Qué es
Desarrollo de técnicas y métodos que permitan a las máquinas aprender, apoyándose principalmente en técnicas de computación y de inteligencia artificial, de manera que sean capaces de predecir qué va a suceder en base al análisis de gran cantidad de datos, mejorando su capacidad de predicción a medida que aprenden.
Para qué sirve
Para abordar problemas que implican clasificación (dividir objetos entre dos o más clases), regresión (descubrir relaciones entre variables) y agrupación (agrupar objetos con características similares).
Los usos más comunes son:
- Reconocer patrones:
- Objetos en escenarios reales
- Identidades faciales o expresiones
- Lenguaje hablado
- Ezagutzaren ustiaketa:
- De textos de formato libre, audio o video
- Detección de spam de correo electrónico
- Iragarpenak egitea:
- Secuencias inusuales de transacciones financieras
- Patrones inusuales de lecturas de sensores
- Hacer predicciones:
- Valor futuro de las acciones o tipos de cambio
- ¿Qué películas le gustarán a una persona?
Algunos ejemplos de sectores en los que se aplica
- Fabricación:
Mantenimiento predictivo y supervisión condicionada - Retail o comercio minorista:
Venta adicional y marketing multicanal; personalización de la experiencia de compra mediante el análisis del historial de compra. - Servicios sanitarios y ciencias biológicas:
Identificación de enfermedades y satisfacción del riesgo - Viajes y hostelería:
Establecimiento dinámico de los precios - Servicios financieros:
Análisis del riesgo y regulación; prevención del fraude; identificación de oportunidades de inversión. - Energía:
Demanda de energía y optimización de suministro; búsqueda de nuevas fuentes de energía; análisis de minerales del suelo; predicción de fallos de sensores de refinerías; optimización de la distribución de petróleo para hacerla más eficiente y económica. - Transporte:
Identificación de patrones y tendencias para la elaboración de rutas más eficientes y anticipación de problemas potenciales.