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Principal estudio de caso de aprendizaje automático de la vida diaria real | Estudio de caso de aprendizaje automático 2024

Los 10 principales estudios de casos de aprendizaje automático de la vida real de 2022. Aplicación del aprendizaje automático en ciencias y biotecnología

Escrito por Ashok Kumar · Lectura de 6 min >
aprendizaje automático en la vida diaria

El aprendizaje automático es un subconjunto de algoritmos que pueden permitir a las computadoras realizar tareas sin programación explícita o algoritmos para aprender sin una programación precisa. El aprendizaje práctico está relacionado con el aprendizaje automático en forma de programas de IA con la capacidad de leer y pensar como seres humanos. El aprendizaje profundo está relacionado con la Mente Profunda. Es un pequeño conjunto de aprendizaje automático donde redes neuronales acostumbrarse y aprender del big data.

Alcance del aprendizaje automático: - 

Del pasado todavía podemos ver que la tecnología influye en nuestra forma de vida, facilitando nuestro trabajo. Como vemos, la tecnología es casi universal. Si cree que el aprendizaje automático tiene un futuro mejor, entonces podría ser el mejor trabajo que puede elegir entre muchas oportunidades y pagará un salario más alto. Bueno, puedes contribuir al crecimiento de la Tierra a través del aprendizaje automático. Este campo crece diariamente; aprende el conceptos básicos de aprendizaje automático para entenderlo mejor.

El aprendizaje automático es un subcampo de la Inteligencia Artificial. Ayuda a construir sistemas automatizados que puedan leer por sí solos. Luego, el sistema mejora su rendimiento mediante el aprendizaje experiencial sin intervención humana. Esto permite a las máquinas tomar decisiones basadas en datos.

El aprendizaje automático es una excelente manera de trabajar. Según un Informe Anual de 2021, Ingeniero de Aprendizaje de Máquinas es líder en términos de salario, poscrecimiento y demanda general.

Se prevé que el mercado mundial del aprendizaje electrónico crezca de 8.43 millones de dólares en 2019 a 117.19 millones de dólares en 2027. Aprendizaje automático tiene el potencial de generar cambios dinámicos en todas las industrias. Dado que el aprendizaje automático es tan frecuente en nuestras vidas hoy en día, es difícil imaginar un futuro sin él.

Los 10 mejores algoritmos de aprendizaje automático para principiantes

Los 10 principales estudios de casos de aprendizaje automático de la vida real de 2024

1) Uber: –

Cuando hay algo más simple, en su interior se esconde un concepto más complejo. Es muy fácil ahorrar tiempo con Uber. Por lo tanto, se lo debemos a los algoritmos de aprendizaje automático que utiliza Uber para determinar la hora de llegada y el destino. La tecnología analiza viajes anteriores y utiliza estos datos para medir la efectividad de su viaje.

Aprendizaje automático e inteligencia artificial en Uber
Aprendizaje automático e inteligencia artificial en Uber

La plataforma Uber ML lleva el nombre de Miguel Ángel. Cubre todo el flujo de trabajo de ML: los ingenieros de Uber pueden beneficiarse de la gestión, la capacitación, el análisis y la previsión de datos automatizados. El foro se utiliza en UberEATS para estimar cuánto tiempo llevará cocinar y entregar.

2) Spotify: –

Spotify se ha convertido en la primera empresa en recopilar algunos modelos de análisis de canciones entre todos los recursos musicales. Si eres uno de esos 100 millones de usuarios que acaban de abrir una nueva lista de reproducción para ver lo que Spotify tiene reservado para ti, es posible que quieras saber qué algoritmos de aprendizaje automático hay detrás. Esto mezcla cada una de las 30 canciones de las que nunca has oído hablar, pero te encantará. Esto se llama Discover Weekly y funciona como magia.

Spotify Home con aprendizaje automático
Spotify Home con aprendizaje automático

Spotify conoce tu música favorita mejor que nadie. Cada semana podrás encontrar una selección de los mejores tracks que podrías encontrar por tu cuenta.

3) Optimización de motores de búsqueda (SEO): –

Los motores de búsqueda como Google utilizan algoritmos de aprendizaje automático para mejorar los resultados de búsqueda. Los algoritmos rastrean nuestra respuesta a los resultados que se nos muestran. Por ejemplo, supongamos que los resultados generados son efectivos y útiles para el usuario. En ese caso, el usuario permanecerá en la página web por más tiempo, lo que puede ayudar a los motores de búsqueda a saber que los resultados generados son relevantes para la consulta. Por el contrario, supongamos que los resultados no son útiles y el usuario va a la página 4 o 5 de los resultados de búsqueda sin abrir ninguna página web en el medio. En ese caso, el algoritmo de búsqueda detectará que los resultados no funcionaban correctamente y no cumplían el propósito.

