Soluciones Deep Learning para Empresas, Aprendizaje Automático

Aplicaciones Deep Learning Para Empresas

Antes de empezar a desarrollar la información de esta rama de la AI, el Deep Learning para Empresas, en nuestra web, nos planteamos como abordarla para su entendimiento sin complejidad, porque lo que más nos interesa es resolver tus dudas y abrirte a un mundo de posibilidades.

El Deep Learning representa un acercamiento al modo de funcionamiento del sistema nervioso humano. Nuestro encéfalo tiene una estructura compleja, en la que se han descubierto núcleos y áreas diferenciados cuyas redes de neuronas están especializadas para realizar tareas específicas. Así, por ejemplo, sabemos que hay centros específicos del lenguaje o que existen redes especializadas en detectar diferentes aspectos de la visión e incluso áreas íntimamente relacionadas con el reconocimiento de rostros y la expresión emocional de los mismos.

Soluciones De Aprendizaje Automático

Algunas áreas de trabajo son:

• Reconocimiento de imágenes: Para mejorar la seguridad laboral, supervisar espacios (hospitales, centros de negocios, etc.), controles de calidad, diagnóstico de pacientes, detección de artículos defectuosos, etc.
• Robots y drones totalmente autónomos.
• Análisis de emociones de usuarios: a partir de sus comunicaciones e imágenes.
• Detección de problemas: a partir de grandes cantidades de información como pueden ser imágenes, correos de clientes, etc.
• Creación de AI Brain: Creación de asistentes virtuales que pueden adaptar su comportamiento basado en su entorno o en las acciones de otros usuarios. Aplicable a juegos o sistemas de ayuda al usuario.

De aquí la idea de creación de redes neuronales artificiales, para realizar, tareas tan complicadas como el reconocimiento de imágenes o la interpretación del lenguaje natural. Una red de neuronas artificial es una herramienta matemática que modela, de forma simplificada, el funcionamiento de las neuronas en el cerebro. La arquitectura es la siguiente: las neuronas se organizan en capas, donde las neuronas verdes son las entradas que reciben la información, las azules son las ocultas, que contienen cálculos intermedios de la red, y las amarillas son las salidas que contienen el resultado. Normalmente hay una capa de entrada, una de salida y varias ocultas. A más capas ocultas, más compleja es la red y mejores resultados predice, pero también es más difícil crear el modelo.

¿Qué Aportan Las Técnicas De Deep Learning para Empresas?

Deep Learning, es parte de un conjunto más amplio de métodos de aprendizaje automático (Machine Learning) basados en redes neuronales artificiales. A diferencia con Machine Learning donde necesitamos buscar previamente una buena representación de los datos, en Deep Learning usamos directamente la red de neuronas artificiales para que realice la extracción de características y además descubrir una jerarquía entre ellas.

Como no pretendemos darte una clase magistral de Deep Learning para empresas, sólo explicarte algunos de los conceptos más básicos para que puedas entender su funcionamiento y por supuesto sus aplicaciones, vamos a pasar a lo que más nos interesa: Sus aplicaciones.

Algunos De Los Casos En Los Que Nos Puede Ayudar El Deep Learning

El Deep Learning ha llamado mucho la atención por su potencial utilidad en distintos tipos de aplicaciones en el “mundo real”, pueden aplicarse con éxito a grandes volúmenes de datos para el descubrimiento y aplicación de conocimiento, así como a la realización de predicciones a partir de él, contemplando unas tasas de éxito elevadas. Te explicamos algunos casos de uso en los que Deep Learning puede ser de ayuda en tu negocio, pero cuéntanos tu problema u objetivo de investigación y lo analizaremos.

Reconocimiento de imágenes:

• Logística: para detección de caída de mercancía, accidentes laborares, alertas de peligro para evacuación, robos de material, seguridad de entrada y salida de personas.
• Transporte: en andenes y estaciones, detectando robos, agresiones, colapsos de personas, accidentes y urgencias de tipo medico, como desvanecimientos.
• Marketing : Utilización de imágenes en lugar de palabras clave para buscar productos de una empresa, o artículos similares. Identificar marcas y logotipos de empresas en fotos publicadas en redes sociales. Orientación de anuncios y predicción de las preferencias de los clientes
• Salud :Mejor comprensión de enfermedades. Análisis de imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, aumentando la precisión diagnóstica, en un menor tiempo y con un menor coste que los métodos tradicionales. Localización de caras e identificación de emociones faciales.

Reconocimiento de audio:

• Para poder publicar en redes sociales, enviar mensajes de correo, buscar en el navegador sin necesidad de la escritura.
• Interpretación del lenguaje natural, para traducción de textos, análisis de sentimientos, localización de palabras clave en informes o documentos.

Predicción de comportamientos:

• Orientación de anuncios y definir audiencias, incorporar contenido y presentar opciones a las personas, con base a sus preferencias pasadas.
• Identificación de clientes potenciales.

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