El viaje del aprendizaje automático

El aprendizaje automático (ML) puede mejorar la agilidad, simplificar las operaciones, aumentar los ingresos mediante la producción de nuevos productos y la mejora de los actuales y permitir una toma de decisiones mejor y más rápida cuando se utiliza correctamente.

No se puede negar que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) pueden ayudar a las empresas a lograr más: en una encuesta reciente de McKinsey, el 63 por ciento de los encuestados informaron ganancias en los ingresos gracias a la adopción de IA en las unidades de negocios donde sus organizaciones emplean IA. También es obvio que quienes la adoptan siguen creyendo en las capacidades de la tecnología de IA para brindar valor y ventajas.

Según Gartner, el 75 por ciento de las organizaciones pasarán de probar IA a ponerla en práctica en 2024, y el 57 por ciento espera que la IA altere su empresa en los próximos tres años.

Si bien el aprendizaje automático existe desde hace décadas, su uso como herramienta de transformación empresarial es relativamente reciente. Y la ausencia de un camino único y establecido para el éxito del aprendizaje automático hace que algunas organizaciones se pregunten cómo dar el siguiente paso (o incluso el primero) en el camino. Este libro electrónico tiene como objetivo ayudar a las empresas a avanzar, detallando un camino probado y verdadero, desde el primer paso hasta la evaluación de los resultados, con información proveniente de la experiencia y los antecedentes de aprendizaje automático de Amazon ayudando a miles de clientes a hacer realidad sus proyectos.

Es hora de que las empresas dejen de lado sus preocupaciones sobre el aprendizaje automático, dejen de intentar ponerse al día y avancen con confianza. Independientemente de dónde se encuentren las empresas en su camino hacia el aprendizaje automático, descubrirán la dirección que necesitan para dar el siguiente paso hacia el éxito en este campo.

¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial y aprendizaje automático?

Seguramente habrás escuchado que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se caracterizan de distintas maneras, así que veamos sus definiciones precisas:

La inteligencia artificial (IA) se refiere a cualquier sistema que pueda realizar trabajos que antes requerían intelecto humano.

Esto suele estar vinculado a algún proceso de toma de decisiones sofisticado que normalmente requeriría el juicio humano. La mayoría de los casos de uso de la IA buscan un resultado probabilístico, es decir, hacer predicciones, clasificaciones o juicios altamente confiables y comparables al juicio humano.

El aprendizaje automático se utiliza para construir casi todos los sistemas de IA actuales. El aprendizaje automático crea y valida el razonamiento de decisiones utilizando volúmenes masivos de datos. Esto se conoce como modelo. El sistema de IA introduce datos en el modelo, lo que produce predicciones o clasificaciones similares a las humanas.

El aprendizaje automático es esencialmente la tecnología fundamental que sustenta los sistemas inteligentes.

La IA puede generarse sin el uso del aprendizaje automático; sin embargo, por el momento, el aprendizaje automático es el principal enfoque para desarrollar sistemas de IA. De manera similar, el aprendizaje automático puede usarse para otros fines además de la IA, aunque por el momento, la gran mayoría del aprendizaje automático está relacionado con la IA.

¿Por qué se utiliza el aprendizaje automático?

Antes de profundizar en las fases del proceso de aprendizaje automático, considere por qué las empresas deberían embarcarse en él en primer lugar. Después de todo, incluso con la dirección de este libro electrónico, completar las etapas que se detallan aquí requerirá un compromiso constante y una perseverancia inquebrantable. Las empresas deberán recordarse con frecuencia por qué están luchando, centrándose en las ganancias comerciales específicas que se pueden lograr al explotar al máximo la tecnología de aprendizaje automático.

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