4) Recomendaciones para compras online: –

No hay duda de que las compras online se han apoderado del mercado minorista en los últimos años. Las compras en línea ofrecen excelente información sobre muchas opciones de productos y descuentos competitivos, y cuentan con una ubicación de entrega local. Hoy en día, es posible que observe que cuando un usuario busca o compra un producto en un sitio web o una aplicación, se le recomiendan productos iguales o similares en su próxima visita a la aplicación. Las recomendaciones de productos se realizan en función del comportamiento del sitio web o de la aplicación, compras anteriores, listas de favoritos o deseos y artículos comprados. Esta mejora de compra se debe a que ML se ejecuta detrás de la aplicación o los sitios web.

5) Traducción: –

Una de las herramientas de aprendizaje automático más comunes es la traducción de idiomas. El aprendizaje automático juega un papel vital en la traducción de un idioma a otro. Nos preguntamos cómo los sitios web pueden traducir fácilmente de un idioma a otro y proporcionar contexto. La tecnología que respalda la herramienta de traducción se llama "traducción automática". Ha permitido a las personas comunicarse con otras personas en todo el mundo; sin él, la vida no podría haber sido tan sencilla como lo es ahora. Ha brindado a los viajeros y socios comerciales la confianza para ingresar de manera segura a países extranjeros con la seguridad de que el idioma ya no será una barrera.

6)Netflix: –

El poder de Netflix se encuentra en el buscador. Y el aprendizaje automático es parte del proceso de encontrar los programas de televisión más apropiados en función de los datos y preferencias del usuario.

Algoritmo de aprendizaje automático que impulsa el sector del entretenimiento

Algoritmo de aprendizaje automático que impulsa el sector del entretenimiento

Netflix fue una de las primeras empresas en utilizar un filtro combinado para crear un modelo de recomendación que utiliza las valoraciones de los usuarios. Al analizar las calificaciones, Netflix puede comprender qué películas puede recomendar a otros usuarios "similares".

Recientemente, para mejorar la experiencia del usuario, Netflix incluso ha comenzado a seleccionar portadas para contenido que resulta particularmente atractivo para un espectador en particular. El departamento de desarrollo de Netflix ha explicado cómo funciona el algoritmo personal. Dependiendo del gusto del usuario adquirido por los algoritmos de aprendizaje automático, puede indicar un personaje o un momento increíble.

7) Mapas de Google: –

No es de extrañar que el motor de búsqueda utilice el aprendizaje automático para ayudarnos a encontrar rápidamente cosas en línea. La tecnología de aprendizaje automático recientemente adquirida en Google Maps mejora la utilización del servicio.

Los algoritmos inteligentes detectan nombres de calles y objetos en imágenes tomadas por vehículos de Street View y aumentan la precisión de los resultados de búsqueda.

A principios de febrero de 2017, Google introdujo una nueva función en el servicio Google Maps que permite determinar la cantidad de actividad de estacionamiento. Para enseñar el algoritmo, los ingenieros de Google aprendieron los detalles de lo fácil que es para los conductores "encontrar" una plaza de aparcamiento y midieron el tiempo invertido en el proceso. Posteriormente, la empresa borró datos sin importancia: conductores que viven en aparcamientos privados y taxistas. Google ha determinado que encontrar un lugar para estacionar es bastante difícil cuando los conductores conducen en círculos de la misma manera.

Alertas de tráfico

Entonces, ¿cómo sabes que tu ruta es la más rápida a pesar del alto tráfico?

Con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático y con la combinación de múltiples factores como datos históricos de esa ruta y algunas técnicas en tiempo real, se pueden comprobar los siguientes aspectos:

  • Tu ubicación
  • Su velocidad de viaje promedio
  • Respuestas a preguntas como "¿todavía hay tráfico en la ruta?"
  • Día, hora y cualquier ocasión específica.

8) Paypal

Las redes neuronales y los algoritmos de aprendizaje automático le permiten recopilar y analizar grandes conjuntos de datos: fechas y hora exacta de compra, ubicación, información y comportamiento del cliente. En el sistema de pago en línea PayPal se utiliza tecnología de capacitación en profundidad: la empresa ha desarrollado un gran sistema para recopilar y analizar patrones éticos para proteger a los clientes.

PayPal utiliza algoritmos de aprendizaje automático para detectar y combatir el fraude. Utilizando estrategias de aprendizaje en profundidad, PayPal analiza los datos de los clientes y evalúa el riesgo de forma más eficaz.

9) Clasificador de fotos de Yelp

Todos sabemos que Yelp es tu destino para encontrar un lugar cómodo para pasar el rato con tus amigos. Calificaciones, reseñas, fotografías, direcciones, horarios de trabajo, todo enumerado allí. Con más de 2.8 millones de empresas locales registradas en Yelp, tienes una opción. ¿Qué tenemos todos en cuenta a la hora de elegir una ubicación? Así es, buenas fotos. Es por eso que Yelp necesita estar al día con millones de fotos todos los días. ¿Cómo lo hicieron?

