16 de abril

Què és el Machine Learning i quines aplicacions té?

Universitat Carlemany

Share: 

La tecnologia avança a passes agigantades i l'aprenentatge de rutines per part dels dispositius n'és un exemple clar. Gràcies al Machine Learning, l'ús d'aquests aparells tecnològics és cada cop més personalitzat.

Per més inversemblant que sembli, valgui la redundància, la ciència de dades proporciona a aquestes màquines tot el que necessiten "saber" per fer-nos la vida més senzilla.

D'aquesta manera, el Machine Learning es fonamenta en aplicacions que tenen l'habilitat d'aprendre a partir de la experiència. D'aquesta manera, les seves prediccions són molt més exactes i la seva ajuda per prendre decisions es torna molt més efectiva.

¿Què és el Machine Learning?

Parlar de Machine Learning és fer-ho d'intel·ligència artificial. Aquesta branca de la IA es basa en crear diverses aplicacions que fan servir dades recollides per aprendre i ser més precises sense la necessitat de ser programades per acomplir aquesta funció.

És important destacar que un algoritme no és més que una seqüència d'etapes a seguir dins del processament estadístic d'unes dades. Durant aquest aprenentatge, els algoritmes reconeixen patrons i característiques que els ajuden a decidir i predir. A mesura que es millora l'algoritme, la presa de decisions també ho fa.

Si fem una ullada al nostre voltant podem trobar centenars d'exemples d'usos de Machine Learning. 

Per exemple, trobem aquesta tecnologia en els comandaments de veu que s'utilitzen per realitzar cerques web i reproduir música o en oferir-nos recomanacions en pàgines web a partir d'allò que hem comprat o vist amb més freqüència. 

La intel·ligència artificial imita les capacitats i habilitats humanes, però el Machine Learning fa un pas més enllà i apren automàticament de la IA.

La importància d'aquesta tecnologia

El Machine Learning genera un interès brutal perquè permet emmagatzemar i gestionar quantitats immenses de dades.

Això possibilita la creació de models automàtics que proporcionin resultats de forma més precisa. Com a conseqüència, es poden trobar oportunitats de negoci minimitzant molt els riscs a córrer.

¿Quins exemples de Machine Learning podem trobar? ¿Per a què s'utilitzen? 

El Machine Learning té un gran nombre d'aplicacions dins de diferents tipus d'indústries. Te'n mostrem algunes:

Reconeixement efectiu d'imatges

Un dels usos més habituals és el reconeixement d'imatges.

En molts casos es poden identificar objectes dins d'una imatge digital. En les fotos en blanc i negre, cada píxel indica la intensitat de la imatge, mentre que en les de color cada píxel ofereix tres intensitats diferents en colors diversos.

A més, també pot ajudar en funcions de detecció facial dins d'una imatge o en el reconeixement d'un tipus de caracter o altre en un escrit.

Reconeixement de veu

Com hem comentat, el Machine Learning s'utilitza en els comandament de veu per realitzar cerques al web. 

Un software concret tradueix la veu en text reconeixent les paraules que es pronuncien. Aquesta tecnologia es pot fer servir en interfícies i cerques de veu, entre d'altres aplicacions. 

Diagnòstics mèdics per a pacients

Una aplicació important d'aquesta tecnologia és el seu ús com a part dels instruments que utilitzen els professionals de la salut per proporcionar diagnòstics mèdics. Permet extreure dades que planifiquin i personalitzin el tractament del pacient analitzant la combinació de diversos paràmetres clínics.

Machine Learning en economia: l'arbitratge

Dins de l'àmbit econòmic, l'arbitratge es defineix com aquella estratègia financera que treu rèdits econòmics a partir de multitud d'operacions de compra-venta d'un actiu en concret. El benefici especulant amb aquest actiu (comprant barat i venent car) aprofitant la divergència de preus que hi ha en els diferents mercats.

Aquestes estratègies es poden automatitzar a través d'un algoritme de negociació.

Associacions d'aprenentatge

Una asociación d'aprenentatge es defineix com aquells coneixements que s'extreuen a partir d'establir asociacions entre diferents productes. El Machine Learning analitza com es relacionen aquests productes que els usuaris adquireixen i a partir d'aquest aprenentatge es capaç de fer recomanacions de productes semblants.

Classificacions

Classificar és organitzar cada element dins d'un apartat específic. A partir de recollir dades, el Machine Learning analitza la particularitat de cada objecte i l'enquadra en una categoria en concret.

Sistemes predictius

En base a les dades que contingui un sistema "X", el Machine Learning permetrà predir determinats successos a partir de càlculs de probabilitat.