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Machine Learning como Servicio

por Azahara 6/Jul/2017

El machine learning, una de las puntas de lanza de la inteligencia artificial, abre perspectivas inimaginables en la actual era digital. Dentro del contexto de los grandes datos, está trayendo grandes avances en los más distintos ámbitos, en un suma y sigue que no parece tener fin.

Todo ello gracias a haber recibido un gran impulso como resultado de los avances en distintos ámbitos y disciplinas, como las matemáticas, la potencia de cálculo, los sensores del Internet de las Cosas y el cloud computing. Un escenario que, por otra parte, permite su utilización como servicio.

Sus aplicaciones son innumerables, sorprendentes y, en muchos casos, emocionantes. En efecto, los campos de aplicación son enormes, a menudo impredecibles. Sectores como el e-commerce y el marketing son solo una pequeña muestra de las posibilidades de uso que brinda un proyecto de machine learning.

Machine learning: un sinfín de aplicaciones

La lista de posibles aplicaciones es casi ilimitada pero, sobre todo, se trata de una lista abierta que, a buen seguro, deparará muchas sorpresas. Entre otros usos, los algoritmos de aprendizaje automático hacen posibles los sistemas de recomendaciones en redes sociales o buscadores, así como en las plataformas de empresas como eBay o Amazon.

Igualmente, el aprendizaje automático ayuda en la seguridad online, facilita la detección de averías, tendencias de consumo o potenciales clientes, además de poder predecir el tráfico urbano, las enfermedades, realizar mejores diagnósticos, el reconocimiento de voz o, por ejemplo, abrir la puerta a la comunicación con las máquinas.

Según explica Satya Nadella, CEO de Microsoft, también ayuda a mejorar la productividad y eficiencia de los trabajadores y empresas en general, así como mejorar las cifras de negocio gracias a su papel clave en identificación de patrones de comportamiento.

Se revela como un gran aliado, según Nadella,

Para “reinventar la venta, la comercialización y la gestión del talento en los procesos de negocio”.

Pero para ello, al margen de la orientación que implique cada proyecto, es importante convertir los datos que se generan a las empresas en información valiosa.

La opción del Machine Learning como Servicio

Es entonces cuando pasamos del mundo de lo teórico, con increíbles posibilidades para llevar a cabo proyectos, a una realidad tangible: la nuestra. Y es también entonces cuando se debe considerar que tanto se peca con objetivos utópicos como cometiendo el error de abstenernos únicamente por miedo a fracasar.

Machine Learning como Servicio

El Machine Learning tiene aplicaciones innumerables, sorprendentes y, en muchos casos, emocionantes.

Sin dejar de reconocer que la aplicación de los sistemas de aprendizaje automático es compleja, también es cierto que la aplicación del machine learning como servicio puede facilitar mucho las cosas.

Habida cuenta de que la tecnología y los datos están ahí, esperando que les saquemos partido, apostar por su uso es una decisión capital, ya que significa aprovechar una oportunidad de oro de cara a poder tomar mejores decisiones.

Por lo tanto, lanzarse a ello de forma prudente y estudiada, siempre que se prevean beneficios, es el primer paso para sumar puntos de cara a la tan ansiada ventaja competitiva. Una decisión que, para muchas empresas, significa utilizar machine learning como servicio, en la nube y sin demasiadas complicaciones.

¿Cuáles son sus ventajas?

Aunque con ciertas limitaciones, el machine learning de hoy es accesible a quieran aprovechar sus posibilidades a través de la fórmula del machine learning como servicio, una serie de servicios en la nube que incluyen herramientas de aprendizaje automático.

En el mercado encontraremos distintos proveedores cloud computing de MLaaS que, por un lado, llevan a cabo el cálculo en sus respectivos data center a partir del uso realizado con herramientas de muy diferente tipo. Entre ellas, herramientas de análisis predictivo, APIs de modelado de datos, algoritmos de aprendizaje automático, transformaciones de datos, aprendizaje profundo, reconocimiento facial, visualización de datos o, por ejemplo, procesamiento del lenguaje natural.

