¿Cómo utilizan el aprendizaje automático las empresas famosas?

¡ El aprendizaje automático es la tecnología de hoy! Mientras que algunas personas afirman que esta tecnología podría acabar con el mundo, otras creen que podría hacer la vida aún más fácil. Y no sorprende que casi todas las empresas estén utilizando esta tecnología para atraer a tantos clientes como sea posible al brindarles experiencias personalizadas. De hecho, hay un aumento del 270% en el número de empresas que adoptan ML en los últimos cuatro años. 

Sin embargo, es mucho más fácil para las empresas tecnológicas establecidas con grandes recursos invertir e investigar más en aprendizaje automático e inteligencia artificial. