{"id":6489,"date":"2019-11-21T07:21:52","date_gmt":"2019-11-21T07:21:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=6489"},"modified":"2019-11-21T11:24:05","modified_gmt":"2019-11-21T11:24:05","slug":"5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/5-ejemplos-de-aprendizaje-de-maquinas-que-deberia-conocer\/","title":{"rendered":"5 ejemplos de aprendizaje autom\u00e1tico que debes conocer"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f177b9b9436\" aria-label=\"Tabla de contenidos\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f177b9b9436\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/5-ejemplos-de-aprendizaje-de-maquinas-que-deberia-conocer\/#1_Music_Spotify_and_Soundcloud\" title=\"1. M\u00fasica: Spotify y Soundcloud\u00a0\">1. M\u00fasica: Spotify y Soundcloud\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/5-ejemplos-de-aprendizaje-de-maquinas-que-deberia-conocer\/#2_PathAi_Quick_Diagnosis_with_Tensorflow\" title=\"2. PathAi: Diagn\u00f3stico r\u00e1pido con Tensorflow\u00a0\">2. PathAi: Diagn\u00f3stico r\u00e1pido con Tensorflow\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/5-ejemplos-de-aprendizaje-de-maquinas-que-deberia-conocer\/#3_Concerto_Medical_Data_Science_Via_ML\" title=\"3. Concerto: Ciencia de datos m\u00e9dicos mediante ML\u00a0\">3. Concerto: Ciencia de datos m\u00e9dicos mediante ML\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/5-ejemplos-de-aprendizaje-de-maquinas-que-deberia-conocer\/#4_Web_Personalization_What_You_Like_When_You_Want_It\" title=\"4. Personalizaci\u00f3n de la web: Lo que le gusta, cuando lo quiere\u00a0\">4. Personalizaci\u00f3n de la web: Lo que le gusta, cuando lo quiere\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/5-ejemplos-de-aprendizaje-de-maquinas-que-deberia-conocer\/#5_Education_As_a_Whole\" title=\"5. La educaci\u00f3n en su conjunto\u00a0\">5. La educaci\u00f3n en su conjunto\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/5-ejemplos-de-aprendizaje-de-maquinas-que-deberia-conocer\/#Conclusion\" title=\"Conclusi\u00f3n:\">Conclusi\u00f3n:<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em><span style=\"font-weight: 400;\">Paul Matthews, freelance tech writer, writes about examples of machine learning across the the <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">salud<\/a>, entertainment, marketing and education industries.\u00a0<\/span><\/em><\/p>\n<p>Desde el desarrollo de frontales hasta el sector de la automoci\u00f3n, las aplicaciones de <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Surprising-Applications\">aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>g para fines empresariales es mayor que nunca. Algunos ejemplos de aprendizaje autom\u00e1tico en el mundo real son los motores de recomendaci\u00f3n, la detecci\u00f3n de objetos y el procesamiento del lenguaje natural, entre otros. Analicemos cinco interesantes ejemplos de c\u00f3mo se est\u00e1 utilizando el ML para ofrecer mejores experiencias en l\u00ednea y hacer avanzar la sanidad y la educaci\u00f3n.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Music_Spotify_and_Soundcloud\"><\/span><b>1. M\u00fasica: Spotify y Soundcloud\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Compa\u00f1\u00edas como Universal, Sony y EMI han pasado por una digitalizaci\u00f3n masiva en los \u00faltimos 10 a\u00f1os, evolucionando de \"vender un cierto n\u00famero de discos\" a \"transmitir ese disco durante 'n' n\u00famero de veces\". La monetizaci\u00f3n mediante anuncios a trav\u00e9s de reproducciones en portales como Youtube, Spotify y Soundcloud es algo buscado. \u00bfC\u00f3mo pueden estas plataformas atraer constantemente tr\u00e1fico y o\u00eddos hacia sus lanzamientos en un mercado musical tan ruidoso? Atrayendo autom\u00e1ticamente a m\u00e1s y m\u00e1s usuarios, con herramientas de Machine Learning. \u00bfCu\u00e1ntas veces has visto (o mejor, escuchado) una pista al azar en tu mezcla diaria aconsejada como \"algo basado en tus gustos\"? La respuesta a esta misma cuesti\u00f3n es una aplicaci\u00f3n relativamente sencilla que combina<\/span><\/p>\n<p>1. la estructura real de la canci\u00f3n, y<br \/>\n<span style=\"font-weight: 400;\">2. el hecho de que los usuarios hayan reproducido su canci\u00f3n elegida antes o despu\u00e9s de la recomendada.<\/span><\/p>\n<p>Tanto Spotify como Soundcloud utilizan el algoritmo ML para entender y analizar las elecciones del usuario y tomar una decisi\u00f3n basada en la informaci\u00f3n que han recopilado.