En los 煤ltimos a帽os, el uso de t茅cnicas de Machine Learning ha llegado a industrias tan diversas como los autom贸viles aut贸nomos y la previsi贸n financiera. Para comprender hacia d贸nde nos dirigimos, debes observar c贸mo la inteligencia artificial ya est谩 transformando estas y otras industrias.

Machine Learning

La era de las t茅cnicas de Machine Learning

L铆deres de pensamiento tecnol贸gico como Elon Musk y Bill Gates apuntan a la inteligencia artificial como una de las tecnolog铆as m谩s importantes para el futuro. El Machine Learning es un aspecto crucial de la inteligencia artificial y un 谩rea en la que se realizan importantes investigaciones en todo el mundo.

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驴Qu茅 hace un desarrollador de Machine Learning?

Detr谩s de todos los proyectos exitosos de Machine Learning, ya sea el autom贸vil aut贸nomo de Google o los sistemas de medios inteligentes como Amazon Echo, encontrar谩s desarrolladores de inteligencia artificial. El rol de un desarrollador de Machine Learning comprende tres grupos esenciales de habilidades:

  • Profundo conocimiento estad铆stico
  • Conocimiento de lenguajes de programaci贸n adecuados para algoritmos de inteligencia artificial.
  • Experiencia con modelos de Machine Learning
Lo que hace un desarrollador de Machine Learning

Lenguajes de Machine Learning

El conocimiento de lenguajes y t茅cnicas de programaci贸n es fundamental en este nuevo campo. Un perfil para un desarrollador de Machine Learning que trabaje en el campo deber铆a sentirse muy c贸modo con un lenguaje de programaci贸n como Python, Java o C++. Muchos desarrolladores de inteligencia artificial prefieren Python por su facilidad de uso. Los sistemas avanzados de 芦deep learning禄 y los sistemas en tiempo real que necesitan la velocidad de procesamiento preferir谩n C++ en su lugar. Los lenguajes de programaci贸n m谩s nuevos como Julia prometen tanto la facilidad de uso de Python como la optimizaci贸n de la velocidad de C++.

Tipos de Machine Learning

Hay varios tipos de inteligencia artificial, que comparten los mismos principios cient铆ficos generales, como una aplicaci贸n de clasificaci贸n e inferencia estad铆stica. Como muestra el gr谩fico a continuaci贸n, las t茅cnicas se est谩n aplicando en una amplia gama de industrias. Los datos muestran que 谩reas espec铆ficas como los autom贸viles aut贸nomos y los asistentes inteligentes est谩n creciendo muy r谩pidamente.

Tipos de Machine Learning

Aprendizaje supervisado

El primer tipo de inteligencia artificial es tambi茅n el m谩s simple. El aprendizaje supervisado implica algoritmos de Machine Learning que aplican t茅cnicas de aprendizaje estad铆stico a los datos que un desarrollador etiqueta de antemano. Luego, el algoritmo hace predicciones sobre nuevos conjuntos de datos basados 鈥嬧媏n patrones alrededor de las etiquetas que se proporcionaron. Esto da como resultado un comportamiento de aprendizaje altamente preciso.

Aprendizaje sin supervisi贸n

Este tipo de inteligencia artificial es un poco m谩s complejo. Implica alimentar el sistema con datos no estructurados y dejar que la m谩quina infiera patrones en los datos en ausencia de etiquetas en particular.

Es 芦no supervisado禄 en el sentido de que se proporciona menos orientaci贸n a la m谩quina en t茅rminos de en qu茅 variables enfocarse. Puede haber, digamos, 10 variables en un conjunto de datos. Mientras que el aprendizaje supervisado etiquetar铆a las variables y entrenar铆a el algoritmo en funci贸n de, por ejemplo, dos variables, en el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje es m谩s abierto.

La m谩quina puede identificar patrones basados 鈥嬧媏n variables, ya sea que el desarrollador las considere relevantes o irrelevantes. Si bien requiere m谩s esfuerzo para obtener resultados 煤tiles, a veces este tipo de inteligencia artificial puede generar conocimientos poderosos e inesperados que resuelven problemas complejos.

