Aprendizaje Automático

La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático

El Aprendizaje Automático ya está presente en nuestra vida cotidiana: desde soluciones inteligentes de entretenimiento en el hogar como Amazon Alexa hasta coches parcialmente autopropulsados, recomendaciones personalizadas de productos en el comercio on line o detección de fraudes en el sector financiero.
El Aprendizaje Automático es la aplicación técnica de la Inteligencia Artificial en la cual un sistema informático aprende por medio de ejemplos y luego traduce lo que ha aprendido en actividades ejecutadas de manera autónoma. Mediante el Aprendizaje Automático como algoritmo autoadaptable, se pueden filtrar, analizar, integrar y utilizar con fines comerciales enormes cantidades de datos de forma automática. Aunque la implementación práctica del Aprendizaje Automático está lejos de alcanzar su máximo potencial, ya está siendo utilizado en los siguientes sectores:

  • Detección precoz de anomalías en la prevención de fraudes y errores en el sector bancario y financiero
  • Mejor orientación al cliente basada en el comportamiento y el interés por el comercio electrónico, las empresas minoristas y todo tipo de proveedores de productos y servicios
  • Mantenimiento predictivo en la fabricación y en cualquier otro lugar donde se utilicen máquinas que requieran servicio o piezas de repuesto
  • Procedimientos de diagnóstico automatizados en la medicina moderna

Beneficios del Aprendizaje Automático

  • Fácil identificación de patrones en grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados o flujos de datos, incluida la detección de anomalías.
  • Rápido desarrollo de proyectos de análisis de datos intensivos.
  • Rápido procesamiento y clasificación de nuevos datos basados en ejemplos

Aprendizaje Automático con mimacom

  1. Análisis y visualización de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados o flujos de datos. Esto incluye entender qué tipos de datos están disponibles y las relaciones entre ellos.
  2. Evaluación de diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje, o incluso una combinación para determinar el resultado óptimo. Para ello, el algoritmo se alimenta de datos y genera un modelo.
  3. Activación del modelo generado para proporcionar predicciones, utilizar la información y tomar decisiones.

El AA y la IA continuarán evolucionando radicalmente en los próximos años y se convertirán en factores decisivos de éxito para un número creciente de industrias. En el futuro, serán tan esenciales en la atención sanitaria, el suministro de energía, la logística, el comercio en línea y el marketing como lo serán para la industria automovilística en su camino hacia el desarrollo de vehículos autopropulsados o para la industria de la seguridad cibernética para protegerse de las amenazas cada vez más extendidas y complejas a la seguridad de las TI. ¿Has pensado en implementar el aprendizaje automático en tus datos? ¡Pónte en contacto con nuestros expertos para un primer intercambio y descubre cómo tu negocio puede aprovechar el aprendizaje automático para conseguir un mayor impacto!

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