El punto fuerte de estos servicios radica precisamente en esa facilidad de uso, puesto que los clientes pueden comenzar a aplicarlo en la nube, sin tener que invertir en la instalación de software on premise. Al igual que cualquier otro servicio en la nube, puede utilizarse bien en la nube o de forma híbrida, en cuyo caso debe integrarse el aprendizaje de máquina con la infraestructura local de TI.

Un gran potencial para las empresas

En términos de aumentar las ventas y mejorar la toma de decisiones empresariales, los ámbitos de aplicación del machine learning abarcan áreas muy distintas y pueden plasmarse en proyectos de lo más variados y ambiciosos.

En la práctica, sin embargo, los proyectos necesitan un apoyo cultural a nivel organizativo que no siempre es fácil de conseguir. Asimismo, la concreción de los mismos dependen de una suma de factores, como las necesidades que se tengan, la creatividad o, por ejemplo, los recursos tecnológicos y humanos disponibles.

Aportar valor y ventaja competitiva, en efecto, exige contar con trabajadores cualificados, expertos en convertir los datos en información valiosa a través de predicciones obtenidas con la ayuda de sistemas de aprendizaje automático.

Machine Learning como Servicio

Aportar valor y ventaja competitiva exige contar con expertos en convertir los datos en información valiosa a través de predicciones obtenidas con la ayuda de sistemas de aprendizaje automático.

Si bien el machine learning como servicio nos brinda sistemas automatizados, escalables y capaces de evaluar y mejorar los procesos analíticos sin apenas intervención humana, solo conseguiremos el éxito contando también con las capacidades de los expertos. Por suerte, se puede acceder a estos recursos sin tener que invertir en complejas infraestructuras.

Mediante el uso de servicios machine learning en la nube y un equipo pequeño podemos arrancar: diseñar una primera estrategia y construir nuestros primeros modelos de trabajo para la realización de predicciones que empiecen a dar resultados.

El objetivo de un proyecto machine learning como servicio no es otro que entender nuestros propios datos, identificar patrones y obtener información valiosa mediante procesos automatizados, gracias a las capacidades de computación de la plataforma. Todo ello, obviamente, con el fin de hacer crecer el negocio.

Contando con estos recursos mínimos (éstos variarán en función de las soluciones ofrecidas por cada proveedor), el uso del machine learning como servicio tiene un gran potencial para las empresas, puesto que los modelos se actualizan por sí mismos de forma continua, ganando tiempo y reduciendo costes.

El desafío, aun contando con la ayuda del machine learning como servicio, requiere empeño e innumerables esfuerzos que realmente valen la pena si tenemos en cuenta las ventajas que puede otorgarnos. Básicamente, se trata de crear modelos predictivos que proporcionen un valor agregado a la organización mediante logros relativos a la optimización de procesos de negocio.

Gracias a un mejor conocimiento de los clientes será más fácil su fidelización y captación de potenciales compradores o usuarios, así como encontrar nuevos canales de ingresos, proporcionando un ahorro de costes, así como la identificación de posibles amenazas, reducción de riesgos y vulnerabilidades. De hecho, el aprendizaje automático puede mejorar la seguridad de los datos críticos de una organización.

Grandes perspectivas, pero mucho por recorrer

Aunque los casos de éxito son numerosos en el uso de machine learning, también es cierto que todavía hay mucho camino que recorrer. En este sentido, un reciente informe realizado por The Drum explora la aplicación del machine learning en la resolución de desafíos comerciales para concluir que su importancia está aumentando de forma importante, constituyendo una de las prioridades de la agenda del sector.

Por su parte, una encuesta de Wakefield Research y Demand Base reveló que el 80 por ciento de los ejecutivos de marketing atribuyen a la inteligencia artificial un papel revolucionario en esta área dentro de cinco años.

Sin embargo, casi un tercio de estos profesionales declaró desconocer cómo sacarle partido, en la misma línea que un estudio de Forrester Consulting, en el que se detectó este mismo desconocimiento. Una carencia que, probablemente, la fórmula del machine learning as a service está llamado a suplir.

TAGSInteligencia ArtificialMachine Learning

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