Hasta la fecha de este Artículo la tecnología del Aprendizaje Automático (Machine Learning) es una de las tecnologías que esta marcando tendencia, no sabemos que puede pasar con esta tecnologías en el futuro, algunos piensan que el Aprendizaje Automático (Machine Learning) puede acabar con el mundo y otros que es una tecnología que ayudará al progreso de la Humanidad, las Grandes empresas usan Aprendizaje Automático (Machine Learning) y en este Post te daré una idea de como le dan uso a esta tecnología.
Para que estés Familiarizado con este Post te recomiendo leer el articulo Que es Machine Learning, Historia y otros detalles, si ya conoces sobre esta tecnología, puedes continuar leyendo este Post, no hay problema.
Para las grandes empresas es mucho más accesible invertir e investigar en Machine Learning, ya que cuentan con los recursos para llevar acabo esto, empresas grandes como Pinterest, Baidu, Twitter, Facebook y Google hacen uso de Machine Learning, vamos a dar un vistazo a estas grandes empresas las diversas maneras de como usan Machine Learning.
Esta empresa es conocida por ser una Red Social en donde se hacen usos de tableros en donde se pueden anclar imágenes, videos y Gifs sobre un tema en particular, una de las labores que esta plataforma suele hacer es el guardado o almacenamiento de imágenes de los usuarios, por ende necesita identificar las imágenes que se suben a su Plataforma, aquí es donde entra Machine Learning.
Pinterest utiliza Machine Learning haciendo uso de algoritmos de reconocimiento de imágenes para identificar los patrones en una imagen que se ha fijado, por ejemplo si una usuaria mujer fija la foto de un zapato marrón de cuero, podrá ver imágenes de zapatos marrones de cuero mediante el Reconocimiento de Imagen.
Otro uso que hace Pinterest de Machine Learning es para ofrecer recomendaciones más personalizadas basadas en el historial de Pinning de los usuarios.
Machine Learning aprende de las actividades de usuario en Pinterest y procede a brindarle elementos similares a lo que esta mirando.
Baidu
Esta empresa procedente de China (Asia), es un motor de búsqueda similar al buscador de Google y hace uso de Machine Learning en muchas de sus tareas o aplicaciones como Baidu Search, Asistente de voz duerOS y su Robot doméstico Xiaoyu Zaikia (Little Fish) similar a Alexa.
El producto estrella o en el cual están mas enfocados es su motor de búsqueda, el cual es usado por casi el 75% de lo usuarios chinos.
Baidu emplea Machine Learning para el reconocimiento de voz y de imágenes en sus aplicaciones, también han invertido mucho en el procesamiento de Lenguaje Natural el cual se puede apreciar en su asistente de voz duerOS.
El asistente de voz duerOS hace uso de Procesamiento de Lenguaje Natural de la mano con el reconocimiento de voz e imagen y crea un sistema inteligente que puede mantener una conversación completa con el usuario como si fuera un humano.
DuerOS utiliza Machine Learning (Aprendizaje Automático) para comprender las complejidades que tiene el Lenguaje Humano y luego copiarlas perfectamente.
Asimismo su robot domestico Little Fish, que es parecido a Alexa, puede girar la cabeza para escuchar en la dirección desde donde proviene la voz del usuario y responderle.
Esta es una de las plataformas más populares para crear publicaciones y debates interesantes, cuando miramos en el Timeline muchos Tweets sobre el actual clima Político, los Peligros del Calentamiento Global, Comentarios de Celebridades, entre otros, estos Tweets son gestionados haciendo uso de Machine Learning.
Twitter hace uso de un algoritmo de Machine Learning para organizar los Tweets en el Timeline del usuario, los Tweets basados en el tipo de contenido que le gusta al usuario, los Tweets publicados por amigos, familiares, etc. tienen bastante prioridad de aparecer en el Feed más alto.
Asimismo otro algoritmo de Machine Learning analiza los Tweets más populares, que cuentan con muchos Retweets o Me Gusta, tiene mayor probabilidad de aparecer en el Timeline del usuario en Twitter.