Yelp utiliza algoritmos de aprendizaje automático para automatizar el procesamiento de imágenes y mejorar la experiencia del usuario automáticamente. Utilizando un servicio de clasificación de fotografías que reconoce y clasifica imágenes según sus tipos y clases, la empresa puede procesar fácilmente millones de fotografías diariamente. También muestra las imágenes más relevantes según las preferencias del usuario.

10. Señales del mercado de valores mediante el aprendizaje automático

Predecir los precios del mercado de valores antes era un trabajo difícil, pero con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático, los operadores ahora pueden tomar decisiones firmes y también ayuda a identificar puntuaciones de sentimiento social, analizar indicadores técnicos y brindar resultados significativos a los operadores de acciones.

Importancia del aprendizaje automático en la vida diaria

Estudios de casos del mundo real para el aprendizaje automático en 2024

  1. Predicción de ventas de tiendas minoristas
  2. Desafío de interrupción de la red de telecomunicaciones
  3. Predicción de ventas de restaurantes
  4. Detección de fraude con tarjeta de crédito
  5. Predicción de inventario
  6. Predicción de diabetes
  7. Precio del tubérculo Caterpillar
  8. Predicción del cáncer de mama
  9. Estimación de producción de carbón
  10. Predicción de enfermedades cardíacas
  11. Predicción del salario del jugador

Grandes empresas importantes que utilizan tecnología de aprendizaje automático en sus aplicaciones.

  1. Estudio de caso de aprendizaje automático en Harley Davidson
  2. Estudio de caso de aprendizaje automático en Sky
  3. Estudio de caso de aprendizaje automático en Yelp
  4. Estudio de caso de aprendizaje automático en Trendyol
  5. Estudio de caso de aprendizaje automático en Dell

Aplicación de ML para la vida diaria en Yelp

Si bien Yelp puede no parecer una empresa de tecnología a primera vista, aún así utiliza el aprendizaje automático para mejorar la experiencia del usuario.

Los algoritmos de aprendizaje automático de Yelp facilitan a los empleados humanos de la empresa recopilar, categorizar y etiquetar fotografías. Debido a que las fotos son casi tan importantes para Yelp como las calificaciones de los usuarios, la empresa trabaja constantemente para mejorar su procesamiento de imágenes. Como resultado de esto, la empresa ahora presta servicios a millones de usuarios.

¿Cuáles son los mejores marcos y tipos de automatización de pruebas?

Aplicación del aprendizaje automático en ciencias y biotecnología

  1. Optimización de la cadena de suministro
  2. Desarrollo de terapias con microbiomas.
  3. Terapia personalizada en el tratamiento del cáncer de ovario
  4. Bioimpresión 3D
  5. Publicación de investigaciones y escaneo de bases de datos en busca de biomarcadores de accidente cerebrovascular
  6. Predicción, diagnóstico y tratamiento de enfermedades mentales.
  7. Predecir la insuficiencia cardíaca en la salud móvil
  8. Medicina de precisión para un éxito de taquilla en la artritis reumatoide

Lista de los 20 marcos de JavaScript más populares

Casos de uso de aprendizaje automático en la industria del comercio electrónico en este momento

#Estudio de caso de aprendizaje automático de comercio electrónico | AA en el comercio electrónico
1 Búsqueda inteligente para encontrar el producto de comercio electrónico adecuado mediante ML
2 Motor de recomendaciones que aumenta sus ingresos
3 Optimización de precios con ML en comercio electrónico
4 Estimación del valor de vida del cliente
5 Predicción de abandono para evitar que vayan a la competencia
6 Gestión de Inventario o gestión de stock con ML
7 Devoluciones que no te roban el dinero
8Chatbots basados ​​en Machine Learning en la industria del comercio electrónico
9 CRM impulsado por IA para procesos de ventas mejores y menos rutinarios
10 Detección de fraude para eliminar trampas con ML
11 Hacer que la logística sea rentable

Conclusión:- 

El aprendizaje automático puede ser supervisado o no controlado. Si tiene una pequeña cantidad de datos y datos con una etiqueta clara, seleccione Lectura supervisada. La lectura desatendida a menudo puede proporcionar un mejor rendimiento y resultados para conjuntos de datos más grandes.

El aprendizaje automático es parte de la sabiduría práctica. En lugar de depender de sistemas transparentes, un sistema en el que las computadoras utilicen un conjunto más grande de datos y utilicen algoritmos de “entrenamiento” –autoentrenamiento– y hagan predicciones.

El campo crece y cuanto antes comprenda el alcance de las herramientas de aprendizaje automático, más podrá brindar soluciones a problemas laborales complejos.

Escrito por Ashok Kumar
Director ejecutivo, fundador y director de marketing de Make An App Like. Soy escritor en OutlookIndia.com, KhaleejTimes, DeccanHerald. Contáctame para publicar tu contenido. Mi Perfil

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