Analizamos el tema, aprendizaje automático: definición, tipos y aplicaciones considerando que esta tecnología mantiene un desarrollo constante.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático se basa en la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el procesamiento de información para analizar todos los datos posibles con el objetivo de detectar patrones que evidencien conductas y transacciones.
El aprendizaje automático se adapta gradualmente para mejorar su propia eficiencia conforme pasa el tiempo. Esto se logra analizando ciertos comportamientos y reconociendo patrones entre diferentes instancias.
Tipos de aprendizaje automático
Sin supervisión
Es cuando no existen datos previamente provistos. Una vez que la computadora tiene tiempo para recopilar datos basados en los patrones del usuario, puede comenzar a implementar y enseñarte cosas por sí misma.
Supervisado
Este algoritmo depende de que la persona entrene al sistema para reconocer patrones en un conjunto de datos. Proporcionará a la computadora predicciones e insumos específicos, así como los resultados de los datos proporcionados.
Reforzado
Se utiliza después de recopilar una cantidad considerable de datos; el algoritmo aprende continuamente de ellos y evoluciona con el tiempo para seguir siendo eficiente.
Semi supervisado
Es la combinación de algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado. Cuando se busca crear un modelo específico que ahorre tiempo y dinero, éste es el camino ideal.
Cuando hay una cantidad significativa de datos de entrada y solo una pequeña parte de estos están etiquetados correctamente, un algoritmo semi-supervisado es muy útil.
Aplicaciones
En la actualidad, ya se está utilizando para encontrar nuevas soluciones en diferentes campos de conocimiento, entre los que destacan:
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Es un proceso que busca ampliar la comprensión del lenguaje humano aún con los errores humanos que se pueden cometer. Asistentes virtuales como Alexa o Siri pueden traducir instantáneamente de un idioma a otro, reconocer la voz del usuario e incluso analizar sus sentimientos y utilizan esta herramienta.
Sugerencias y recomendaciones con base en el historial digital
Permite hacer sugerencias personalizadas de diversa índole, ya sea en la compra en plataformas online, canciones o servicios.
Vehículos inteligentes
Con el aprendizaje automático, este tipo de vehículos podrán ajustar la configuración interna (temperatura, música, inclinación del respaldo, etc.) según las preferencias del conductor.
Redes sociales
Se aplica para detectar cuentas y noticias falsas, así como contenidos no permitidos en retransmisiones en directo que bloquea automáticamente.
Ciberseguridad
Los nuevos antivirus y motores de detección de malware que utilizan aprendizaje pueden acelerar la detección y mejorar la habilidad de reconocer anomalías.
Detección de fraudes
En tiempo real es una herramienta poderosa que los comerciantes pueden utilizar para reducir la incidencia de transacciones fraudulentas.
Las plataformas de prevención de fraude utilizan tecnología de aprendizaje automático para generar puntajes de riesgo que permiten a las empresas eliminar de manera efectiva las transacciones fraudulentas sin rechazar las legítimas.
Cuando una transacción se ejecuta a través de la plataforma de prevención de fraude, se verifica a lo largo de varias líneas con una base de datos de contracargos y datos de terceros en constante crecimiento.
Ventajas
Los sistemas de aprendizaje automático tienen la capacidad para procesar grandes volúmenes de transacciones, a diferencia de la revisión y prevención manual de operaciones.
El rendimiento del aprendizaje automático mejora progresivamente a lo largo del tiempo, al tener cada vez más transacciones analizadas para generar conocimiento y respuesta ante posibles fraudes.
El aprendizaje automático tiene la capacidad de prevenir y combatir el fraude de tarjetas no presentes (CNP, por sus siglas en inglés).
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