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Las API de aprendizaje automático están interrumpiendo el negocio


 Las interfaces de programación de aplicaciones, o más comúnmente conocidas como API , permiten que una aplicación se relacione, hable o comparta información con otra aplicación. Como seres humanos, es muy fácil malinterpretar la información o comunicarse mal entre ellos, pero una computadora solo compartirá la información exacta que se le solicita y en el formato en el que se ha programado.

En este artículo, intentaremos definir qué es el aprendizaje automático y cómo está alterando el negocio. También descubriremos algunas API web populares a las que cualquier desarrollador puede acceder para integrar el reconocimiento de imágenes , el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y otros modelos predictivos en sus arquitecturas de software.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es el campo de estudio que otorga a las computadoras la capacidad de aprender y actuar dadas las limitaciones de programación iniciales. Está en todas partes en estos días y está tan extendido que puede usarlo más de un par de veces al día sin saberlo. Un ejemplo sencillo es su correo electrónico; cuando revisa su bandeja de entrada para marcar elementos como spam, su programa de correo electrónico observa qué mensajes marca y automáticamente comienza a marcar esos tipos de mensajes tan pronto como vuelven a entrar.

El aprendizaje automático, como un subcampo de la inteligencia artificial (IA) , cuando se coloca en el núcleo de un negocio digital puede desempeñar un papel muy importante. Tomemos, por ejemplo, un constructor web; La IA podría desempeñar un papel fundamental en varios aspectos, como ayudar a comprender cómo elementos sutiles como el diseño de la página pueden afectar las tasas de conversión. Para ver ejemplos del mundo real, observe cómo Google ha modificado el mercado publicitario mediante el uso del aprendizaje automático para orientar mejor los anuncios. De manera similar, Amazon ha revolucionado el mercado minorista con la adición de recomendaciones de productos altamente conscientes.

Podemos ver cómo el aprendizaje automático y las aplicaciones que lo utilizan no solo están interrumpiendo los negocios, sino que también están haciendo cambios en nuestra vida cotidiana. Desde asistentes virtuales hasta automóviles autónomos, el aprendizaje automático y las API relacionadas que brindan extensibilidad ofrecen una nueva visión de los datos y la inteligencia informativa.

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Aprendizaje automático frente a inteligencia artificial

Debido a los esfuerzos recientes para recrear el proceso de pensamiento humano, los términos 'aprendizaje automático' e 'inteligencia artificial' se utilizan a menudo como sinónimos. La estructura principal del aprendizaje automático es que, en lugar de tener que aprender todo, las máquinas pueden aprender a mejorar mediante la observación; tratando y fallando como lo haría un humano.

A medida que las aplicaciones basadas en el aprendizaje automático continúan evolucionando, también lo hacen las API que las impulsan. Las API amplían los datos y la funcionalidad, lo que permite que los programas interactúen con otras aplicaciones. Son en gran parte invisibles para la mayoría de las personas, aparte de los desarrolladores que generalmente los usan para extraer información de otras aplicaciones y sincronizar datos.

Fuente

API de aprendizaje automático

Las API de aprendizaje automático que se utilizan hoy en día ofrecen una amplia gama de capacidades, como reconocimiento facial y de imágenes, reconocimiento de voz, análisis de texto, procesamiento del lenguaje natural, análisis de sentimientos, modelado predictivo, reconocimiento de patrones y clasificación de documentos. Estas API son perfeccionadas constantemente por sus creadores en cuanto a funcionalidad, mejores prácticas para facilitar el uso, documentación y otros criterios.

A continuación, incluimos una lista de algunas de las opciones de API de aprendizaje automático probadas en el mercado. Aunque solo representan una pequeña fracción de la amplia variedad de productos, los siguientes puntos de acceso se han obtenido de una forma u otra del aprendizaje automático y se han organizado de acuerdo con sus categorías de capacidad.

Reconocimiento facial e imagen

Reconocimiento visual de IBM Watson

IBM Watson es una de las plataformas de aprendizaje automático más populares que funciona de manera fluida con la computación cognitiva . Su programa de reconocimiento visual comprende el contenido de las imágenes y puede clasificar virtualmente cualquier contenido visual, encontrar imágenes que sean similares en una colección, seleccionar rostros humanos, mostrar la edad y el género estimados de un rostro y también capacitarse para clasificar su propio contenido visual agregando clasificadores de imágenes.

Lanzado en noviembre de 2013, su suite Developer Cloud ofrece una colección de API que no solo hacen uso del reconocimiento visual, sino que también brindan a los desarrolladores la capacidad de crear aplicaciones que utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la predicción y otras tecnologías de aprendizaje automático. .

API de Google Cloud Vision

Esta API puede detectar las emociones que están asociadas con los rostros y también puede reconocer palabras impresas en diferentes idiomas. Es capaz de crear anotaciones ricas, escalarlas y clasificar imágenes en diferentes categorías. También puede predecir el contenido de una imagen y ayudar a encontrar qué imagen está buscando en función de su clasificación, como; teléfono, gato o incluso barco.

