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¿Para qué podemos usar el aprendizaje automático?
¿Para qué podemos usar el aprendizaje automático?

Video: ¿Para qué podemos usar el aprendizaje automático?

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Video: ¿Qué es machine learning? Aprendizaje automático 2024, Marcha
Anonim

A continuación, compartimos algunos ejemplos de aprendizaje automático que usamos todos los días y quizás no tengamos idea de que están impulsados por ML

  • Asistentes personales virtuales.
  • Predicciones durante los desplazamientos.
  • Vigilancia de videos.
  • Servicios de redes sociales.
  • Correo electrónico no deseado y filtrado de malware.
  • Atención al cliente en línea.
  • Refinación de resultados de motores de búsqueda.

Además, ¿para qué se puede utilizar el aprendizaje automático?

Puede hacer lo siguiente con Machine Learning:

  • Reconocimiento de imagen, texto, video.
  • Mejorar la ciberseguridad (algoritmos basados en web para detectar fraudes, malware, blanqueo de capitales, análisis de tráfico web, delitos cibernéticos)
  • Mejor servicio al cliente (IVR)
  • Mejores instalaciones sanitarias (detección y prevención de la diabetes)

Del mismo modo, ¿qué es el aprendizaje automático y por qué lo necesitamos? Aprendizaje automático es necesario para tareas que son demasiado complejas para que los humanos las codifiquen directamente. Algunas tareas son tan complejas que es poco práctico, si no imposible, para los humanos resolver todos los matices y codificarlos explícitamente.

Posteriormente, también cabe preguntarse, ¿cuáles son los beneficios del aprendizaje automático?

Los 8 principales beneficios comerciales del aprendizaje automático

  • Simplifica el marketing de productos y ayuda a obtener pronósticos de ventas precisos.
  • Facilita predicciones y diagnósticos médicos precisos.
  • Simplifica la documentación que requiere mucho tiempo en la entrada de datos.
  • Mejora la precisión de las reglas y modelos financieros.
  • Fácil detección de spam.

¿Cuál es el uso de ML?

Aprendizaje automático ( ML ) es el estudio científico de algoritmos y modelos estadísticos que los sistemas informáticos usar para realizar una tarea específica sin usar instrucciones explícitas, confiando en patrones e inferencias. Se considera un subconjunto de la inteligencia artificial.

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