Machine learning y sus aplicaciones (I)

Primera parte.

En el anterior artículo sobre Machine Learning os explicamos qué era, cómo funcionaba y cuáles eran sus categorías. No leímos en profundidad cuáles eran sus aplicaciones. Este post estará dividido en 2, aquí os traemos las 5 primeras orientadas para la empresa.


machine learning

El Machine Learning es la capacidad de aprendizaje de una máquina mediante una serie de algoritmos y la entrada de datos a su sistema. Hoy en día utilizamos este sistema cada vez más, en más actividades de nuestra vida cotidiana.

1. Seguridad de datos

Habilidad Antivirus. Todas las empresas guardan su información en bases de datos dentro de ordenadores. Los piratas informáticos o hackers han desarrollado malwares que pueden robar todos estos documentos. Además, son rápidos al crear nuevos programas, por lo que algunos antivirus no pueden detectarlos fácilmente. El machine learning puede predecir qué archivos son malware con gran precisión, ya que su estudio de patrones analiza a todos los que acceden a los datos y avisar de cualquier anomalía.

También puede detectar, mediante sus algoritmos, el spam. Por lo que es una habilidad Anti-spam muy optimizada y accesible.

Por ejemplo, la plataforma GMAIL utiliza este sistema. El machine learning aprende de mensajes pasados cuáles son maliciosos o spam, por lo que si los correos futuros tienen los mismos patrones, podrá tomar decisiones basándose en ellos.

2. Detección de fraudes

Esto sirve para combatir el posible blanqueo de dinero o fraudes de miles de, en España, euros. Las empresas utilizan este sistema para analizar millones de transacciones y detectar cuáles no son reales y quiénes son los compradores o vendedores de dicha acción.

Empresas como Paypal y Bitcoin utilizan este sistema para analizar en segundos las transacciones de todos los usuarios de sus plataformas. De esta forma, las compañías se sienten más seguras.

3. Marketing

Se utiliza para aprender los patrones habituales de los clientes potenciales y así poder ofrecer nuestros productos y servicios adaptados a sus necesidades.

Un ejemplo claro para esta aplicación es la empresa Amazon. Su uso del machine learning le permite analizar a todos sus usuarios y compararlos entre sí para averiguar qué les interesa comprar en el presente o incluso en el pasado. Además, es capaz de averiguar si su cliente va a comprar algo para sí mismo o para regalar.

Es importante saber también cuándo es la mejor hora para llamar al cliente o cuáles son las mejores Keywords para mejorar el posicionamiento en Google.

Si la empresa tiene una App movil, el machine learning puede ayudar a predecir los comportamientos de sus clientes y adaptarse a sus costumbres o necesidades, y así modificar su aplicación.

4. Finanzas

Los algoritmos de este sistema estudian los patrones de inversión, de tal manera que son capaces de predecir cómo va a cambiar el mercado de valores y cuáles son los mejores momentos para invertir. Es una forma de comprar y vender más eficiente. Muchas empresas del sector ya utilizan sus propios sistemas para predecir y ejecutar operaciones de gran volumen a altas velocidades.

5. Búsqueda online

Cada vez que buscamos algo en Google, sus algoritmos estudian cómo se comporta el usuario ante las posibilidades ofrecidas por el buscador. Realiza una serie de patrones y aprende sobre su comportamiento. Todo se basa en los clicks y el tiempo que pasa una persona en la página. Si el usuario no hace clik en ningún link y cambia de palabras, el buscador aprende de su error. Si un mecánico busca “gato” y sus búsquedas anteriores están relacionadas con coches, el buscador le ofrecerá resultados sobre gatos de coche, no el animal.

Google y demás exploradores utilizan este sistema.


La próxima semana publicaremos más aplicaciones para machine learning. Si tienes alguna duda o sugerencia, no dudes en contactarnos.

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