API de Kairos

Kairos es una plataforma de análisis humano que le permite combinar el análisis emocional de una persona, sus datos demográficos, su identidad facial y otros metadatos en cualquiera de sus servicios o aplicaciones.

Análisis de texto, PNL, análisis de sentimiento

API de lenguaje natural de Google Cloud

Esta API se utiliza para proporcionar procesamiento de lenguaje natural y analizar el significado y la estructura del texto para que los desarrolladores lo comprendan. Ejemplos de esto incluyen; Anotaciones de texto, análisis de sentimientos y reconocimiento de entidades.

API de Microsoft Azure Text Analytics

Construido con la tecnología de aprendizaje automático de Azure, este es un conjunto de servicios de análisis de texto que se puede utilizar para evaluar textos no estructurados con fines como extracción de frases, detección de idiomas y temas, y análisis de sentimientos.

IBM Watson Language

Esta API se utiliza para enseñarle a una computadora cómo realizar análisis de texto mediante la lectura. Puede convertir datos no estructurados en estructurados como se utiliza en inteligencia empresarial, publicidad dirigida y monitoreo de redes sociales.

Modelado predictivo y otro aprendizaje automático

Aprendizaje automático de Amazon

La aplicación de esta API cubre áreas como; Marketing dirigido, previsión de demandas, predicción de clics y detección de fraude, ya que esta API se utiliza principalmente para encontrar patrones de ocurrencia en los datos. Los algoritmos presentes en él utilizan estos modelos para tratar nuevos datos y crear predicciones para una aplicación.

API de Google Cloud Speech

Esto convierte audio en texto en una variación de más de 80 idiomas mediante el uso de un reconocimiento de voz rápido y preciso recopilado de un archivo o mediante un micrófono.

Beneficios de negocio

Hay muchas implicaciones comerciales de implementar el aprendizaje automático. Brendan Wilde, gerente de marketing de Free Parking, dice: “ El aprendizaje automático está en todas partes, desde recomendar productos hasta mejorar su experiencia de compra en Amazon, hasta ayudar a la interfaz controlada por voz en su automóvil conectado a comprenderlo. ”Con una API de aprendizaje automático integrada en su empresa, sirve como un método para informar sus datos y ajustar las experiencias del usuario final.

Cuando se manejan correctamente, las API de aprendizaje automático son capaces de permitir que las empresas lleguen más lejos que sus ofertas tradicionales para encontrar nuevos clientes, mercados y servicios utilizando sus datos. También son capaces de crear nuevas estrategias y agregar valor a las ofertas ya existentes, como la capacidad de comercializar a los clientes a través de personas influyentes en lugar de los propios clientes.

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Casos de uso de aprendizaje automático

Los casos de uso potenciales para las empresas que adoptan este tipo de API son numerosos, pero algunos ejemplos incluyen:

Reclutamiento : la mayoría de las empresas tienden a recibir más de una gran cantidad de solicitudes de trabajo, lo que puede llevar mucho tiempo al intentar procesar. Si RR.HH. proporciona una descripción del trabajo y un tipo de CV preferido, se podría determinar un patrón y una API de aprendizaje automático podría clasificar los datos para encontrar candidatos adecuados más fácilmente.

Contraterrorismo : ha habido una urgencia general en la comunidad de inteligencia para poder predecir y prevenir ataques de terroristas. Con el aprendizaje automático, se podría lograr la urgencia requerida y se podrían crear modelos para agregar información, probar hipótesis e implementarlas de manera efectiva.

Marketing : el marketing dirigido incorrecto a través del correo electrónico e incluso el correo directo es caro y puede hacer que los prospectos sientan que están recibiendo spam, lo que perjudica a la marca. El aprendizaje automático podría usarse para aumentar la precisión de su objetivo al determinar cuál de los prospectos necesita el material.

Otro caso de uso: vea cómo la IA puede mejorar el diseño de API

Conclusión

Con el progreso general que Internet y la tecnología han logrado a lo largo de los años, no hay mejor momento que ahora para implementar el aprendizaje automático en varias aplicaciones. Una predicción de IDC Futurescapes ha establecido que la transformación digital es la próxima estrategia corporativa y dos tercios de los directores ejecutivos de Global 2000 Enterprise están dispuestos a centrarse en ella. Y con esta transformación, las soluciones de aprendizaje automático liderarán la forma en que estas empresas pueden ver y trabajar en el valor de sus clientes.

Sin embargo, los datos son clave para introducir el aprendizaje automático en cualquier aplicación empresarial. Estamos en una era de la información y es muy necesario que una empresa recopile datos de una variedad de fuentes como socios, proveedores y clientes. Por lo tanto, se recomienda comenzar con soluciones de aprendizaje automático que ya se han incorporado al software empresarial estándar en lugar de crear un caso de uso totalmente nuevo que requiera un alto nivel de experiencia; ahí es donde entran las API. De esta manera, puede comenzar a crear de inmediato nuevo valor para su negocio.

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