C贸mo el Machine Learning est谩 cambiando el juego para las principales industrias en 2022 1
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Algoritmos y T茅cnicas de Aprendizaje Estad铆stico

Adem谩s de estos conceptos b谩sicos, tambi茅n existe el aprendizaje por refuerzo, as铆 como herramientas espec铆ficas de Machine Learning para resolver clases de problemas. Algunos ejemplos incluyen:

  • Aprendizaje profundo
  • Redes neuronales
  • 脕rboles de decisi贸n
  • Agrupaci贸n
  • Modelos de regresi贸n

Cada uno de estos presenta varios tipos de algoritmos de Machine Learning que se pueden aplicar en un entorno de aprendizaje supervisado o no supervisado.

Machine Learning en el cuidado de la salud

La industria de la salud se encuentra entre los campos en los que el procesamiento del conocimiento de las m谩quinas es m谩s prometedor. Seg煤n Forbes, acad茅micos como los del Instituto Courant de Ciencias Matem谩ticas de la Universidad de Nueva York est谩n haciendo importantes contribuciones a la industria.

Estos expertos utilizan los avances tecnol贸gicos en inteligencia artificial para mejorar la forma en que se diagnostican y tratan las enfermedades. Los especialistas en inteligencia artificial colaboran con equipos m茅dicos de la talla del Centro M茅dico Langone de la Universidad de Nueva York y el Centro M茅dico Beth Israel Deaconess.

Hay grandes oportunidades para nuevas empresas en el campo de la medicina.  AiCure y Ayasdi son algunas de las nuevas empresas que han recibido importantes fondos de riesgo para aplicar la inteligencia artificial en el cuidado de la salud.

Inteligencia artificial en la industria de la movilidad

La industria de los autom贸viles sin conductor es el usuario m谩s destacado de la inteligencia artificial en el mercado del autom贸vil. Este mercado tiene varias entidades competidoras que est谩n trabajando en software para hacer que los autom贸viles se conduzcan mejor utilizando sistemas aut贸nomos. Las grandes empresas y las nuevas empresas con mucho dinero se han concentrado en esta industria. Una lista parcial de jugadores en este campo incluye:

Machine Learning
  • Uber
  • Google
  • tesla
  • magna
  • Motores generales
  • Lyft
  • Vado
  • Aurora Innovaci贸n
  • volkswagen

Seg煤n The New York Times , los autom贸viles aut贸nomos est谩n aplicando redes neuronales para resolver problemas como la visi贸n por computadora y la identificaci贸n de peatones.

C贸mo las m谩quinas inteligentes est谩n cambiando las finanzas

En finanzas, la inteligencia artificial se est谩 utilizando para reemplazar la toma de decisiones humana en las inversiones. Forbes se帽ala a los llamados fondos de cobertura 芦cuantitativos禄 como Renaissance Technologies por ser los m谩s exitosos en la aplicaci贸n de las nuevas t茅cnicas de aprendizaje estad铆stico en la asignaci贸n de capital. Otras instituciones financieras de Wall Street han desarrollado algoritmos muy sofisticados que aplican inteligencia artificial a las inversiones.

Inteligencia artificial en rob贸tica

Una variedad de nuevas empresas est谩 desarrollando activamente robots inteligentes que replican la inteligencia humana en entornos industriales o en el hogar. RobotIQ enumera algunas de las nuevas empresas innovadoras en rob贸tica, que incluyen:

  • Velodyne LiDAR : este startup obtuvo $ 150 millones en fondos y fabrica sensores rob贸ticos inteligentes para habilitar la visi贸n artificial.
  • Carbon 3D : este startup se centra en el uso de la innovadora producci贸n de interfaz l铆quida continua en la impresi贸n 3D para crear mejores materiales. Obtuvo $ 81 millones en fondos.

Los pr贸ximos cinco a帽os de m谩quinas inteligentes

Si bien se ha avanzado mucho en la aplicaci贸n de la inteligencia artificial al mundo real, hay m谩s por venir. Los tecn贸logos armados con algoritmos inteligentes y los expertos en la materia se combinan para crear soluciones innovadoras en todos los campos imaginables. Todo, desde la agricultura hasta los productos farmac茅uticos y la ciberseguridad. 

Es cierto que el Machine Learning puede ser desafiante, pero para eso estamos, para ayudar. Contacta hoy para programar tu sesi贸n de estrategia y dejar que comience la lluvia de ideas.

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