También mediante Machine Learning se organizan los Tweets En caso de que se lo haya perdido o por si no lo vistes, es decir publicaciones realizadas temprano y el usuario las pueda ver y no se la pierda.
Twitter hace uso de diferentes capacidades del Procesamiento de Lenguaje Natural del Sistema de Inteligencia Artificial IBM Watson para buscar y eliminar Tweets que incumplan con las Normas de la plataforma.
Para identificar lo que sucede en una transmisión en vivo Twitter hace uso de Aprendizaje Profundo (Deep Learning), entrenando a una Red Neuronal para que reconozca las imágenes en los videos mediante etiquetas, por ejemplo el usuario coloca las etiquetas Gato, Animal, etc. en su video, entonces el algoritmo puede identificar que se trata de un Gato y usar esta información para identificar Perros en otros videos.
Una de las Redes Sociales más populares del mundo, cuenta con un aproximado de 2,41 mil millones de usuarios activos mensuales, la empresa Facebook hace uso de Reconocimiento Facial para reconocer a tus amigos en una imagen y sugerir un etiquetado, siempre y cuando el usuario tenga activada la opción de Sugerencias de Etiquetas o Reconocimiento de rostros.
Para gestionar las fotos de Celebridades, Gatos o contactos, Facebook utiliza Machine Learning, asimismo para organizar las notificas en el Timeline del usuario.
La publicidad en Facebook se realiza utilizando Redes Neuronales Profundas (Deep Neural Networks), la cual analiza la edad, sexo, ubicación, profesiones, me gusta en las páginas, intereses, etc. de los usuarios, luego estos son seleccionados para mostrarles una determinada publicidad en base a los datos obtenidos.
Asimismo Facebook utiliza Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural para los Chatbots, los cuales interactuan con los usuarios, en algunos casos el lenguaje tan real que usan los Chatbos, hace que parezcan humanos.
Otra de las empresas que hace uso de Machine Learning en sus Proyectos y Servicios, yo me cuestiono: Alguna Aplicación de Google no usa Machine Learning ? y la respuesta probablemente sea No.
Google es una de las Empresas que más invierte en investigación de Machine Learning y esta planeando integrarlo completamente en todos sus Productos, algunos productos de Google que usan Machine Learning son Google Search, Google Translate, Google Photos, Google Assistant, etc.
El buscador de Google hasta la fecha de este artículo utiliza RankBrain, una Red Neuronal profunda que ayuda a proporcionar los resultados de búsqueda requeridos. Si sucede durante la búsqueda casos en donde haya frases o palabras únicas como CEO de Facebook, RankBrain hace suposiciones inteligentes para descubrir que su búsqueda probablemente significa Mark Zuckerberg
La herramienta de traducción Google Translate analiza millones de documentos que ya han sido traducidos de un idioma a otro y busca los patrones comunes y el vocabulario básico del idioma.
La aplicación Google Photos hace uso de Reconocimiento de Imágenes en donde se utiliza Aprendizaje Profundo (Deep Learning) para clasificar millones de Imágenes en Internet con mayor precisión.
Google Assistant (Asistente de Google) utiliza Reconocimiento de Imágenes y Procesamiento de Lenguaje Natural para mostrarse como un Asistente con múltiples talentos y capacidades para responder a todas las preguntas del usuario.
Con esto entonces puedes darte cuenta lo sencillo que es publicar un Proyecto en un Servidor o Hosting Compartido y un poco más laborioso pero vale la pena en un Servidor VPS.
Conclusión
En algunas Empresas el coste para hacer uso de Machine Learning es muy alto, solo las grandes empresas que cuentan con los recursos necesarios pueden hacer uso de esta Tecnologías, pero están apareciendo Plataformas como Dialogflow que permite a las Empresas o usuarios hacer uso de de Machine Learning con un costo no muy alto.
Nota(s)
- Machine Learning ayuda a que las empresas realicen ciertas tareas que un Sistema Tradicional no puede hacerlo.
- Te recomiendo Leer el tutorial Creando una Aplicación Android que responda ante comandos de Voz mediante Inteligencia Artificial y Machine Learning – Parte 1
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