Ciudad
de México a 11 de julio de 2017 – Según datos de un estudio reciente[1], 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[2] 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.
Para
más información, por favor visita este artículo que proporciona mayor
información al respecto.
Acerca
de ADEXT Corp.
Con
más de 1,000 clientes en más de 29 países, ADEXT ofrece un rendimiento superior
de la publicidad utilizando inteligencia artificial (AI) y Aprendizaje
Automático (ML) para pequeñas y medianas empresas (PyMEs). Es la primera
plataforma automatizada en su totalidad, que utiliza AI y ML para para crear,
implementar y optimizar campañas de publicidad online en Google, Facebook,
Twitter, Instagram y miles de sitios web para aumentar las ventas de las PyMEs
que cuentan con recursos limitados para actividades de marketing.
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