Cuáles son los usos de Master en Machine Learning con R Software?

El aprendizaje automático, abreviado ML, es una de las principales subclases de la tecnología de IA, en la que los algoritmos de aprendizaje profundo procesan un conjunto de datos para ejecutar tareas y detectar patrones con menos intervención humana. Se trata de un campo muy emergente que transforma los procesos empresariales modernos. Muchas empresas líderes del sector hacen de la tecnología una parte integral de las operaciones. Por sus inmensas oportunidades, muchos estudiantes y profesionales en activo están planeando establecer su carrera en el Master en Machine Learning con R Software. Lee este artículo para saber dónde se utiliza esta tecnología.
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1. Servicios financieros
Hoy en día, la tecnología de aprendizaje automático se utiliza ampliamente en varios sectores financieros. Los bancos y otras organizaciones financieras utilizan esta tecnología por dos razones principales. En primer lugar, se utiliza para encontrar información esencial en los datos y prevenir casos de fraude. La información puede ayudar a encontrar oportunidades de inversión y también ayuda a los inversores a la hora de negociar. Además, la minería de datos también identifica a los clientes con perfiles de alto riesgo y utiliza la cibervigilancia para descubrir señales de advertencia.

2. Sectores gubernamentales
Muchos expertos en aprendizaje automático trabajan en sectores gubernamentales como la seguridad pública y los servicios públicos. En estos ámbitos, la tecnología de aprendizaje automático se utiliza para simplificar cuestiones complejas del sector público y analizar los objetivos de las políticas públicas. Aparte de eso, los sectores públicos utilizan rápidamente la aplicación de AL y ML para crear decisiones de inmigración, y pagos de bienestar, detectar el fraude, planificar proyectos de infraestructura, responder a las consultas del público, resolver problemas de salud, adjudicar audiencias de fianza, etc.

3. Atención sanitaria
La tecnología de aprendizaje automático es una de las tendencias de más rápido crecimiento en los sectores médico y sanitario. Esta tecnología ofrece algoritmos y redes de aprendizaje automático que ayudan a mejorar la calidad del tratamiento mediante la supervisión y el análisis de datos. También ayuda en las tomografías computarizadas, las radiografías, varias pruebas y exámenes. Además, cabe mencionar que el aprendizaje automático ayuda a los profesionales de la medicina a detectar células cancerosas y a analizar los datos para mejorar el tratamiento y el diagnóstico.

4. Sectores minoristas
En los últimos días, muchos minoristas dependen de la aplicación del aprendizaje automático para capturar datos, analizarlos y utilizarlos para personalizar la experiencia de compra, gestionar una campaña de marketing, la cadena de suministro de mercancías, la optimización de los precios y los conocimientos de los clientes. La tecnología de aprendizaje automático también ayuda a mejorar la previsión de la demanda, a crear decisiones de precios y a controlar la colocación de productos. Como resultado, la gente puede conseguir fácilmente los productos adecuados en el momento oportuno. El análisis predictivo también ayuda a pedir una cantidad específica.

5. Industrias del petróleo y del gas
La tecnología de aprendizaje automático se utiliza rápidamente para encontrar nuevas fuentes de energía, analizar los minerales del suelo y predecir los problemas de los sensores de las refinerías. En las industrias del petróleo y el gas, la aplicación del aprendizaje automático agiliza la distribución del petróleo. El número de casos de uso en estos sectores es enorme y está en continua expansión. El ML mejora la interpretación de datos sísmicos y el desarrollo de técnicas de extracción para hacer más eficiente el proceso de producción y extracción de petróleo.

6. Transporte
Los aspectos de modelización y análisis de datos de la tecnología de aprendizaje automático ayudan al transporte público. Las plataformas de transporte con tecnología ML analizan los datos históricos de las rutas y crean perspectivas críticas para mejorar la productividad de la flota. Con la ayuda de los algoritmos de aprendizaje automático se puede gestionar de forma eficiente el tráfico, las colisiones y los elementos medioambientales.
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Palabras finales:
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