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-6494\" src=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-1024x683.jpg\" alt=\"\" width=\"462\" height=\"308\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-1080x720.jpg 1080w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone.jpg 1350w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-300x200@2x.jpg 600w\" sizes=\"(max-width: 462px) 100vw, 462px\" \/><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_PathAi_Quick_Diagnosis_with_Tensorflow\"><\/span><b>2. PathAi: Diagn\u00f3stico r\u00e1pido con Tensorflow\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">PathAi es principalmente una aplicaci\u00f3n basada en Tensorflow que ayuda a acelerar el diagn\u00f3stico asociando los s\u00edntomas y otras variables del entorno (demogr\u00e1ficas, de ubicaci\u00f3n y dem\u00e1s). El mayor argumento de venta de PathAi es el hecho de que no s\u00f3lo puede lanzarse en una arquitectura completamente basada en la nube, sino que tambi\u00e9n es extremadamente delgado, en comparaci\u00f3n con otras voluminosas piezas de software en el sector de la salud, que, a veces, requieren hardware ad-hoc. PathAi est\u00e1 definitivamente preparada para convertirse en algo muy grande en un futuro pr\u00f3ximo, dada su reciente ola de inversi\u00f3n que ascendi\u00f3 a m\u00e1s de $11 millones.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es bastante dif\u00edcil catalogar a cualquier startup m\u00e9dica relacionada con el ML o la tecnolog\u00eda como un futuro \"est\u00e1ndar de la industria\" pero, por ahora, podemos decir con seguridad que PathAi est\u00e1 sentando las bases en lo que respecta al futuro de la salud y la tecnolog\u00eda.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Concerto_Medical_Data_Science_Via_ML\"><\/span><b>3. Concerto: Ciencia de datos m\u00e9dicos mediante ML\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con Concerto, seguimos analizando el sector sanitario y sus aplicaciones basadas en el aprendizaje autom\u00e1tico. Cuando se desarroll\u00f3 Concerto, sus creadores ten\u00edan una idea clara: construir algo que pudiera ayudar a onc\u00f3logos, cirujanos y m\u00e9dicos en general a entender los s\u00edntomas, procesando autom\u00e1ticamente bases de datos voluminosas y a veces confusas en una fracci\u00f3n de segundo. Concerto es, de hecho, la primera herramienta de ciencia de datos con fines m\u00e9dicos. Construido en Nueva York por un equipo de antiguos cient\u00edficos de datos, Concerto ha sido un refrescante aroma de tecnolog\u00eda en un mundo m\u00e9dico que, en t\u00e9rminos de procesamiento de datos, sigue dependiendo del papel y de la lenta comunicaci\u00f3n entre profesionales, lo que hace que, a veces, el desarrollo de cualquier tipo de procedimiento sea lento y estresante. Concerto es un ejemplo contundente y tangible de c\u00f3mo la ciencia de los datos se aplica a infraestructuras y arquitecturas para construir procesos y no para meros objetivos de marketing y anuncios de retargeting. Concerto est\u00e1 llamado a convertirse en la base de datos m\u00e1s utilizada en 2025, al menos en los Estados Unidos.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Web_Personalization_What_You_Like_When_You_Want_It\"><\/span><b>4. Personalizaci\u00f3n de la web: Lo que le gusta, cuando lo quiere\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ah, el aprendizaje autom\u00e1tico y el marketing. Si esta no es la mayor combinaci\u00f3n de la d\u00e9cada, entonces no hay otra. Con la personalizaci\u00f3n web nos referimos al uso de una serie de lenguajes de programaci\u00f3n (principalmente Python y Javascript) para optimizar un cat\u00e1logo, un listado de productos o una pieza de contenido en una p\u00e1gina web\/aplicaci\u00f3n. El proceso de personalizaci\u00f3n se divide en 3 secciones principales, adquisici\u00f3n, procesamiento y construcci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">-El <strong>adquisici\u00f3n<\/strong> se refiere a la recopilaci\u00f3n de datos que se realiza cuando un usuario entra en una p\u00e1gina (principalmente a trav\u00e9s de las cookies, por tanto), responde a una encuesta por correo electr\u00f3nico o escribe cualquier cosa en el cuadro de b\u00fasqueda de la p\u00e1gina. Esta parte debe aclararse al usuario a ra\u00edz de la \u00faltima sentencia del GDPR.