de datos, seguridad, inventarios, optimización de tiempos, atención a clientes, entre muchos otros.
Si quieres conocer más acerca de lo que es Machine Learning y los beneficios puedes ir al artículo ¿Qué es Machine Learning y para qué sirve? haciendo clic aquí.
Caso de uso iNBest
Un caso de uso de Machine Learning implementado por iNBest, fue la detección y escaneo de matrículas de autos. Esto, con la intención de automatizar un proceso de control de infracciones, y, para ello, se utilizaron dos distintas técnicas de Machine Learning. Por un lado, la detección de la matrícula como tal de un automóvil, a partir de visión computacional, y, por otro lado, la clasificación de caracteres para el escaneo de la matrícula. Para esto último, se proporcionó un “dataset” de cada posible caracter, para poder entrenar el modelo de predicción.
Así, combinando estas dos técnicas, el modelo es capaz de:
- Reconocer una matrícula de auto a partir de una imagen.
- Segmentar los caracteres encontrados dentro de la matrícula.
- Entrenar el modelo a partir de los datasets proporcionados para cada carácter posible.
- Predecir los caracteres.
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