Los sistemas de Machine Learning son capaces de automatizar trabajos que antes requerían mucho esfuerzo y tiempo, lo cual permite a las empresas ser más eficientes ahorrando mucho en mano de obra humana, de manera que el trabajo de las personas se dirige a tareas más críticas mejorando así la productividad.
El aprendizaje automático se aplica a multitud de áreas del conocimiento como son:
Algunas de las aplicaciones más frecuentes del aprendizaje automático en la actualidad son:
- Análisis de datos: como se ha dicho con el Machine Learning se pueden procesar cantidades ingentes de datos para detectar patrones y tendencias que el ser humano no puede hacer a simple vista. Esto aporta ayuda a las empresas para la toma de decisiones.
- Reconocimiento de imágenes: lo cual tiene aplicaciones para la seguridad, el transporte, educación, y el entretenimiento.
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP): el Machine Learning hace que las máquinas entiendan y reproduzcan el lenguaje natural interactuando con las personas. Esto tiene aplicaciones en la generación de contenidos didácticos, las tutorías virtuales, la atención al cliente y la traducción simultánea.
En el siguiente cuadro se presentan algunos ejemplos actuales de las aplicaciones del Machine Learning
| RECONOCIMIENTO DE VOZ | Los dispositivos móviles para búsquedas, SIRI, Google, etc. |
| MOTOR DE RECOMENTACIONES | En plataformas de streaming como Netflix. Los algoritmos de IA pueden ayudar a descubrir tendencias de datos que se pueden utilizar para desarrollar estrategias de ventas |
| SEGURIDAD TRÁFICO | Coches autónomos |
| CHATBOTS | Servicio al cliente, asesoramiento |
| VISIÓN POR COMPUTADORA | Etiquetación de fotos en redes sociales, conducción autónoma, radiología |
| TRADING AUTOMATIZADO DE ACCIONES | Las plataformas de trading de alta frecuencia impulsadas por IA realizan miles de transacciones por día sin intervención humana |
Actividades y tareas que puede realizar:
-RECOMENDACIONES PERSONALIZADAS. El Machine Learning puede analizar los datos de uso de la plataforma por parte del usuario, las actividades realizadas, los tiempos de acceso, las calificaciones obtenidas, etc., y proporcionar recomendaciones personalizadas para el alumno. Por ejemplo, sugerir actividades adicionales para reforzar los conocimientos, recomendar recursos educativos adicionales, etc.
-INTERACCIÓN MÁS NATURAL. La tecnología de procesamiento del lenguaje natural permite a los usuarios interactuar con los campus educativos de una forma más natural, como si estuvieran interactuando con una persona real. Esto mejora la experiencia del usuario al hacerla más fluida y natural.
-ASISTENCIA VIRTUAL. El uso de asistentes virtuales basados en Machine Learning en los campus puede proporcionar a los alumnos una experiencia más personalizada y eficiente. Por ejemplo, un chatbot podría ayudar a los alumnos a encontrar información, responder preguntas, proporcionar retroalimentación en tiempo real, etc.
-SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN DE CONTENIDOS. Permite analizar el comportamiento de los alumnos en el campus, como las actividades realizadas, el tiempo que pasan en cada actividad, etc., y proporcionar recomendaciones de contenido personalizado.
-APRENDIZAJE PERSONALIZADO. Este aprendizaje automático permite adaptar el aprendizaje para cada participante de forma individual, teniendo en cuenta su nivel de conocimiento, habilidades y necesidades. Esto significa que cada estudiante puede avanzar en su propio ritmo y estilo de aprendizaje.