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">-El <strong>procesamiento<\/strong> parte est\u00e1 relacionada con el uso de librer\u00edas Python que, de hecho, procesan los comportamientos de los usuarios, creando puntos de datos en un entorno de lago de datos interno, que se convierten efectivamente en directrices para las herramientas Javascript que est\u00e1n renderizando estos datos en contenidos personalizados.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">-El <strong>construir<\/strong> es el que se produce cuando la citada herramienta de Javascript optimiza la p\u00e1gina. Si, por ejemplo, las directrices de esos puntos de datos dicen que el usuario x, al que le gustan los zapatos rojos, est\u00e1 navegando en ese momento por la secci\u00f3n de calzado, la aplicaci\u00f3n basada en JS mover\u00e1 esos resultados hacia arriba, aumentando, por tanto, la tasa de conversi\u00f3n del sitio. Muy sencillo, pero muy eficaz.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Varias marcas, como Zara, Primark, Boohoo y ASOS, utilizan la personalizaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Education_As_a_Whole\"><\/span><b>5. La educaci\u00f3n en su conjunto\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hay decenas de startups relacionadas con la educaci\u00f3n que est\u00e1n construyendo herramientas basadas en el aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar este sector educativo. Cu\u00e1l es su objetivo?\u00a0<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Estos son algunos ejemplos de usos del aprendizaje autom\u00e1tico en la educaci\u00f3n:\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">- Resoluci\u00f3n de problemas y obtenci\u00f3n de datos precisos con facilidad. Imagina tener un profesor que pueda acceder a problemas complicados en cuesti\u00f3n de segundos, para luego explicarlos de la forma m\u00e1s sencilla despu\u00e9s de que el software los haya reducido, seg\u00fan el nivel del p\u00fablico.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">- Creaci\u00f3n autom\u00e1tica de tareas y ex\u00e1menes en funci\u00f3n del tema, su nivel de dificultad y mucho m\u00e1s. Un ahorro de vida para un profesor, \u00bfverdad? Un algoritmo de ML para esto podr\u00eda ser entrenado para poner un papel de examen con el nivel de dificultad requerido y tambi\u00e9n podr\u00eda tener las soluciones calculadas autom\u00e1ticamente.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">- El an\u00e1lisis y la predicci\u00f3n del progreso de la clase, mediante el an\u00e1lisis de la tasa de \u00e9xito de los ex\u00e1menes y ensayos, ayudar\u00e1 a los profesores a evaluarse a s\u00ed mismos tambi\u00e9n<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span><b>Conclusi\u00f3n:<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los ejemplos de aprendizaje autom\u00e1tico en el mundo actual son infinitos. Es f\u00e1cil entender por qu\u00e9 el futuro del ML es tan brillante, tanto desde la perspectiva de las empresas como de los usuarios. El futuro est\u00e1, efectivamente, automatizado.<\/span><\/p>\n<p><strong>Necesidad de consultar a un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Surprising-Applications\">experiencia en aprendizaje autom\u00e1tico<\/a><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning\">t<\/a>? Contrata a cient\u00edficos aut\u00f3nomos en Kolabtree.  Es gratis publicar tu proyecto y empezar.\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><em>Paul Matthews es un escritor de negocios y tecnolog\u00eda con sede en Manchester que escribe para<\/em><br \/>\n<em>informar mejor a los empresarios sobre c\u00f3mo llevar un negocio con \u00e9xito. 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Algunos ejemplos de aprendizaje autom\u00e1tico en el mundo real son los motores de recomendaci\u00f3n, la detecci\u00f3n de objetos, el lenguaje natural<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/5-ejemplos-de-aprendizaje-de-maquinas-que-deberia-conocer\/\" title=\"Leer m\u00e1s\">Leer m\u00e1s<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":6495,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[434,398,433],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>5 Examples of Machine Learning You Should Know About<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"The examples of machine learning uses in the real world range from personalized recommendations to advancing medical care. 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