Ciudad de México a 15 de julio de 2017 – Según datos de un estudio reciente, las tecnologías de Machine Learning as a Service (MLaaS) o aprendizaje automático como servicio, pasarán de generar de 614,3 millones de dólares del pasado 2015 a 3.755 millones en 2021 a nivel global, lo que supondrá un crecimiento medio anual del 43,7% durante el periodo.
El Machine Learning nació como una idea ambiciosa de la Inteligencia Artificial en la década de los 60. Lo que esta rama pretendía estudiar era el reconocimiento de patrones (en los procesos de ingeniería, matemáticas, computación, etc.) y el aprendizaje por parte de las computadoras. Los investigadores estaban ávidos por encontrar una forma en la cual las computadoras pudieran aprender únicamente basándose en datos. En los años 90, se convierte en una disciplina por sí sola. Ahora, el principal objetivo del Machine Learning es abordar y resolver problemas prácticos en cualquier disciplina.
¿Cuáles son sus perspectivas y aplicaciones actuales?
Para el consumidor moderno, el Machine Learning es un facilitador clave de muchas de sus tareas cotidianas. Desde servicios de traducción, a predicciones climáticas, hasta adivinar lo que los usuarios quieren con base a sus actividades recientes; las prestaciones que ofrece son incomparables. En lo que respecta a los negocios, muchas compañías han empezado a incorporar esta tecnología a sus sistemas operativos, con grandes expectativas de mejorar y automatizar sus procesos.
De acuerdo a la encuesta Global Digital IQ de este año, 54% de las organizaciones que entrevistaron están haciendo inversiones significativas en IA y se prevé que ese porcentaje incremente a 63% en menos de tres años.
Dado que el Machine Learning es un sistema basado en el procesamiento y análisis de datos que son traducidos a hallazgos, se puede aplicar a cualquier campo que cuente con bases de datos lo suficientemente grandes. De momento, algunos de sus usos más populares y desarrollados son:
- Clasificación de secuencias de DNA
- Predicciones económicas y fluctuaciones en el mercado bursátil
- Mapeos y modelados 3D
- Detección de fraudes
- Diagnósticos médicos
- Buscadores en Internet
- Sistemas de reconocimiento de voz
- Optimización e implementación de campañas digitales publicitarias
Un ejemplo del último punto es ADEXT, una plataforma de IA que, con tecnología Machine Learning, es capaz de crear, implementar, analizar, y aprender, para así optimizar tus campañas digitales en los principales medios de Internet.
Gracias a sus algoritmos inteligentes es capaz de detectar patrones de éxito de campañas digitales alrededor del mundo, que han sido o están siendo implementadas por negocios similares al tuyo, para tomar las decisiones de inversión más redituables, optimizando tu presupuesto y dirigiéndolo únicamente a los medios que más ventas te generen.
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