¿Qué aplicaciones utilizan Machine Learning y el Deep Learning?

Hoy en día nos encontramos con un sinfín de aplicaciones y programas digitales que cada vez son capaces de cumplir con más y más funciones.

Sin duda, ante cada novedad, las personas se sorprenden, pero son pocas quienes se detienen a pensar en cómo es el funcionamiento interno de este tipo de programas.

En muchas de ellas se maneja un tipo de tecnología de la que poco se habla y se trata del Machine Learning y el Deep Learning.

Ambas son técnicas de procesamiento de datos que han ido en crecimiento a lo largo del tiempo y que han supuesto un gran cambio para las aplicaciones que se emplean en la actualidad.

Si tú no tienes idea de qué te estamos hablando, no te preocupes, pocos se detienen a conocer de qué se trata.

Pero si deseas comenzar a trabajar como desarrollador, sí que necesitas tener esta información en claro y es por ello que nosotros nos encargaremos de explicarte de qué se tratan ambas técnicas.

¿Qué es el Machine Learning?

Por supuesto, antes de entrar en materia, hay que iniciar dejando en claro cuál es la definición de cada una de estas técnicas.

Es por ello que vamos a iniciar explicando qué es el Machine Learning.

Esta es una técnica de procesamiento de datos que está siendo muy utilizada, sobre todo en las inteligencias artificiales o en las aplicaciones que hacen uso de las mismas.

Y es porque es una técnica que hace que dichas inteligencias sean capaces de aprender por sí mismas sin la necesidad de contar con una programación explícita.

Claro está, esto es algo posible porque a las mismas se les entrega una serie de datos de entrada a través de los cuales podrán aprender.

Es por ese motivo que cuando se habla del Machine Learning, se suele categorizar como un aprendizaje automático. Ya que, a través de algunos patrones de datos que le serán entregados, se verá en la capacidad de realizar predicciones precisas.

Además, es menester destacar que, al hablar de esta técnica, se pueden reconocer tres categorías de aprendizaje automático distintas:

• Aprendizaje supervisado: se genera cuando se le entrega al algoritmo una serie de datos de entradas que tienen salidas que ya conoce.

• Aprendizaje no supervisado: en este caso se le entrega datos cuyas salidas el algoritmo aún no conoce.

• Aprendizaje por refuerzo: se le entrega al algoritmo una serie de datos y este tendrá que aprender por medio de la interacción con ellos y con su entorno.

¿Qué es el Deep Learning?

En vista de que ya hemos repasado cuál es la definición del Machine Learning, es momento de hablar del Deep Learning, el cual sin duda resulta más interesante que el anterior por su modo de trabajar.

Ya que, en este caso, estamos ante una técnica de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales que le permiten procesar una gran cantidad de datos a la vez.

Esto, sin duda, hace que su forma interna de trabajar sea mucho más novedosa.

Puesto que se emplean una serie de capas de neuronas interconectadas que hacen posible el análisis y la extracción de información precisa sobre los datos ingresados.

Todas las redes neuronales con las que cuenta se encuentran compuestas por una serie de capas de nodos y en cada una de ellas se procesan características distintas de los datos de entrada que fueron ingresados.

Por lo tanto, mientras los datos se propagan a través de todas estas redes, las características se combinan para así realizar predicciones mucho más precisas.

En la actualidad, por ejemplo, el Deep Learning está siendo muy utilizado en todos aquellos programas que trabajan con el análisis de imágenes o con el reconocimiento de voz.

¿Cuáles fueron los orígenes de ambas técnicas?

A pesar de que ambas técnicas sean distintas en su modo interno de funcionar, lo cierto es que guardan relación por el hecho de ser utilizadas en aplicaciones tecnológicas.

Además, sus orígenes se remontan de forma aproximada a la misma época, porque ya en la década de los 50’ se comenzaba a hablar sobre ellas y se comenzaron a realizar estudios al respecto de la manera en la que podían funcionar.

Por supuesto, ambas tuvieron un avance individual distinto y crecieron a su propio ritmo.

Mientras el Machine Learning tuvo su gran boom por allá en 2004, el Deep Learning ya se encontraba en auge en el inicio del 2000.

Y así fueron avanzando de forma individual hasta convertirse en lo que son hoy en día y en lo indispensables que resultan para la actualidad en la que vivimos.

¿En qué tipo de aplicaciones se emplean el Machine Learning y el Deep Learning?

Ya hemos avanzado lo suficiente en cuanto a las definiciones de ambas técnicas, por lo que podemos comenzar a hablar sobre el tipo de aplicaciones que trabajan con ambas.

Lo cierto es que, en la actualidad, existen un sinfín de programas, aplicaciones y funciones que se fundamentan sobre este tipo de técnicas y nosotros lo pasamos por alto.

Por lo tanto, para que tomes consciencia de esto y entiendas la importancia de ambas, nosotros te hablaremos de las aplicaciones en las que ambas están siendo utilizadas.

Aplicaciones que se estructuran sobre el Machine Learning

Para ir en orden, vamos a comenzar hablando de las aplicaciones que trabajan con Machine Learning.

Recuerda que esta es una técnica de procesamiento que funciona de forma principal con algoritmos.

Por lo tanto, los tipos de aplicaciones en las que está siendo utilizada son:

1. Aplicaciones digitales de servicio al cliente

De seguro más de una vez has ingresado a una aplicación o a un sitio web en el que aparece un chat bot con un asistente virtual para atenderte.

Este tipo de función es desarrollada a través del uso del Machine Learning, ya que según el dato que ingreses, podrás recibir una respuesta precisa a tu incógnita.

