Aplicaciones del aprendizaje automático. Machine Learning y Formación

Aplicaciones del aprendizaje automático. Machine Learning y Formación

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:

  1. 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.
  2. Reconocimiento de imágenes: lo cual tiene aplicaciones para la seguridad, el transporte, educación, y el entretenimiento.
  3. 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 VOZLos dispositivos móviles para búsquedas, SIRI, Google, etc.
MOTOR DE RECOMENTACIONESEn 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 TRÁFICOCoches autónomos
CHATBOTSServicio al cliente, asesoramiento
VISIÓN POR COMPUTADORAEtiquetación de fotos en redes sociales, conducción autónoma, radiología
TRADING AUTOMATIZADO DE ACCIONESLas 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.

Más información en el próximo curso de Aenoa de Inteligencia Artificial de las empresas de formación y RRHH