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¿Por qué es relevante el machine learning para tu negocio?

El machine learning tuvo los reflectores cuando el pasado marzo, el campeón mundial de Go fue vencido por esta tecnología. Esta inteligencia artificial, a diferencia de otros desarrollos vanguardistas en la materia, está basada en redes neuronales (es decir, imita el comportamiento de las neuronas en un cerebro humano, a través no sólo de machine learning, sino de manera conjunta con sistemas adaptables). Eso hace que piense a niveles intuitivos. La competencia, por lo general, basa su codificación en el entendimiento del lenguaje (por ejemplo, Intel, Facebook y Apple), lo cual limita su capacidad de aprendizaje respecto a su entorno.
El machine learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo –como su nombre lo enuncia– es desarrollar programas capaces de generalizar comportamientos a partir de información no estructurada (análisis de big data). En otras palabras, constituye un proceso de inducción del conocimiento que podría desarrollar habilidades a la velocidad del comportamiento de los clientes.
Esta máquina capaz de discernir y recrear sus propios procesos en vías de modificar sus acciones, utiliza diversos enfoques para tratar la información y realizar procesos cognitivos. Desde métodos estadísticos hasta soluciones más complejas como el procesamiento de lenguaje. De acuerdo a comentarios de directivos de Google y a las compras de startups, realizadas por los gigantes tecnológicos desde 2014, las vertientes que más adeptos atraen al machine learning son las redes neuronales y el aprendizaje profundo para entender lenguaje natural.
Las redes neuronales en el machine learning abarcan un mundo más general de información para llevar a la máquina a un entendimiento elevado y detallado de su entorno. Los procesos a través de aprendizaje profundo para entender lenguaje natural comprenden ciertas limitantes, puesto que esta vertiente tiende a ser más específica en cuanto al procesamiento de información y las abstracciones que van más allá del lenguaje, como el entendimiento de imágenes.

Mayores adquisiciones de IA desde 2013

Compañía Descripción Adquirida por
DNNresearch Usa aprendizaje profundo y una red neural para búsqueda de imágenes. Google
Indisys Procesamiento de lenguaje natural. Intel
IQ Engines Software de reconocimiento de imágenes. Yahoo
LookFlow API para el reconocimiento y clasificación de imágenes. Yahoo
SkyPhrase Tecnología de procesamiento de lenguaje natural. Yahoo
DeepMind Desarrollo de algoritmos auto autoajustables. Google
Cogenea Una asistente que funciona en base a IA. IBM
Madbits Inteligencia visual basada en aprendizaje profundo para identificar el contenido de imágenes. Twitter
Jetpac Añade fotografías de redes sociales, analiza sus locaciones y las agrega como guía de viaje. Google
Dark Blue Labs Tecnología basada en aprendizaje profundo para entender el lenguaje natural. Google DeepMind
Vision Factory Reconocimiento de objetos y texto usando aprendizaje profundo. Google DeepMind
Wit.ai API de lenguaje natural para desarrolladores en sectores que incluyen hogares automatizados y robótica. Facebook
AlchemyAPI Plataforma de nube con capacidades de lenguaje natural que incluyen extracción de keywords y clasificación. IBM
Whetlab La compañía presume haber desarrollado una tecnología para hacer machine learning más rápido y mejor. Twitter
Vocal IQ Procesamiento de discurso para improvisar conversaciones entre máquina y humano. Apple
Orbeus API de reconocimiento enfocada en tecnología de reconocimiento visual. Amazon
Saffron Plataforma de computo cognitivo. Intel
Emotient Tecnología de detección de emociones, para mejorar el entendimiento de los sentimientos del consumidor. Apple
Nexidia Implementa la búsqueda de data de muestras de audio, video y texto. NICE Systems
PredictionIO Un servidor machine learning de código abierto.Open-source machine learning server Salesforce
MetaMind Personalización basada en IA y soluciones de soporte al cliente para compañías. Salesforce

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