Por lo tanto, se trata de programas que están muy bien preparados para ser empleados en el sector de la atención al cliente.

Además, al tratarse de una función que ha estado siendo bien recibida por parte de los usuarios, es normal que cada vez se emplee más y más el Machine Learning para este tipo de aplicaciones.

2. Análisis de datos y sentimientos

Por otro lado, nos encontramos con la función de análisis de datos y sentimientos que está presente en la mayoría de las redes sociales de la actualidad.

Como bien sabrás, detrás de nuestras interacciones en internet, las redes son capaces de entender lo que decimos y ante esto nos aparecerán publicaciones que sean de nuestro agrado o nos bloquearán por utilizar un lenguaje inadecuado.

En este caso estamos ante funciones que se encuentran muy inmersas en las redes sociales, pero tienes que saber que las mismas funcionan por medio del Machine Learning.

3. Programas para automatizar los procesos empresariales

Por otro lado, hay que mencionar también que muchos de los programas que hoy en día están siendo utilizados para automatizar los procesos empresariales también se fundamentan sobre esta técnica de procesamiento de datos.

Hoy en día muchas empresas trabajan con programas que les permiten llevar un mejor control de los gastos, del inventario, de las ventas y que, además, redactan informes periódicos con las novedades.

Pues bien, este tipo de aplicación se fundamenta sobre el Machine Learning y su utilidad resulta innegable.

Tanto las pequeñas, como las grandes empresas, están recurriendo a este tipo de programas para así automatizar muchos de los procesos que antes tenían que hacer de forma manual.

4. Aplicaciones tecnológicas médicas

Otro de los sectores en los que la tecnología ha tenido un gran impacto es en la medicina, pues cada vez son más los programas que están siendo utilizados por los doctores para llevar un mejor control de los casos médicos.

Gracias a ellos pueden llevar de forma organizada el tratamiento de un paciente y no solo eso, sino además predecir cuáles podrían ser los medicamentos indicados según el caso.

Además, incluso hay programas que son de ayuda para procesar los resultados de los exámenes y hacer un diagnóstico previo para los doctores.

Esto es algo que cada vez está siendo más utilizado, por ejemplo, para procesar muestras de bioanálisis o muestras citológicas.

Aplicaciones que se estructuran sobre el Deep Learning

Ahora bien, es momento de continuar y por ello es hora de hablar sobre las aplicaciones que funcionan por medio del Deep Learning.

En vista de que la estructuración interna de esta técnica es distinta a la del Machine Learning, las aplicaciones en las que se emplean también resultan diferentes.

Por lo tanto, en este caso nos encontramos con el que el Deep Learning está siendo utilizado para el desarrollo de programas de este estilo:

1. Programas de reconocimiento de voz

Gracias al modo en el que funciona el Deep Learning, esta técnica suele ser empleada en programas que ofrezcan resultados más precisos.

Por ejemplo, todo lo que tiene que ver con el reconocimiento de voz, suele tener el Deep Learning detrás.

De hecho, muchas de las asistentes virtuales que incluyen los móviles o los navegadores web han sido creadas en base a esta técnica.

Es por ello que puedes hablarles y el programa se encargará de escribirlo para que el asistente pueda atender tu requerimiento.

De igual forma, para quienes trabajan con transcripciones de voz, todos los programas que realizan de forma automática la transcripción de voz a texto también trabajan con esta técnica.

2. Funciones de conducción autónoma

Cuando explicamos la definición del Deep Learning, mencionamos que es una técnica que está siendo muy empleada para el análisis de imágenes.

Es por ello que la misma forma parte de los sistemas de conducción autónoma que suelen incluir los coches en la actualidad.

Dentro de la industria automotriz, este tipo de programas están siendo utilizados para prevenir accidentes y mejorar la manera de conducir de las personas.

Como bien sabrás, hay muchos modelos que incluyen una pantalla en el panel a través de la cual puedes ver lo que tienes detrás, en frente o al lado de los coches.

Además, a la hora de retroceder o de estacionarte, te indica hacia dónde tienes que moverte para hacerlo bien.

Sin duda, esta es una de las aplicaciones más interesantes y de mayor utilidad que se le ha dado al Deep Learning.

3. Reconocimiento de imágenes

Gracias a su funcionalidad en lo que respecta a reconocer imágenes, esta es una técnica que está siendo muy utilizada en las aplicaciones que requieren de esto.

Por ejemplo, en las aplicaciones de seguridad que se encuentran aunadas al funcionamiento de una cámara de seguridad y mediante las cuales recibes alerta cuando se percibe algo extraño fuera de tu vivienda.

De igual manera, existen algunos programas de este estilo que también están siendo empleadas en la medicina, en especial para analizarlos rayos X o las ecografías de forma precisa.

Por lo tanto, el Deep Learning también es empleado en un campo tan importante como lo es la medicina.

4. Detección de actividades bancarias fraudulentas

Para finalizar, hay que destacar que una técnica como esta también está siendo muy utilizada por parte de las aplicaciones bancarias y los monederos digitales.

Es por medio de funciones que trabajan con el Deep Learning que siempre que inicias sesión desde otro dispositivo recibes una notificación de alerta.

De esa manera, este tipo de entidades se cubren las espaldas y le ofrecen un mayor nivel de seguridad a sus clientes por medio de un sistema más automatizado.

Sin duda, este es solo el inicio de muchos cambios y programas novedosos que van a ser creados en base a este tipo de tecnología.

Conforme avance el tiempo, puedes tener por seguro que serán más y más las aplicaciones que se fundamenten sobre el Machine Learning y el Deep Learning.

Así que, ahora que ya conoces sobre Machine Learning y el Deep Learnin