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¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático permite que las empresas habiliten los datos para enseñarle al sistema cómo resolver el problema junto con los algoritmos de aprendizaje automático y cómo mejorar con el tiempo.

Las empresas actuales son bombardeadas con datos. A fin de tomar mejores decisiones comerciales, deben darle un sentido. Pero el gran volumen combinado con la complejidad dificulta el análisis de datos mediante herramientas tradicionales. La compilación, la prueba, la iteración y la implementación de modelos analíticos para identificar patrones y estadísticas en los datos acaban con el tiempo de los empleados. Después de la implementación, esos modelos también deben supervisarse y ajustarse de forma continua a medida que la situación del mercado o los datos cambien. El aprendizaje automático es la solución.

Para obtener más información sobre el aprendizaje automático, lee sobre AI Platform de Google Cloud.

Aprendizaje automático definido

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autónoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explícitamente, a través de la ingesta de grandes cantidades de datos.

Debido a que el aprendizaje automático permite que los sistemas informáticos se ajusten y mejoren a sí mismos de forma continua a medida que acumulan más "experiencias", mientras más datos se pongan en ellos, más precisos serán los resultados.

De hecho, el aprendizaje automático automatiza el trabajo de compilación de modelos estadísticos. El aprendizaje automático de Python es un gran ejemplo de aprendizaje automático, ya que aprende de los datos, identifica patrones y toma decisiones con una intervención humana mínima.

¿Para qué se usa el aprendizaje automático?

Estos son algunos ejemplos de aprendizaje automático:

Automatización robótica de procesos (RPA)

La RPA combinada con el aprendizaje automático crea una automatización inteligente que es capaz de automatizar tareas complejas, como el procesamiento de aplicaciones hipotecarias.

Optimización de ventas

Los datos de clientes pueden entrenar algoritmos de aprendizaje automático para el análisis de opiniones de los clientes, el análisis de previsiones de ventas y las predicciones de deserción de clientes.

Atención al cliente

Los ejemplos de aprendizaje automático incluyen chatbots y asistentes virtuales automatizados para automatizar las tareas habituales de atención al cliente y acelerar la resolución de problemas.

Seguridad

El aprendizaje automático ayuda a las empresas a mejorar sus capacidades de análisis de amenazas y cómo responden a ataques cibernéticos, hackers y software maliciosos.

Marketing digital

El aprendizaje automático permite a los especialistas en marketing identificar clientes nuevos y ofrecer los materiales de marketing adecuados a las personas correctas en el momento preciso.

Prevención de fraudes

El aprendizaje automático ayuda a las empresas de tarjetas de crédito y los bancos a revisar grandes cantidades de datos transaccionales para identificar actividad sospechosa en tiempo real.

Google ofrece varios productos, soluciones y servicios de aprendizaje automático innovadores en una plataforma de nube confiable que permite a las empresas compilar y, luego, implementar fácilmente algoritmos y algoritmos de aprendizaje automático. 

Mediante productos como AI Hub, AI Platform y piezas fundamentales de la IA, las organizaciones pueden comprender todos los datos que producen, recopilan o consultan, sin importar el formato en el que estén, a fin de tomar decisiones empresariales prácticas.