Los 5 Principios del Machine Learning

Florida Universitaria

El aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta estratégica para cualquier sector

 

El machine learning o aprendizaje automático es una ciencia que se integra en la denominada inteligencia artificial. Llamamos machine learning al proceso en el que la máquina puede aprender a interpretar los datos que recibe para, sin supervisión humana, encontrar la acción más adecuada. Dicho en otras palabras, el machine learning hace referencia a la capacidad de una máquina o software para aprender mediante la adaptación de ciertos algoritmos de su programación respecto a cierta entrada de datos en su sistema.

En los últimos años, el científico de datos ha sido la única profesión requerida para implementar sistemas de machine learning en cualquier organización, en el ámbito privado y público. Ahora la industria está tomando consciencia de que los únicos modelos válidos de aprendizaje automático, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan, son aquellos que funcionan en producción.

Una encuesta realizada por Refinitiv revela que el sector financiero ha sido uno de los que más ha aprovechado en los últimos años el rápido desarrollo del ‘machine learning’. De hecho, el 90% de los altos ejecutivos y los expertos en ‘big data’ encuestados ya los han implantado y todos afirman que es fundamental para su estrategia empresarial. 

Florida Universitària Business School impartirá el curso que viene el Máster en Data Science y Big Data, el único programa del mercado en el que no es imprescindible haber cursado carreras técnicas y que, por tanto, no se limita a los denominados perfiles STEM –expertos en Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas-. Con este título propio, el centro da respuesta a la necesidad del mercado de profesionales altamente especializados en el manejo de grandes volúmenes de datos; personas capaces de extraer conocimiento útil de las fuentes de información que apoyen los objetivos del negocio a través del análisis de esos datos.

El nuevo programa superior está dirigido a personas con titulación universitaria interesadas en desarrollar su profesión en la ciencia de datos, machine learning y Deep learning, personal técnico de cualquier área empresarial, personal directivo y ejecutivo de empresa y personas de cualquier disciplina que quieren dar un nuevo impulso a su carrera profesional.

Conoce algunas de las aplicaciones prácticas del machine learning en el día a día de cualquier sector del mercado. 

Aplicaciones prácticas del machine learning

1. Gestión de riesgos financieros

El 75 por ciento de las empresas está realizando importantes inversiones en aprendizaje automático y el 62 por ciento de los directivos encuestados tiene previsto contratar a más expertos en datos en el futuro, ya que los bancos y los gestores de activos pretenden obtener una ventaja competitiva con respecto a los datos y la tecnología. Las principales aplicaciones del Aprendizaje Automático fueron la gestión de riesgos (82% de los encuestados), seguidas del análisis y los informes de rendimiento (74%) y, en tercer lugar, la generación de rendimientos alfa (63%).

2. Detección precoz del cáncer

En un estudio que aplicó la ciencia de datos para revisar mamografías iniciales de mujeres que desarrollaron cáncer posteriormente, la tecnología logró detectar hasta un 52% de los cánceres hasta un año antes de que fueran diagnosticadas de manera oficial. Esto logra demostrar la efectividad y velocidad que tienen los algoritmos de machine learning frente al humano. Además, también se puede utilizar para advertir los factores de riesgo de enfermedad en poblaciones grandes.

 

3. En el marketing

Las grandes marcas han comenzado a usar el machine learning para conocer mejor los hábitos y preferencias de sus clientes para ofrecer productos más ajustados a sus necesidades. Un ejemplo claro es cuando visitas un producto en alguna página y de pronto ese producto se te aparece en muchas otras páginas para evidentemente finalizar la compra.

 

4. Seguridad de datos

El machine learning puede predecir qué archivos son malware con gran precisión. De hecho, los algoritmos pueden buscar patrones en cómo se accede a los datos en la nube e informar de anomalías que podrían predecir infracciones de seguridad.

 

5. En la educación

También se está utilizando el machine learning en la educación para detectar fortalezas y debilidades en el alumnado que el docente a simple vista no podría detectar. De esta manera se pueden crear nuevas estrategias para la enseñanza.

 

6. Campañas electorales

En el campo de los comicios, la ciencia de datos se usa básicamente para entender el comportamiento de los votantes. De hecho, ya existen casos en los que aplicar la inteligencia de datos ha ayudado a una formación a focalizar los recursos económicos, estratégicos y dirigir los mensajes de campaña casi de manera personalizada.

 

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