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La Inteligencia Artificial evoluciona al Deep Learning

El uso de inteligencia artificial hoy por hoy en los negocios, es una muestra de una constante evolución que va en aumento y esto se debe indiscutiblemente a la necesidad constante que tenemos los humanos de aprender y querer actuar de forma más rápida y eficientemente posible.

La inteligencia artificial trata de instruir máquinas para hacer tareas que normalmente requieren del conocimiento humano, involucrando la necesidad de comprender información compleja a partir de capacidades de razonamiento lógico. La inteligencia artificial, viéndola desde una perspectiva como SAS, tiene sus bases en el machine learning y el procesamiento de lenguaje natural (NPL), que en general lo que buscan es que una máquina aprenda, comprenda y razone, pero también que pueda asociar, colaborar y transmitir soluciones que faciliten la interacción entre el humano y la maquina. De hecho, dos de los puntos esenciales de SAS son el “deep learning” como complemento del “machine learning” y el “natural language understanding” (NLU) como extensión del procesamiento de lenguaje natural. A continuación, nos centraremos en el primero.

¿Qué es el Deep Learning?

Como parte de la evolución del machine learning, actualmente se habla del “deep learning”, que constituye una extensión de machine learning capaz de procesar mayores cantidades de información y encontrar relaciones más complejas. Deep Learning completa el proceso de Machine Learning utilizando una red neuronal que está hecho de varios niveles progresivos. En el primer nivel, el sistema aprende algo básico y luego envía estos datos al siguiente nivel. El siguiente nivel toma esta información, la une, crea datos un poco más complejos y la pasa al tercer nivel, y así sucesivamente.

Hoy en día existen máquinas que imitan características humanas, oyen, ven, hablan y son capaces de aprender y dar resultados por si mismas de clasificación o predicción a partir de la información disponible.

A través de las estructuras avanzadas del deep learning se pueden manejar relaciones no lineares complejas y que pueden usarse como parte de diferentes aplicaciones, por ejemplo, preparación de imágenes, análisis de sensores, detección de fallos, pronóstico de energía, sugerencias para servicio a clientes entre otros.

Afortunadamente, la innovación tecnológica actual del Big Data y la mejora y optimización del procesamiento de algoritmos complejos hacen que el deep learning sea accesible para las organizaciones brindándoles ventajas frente a la competencia.

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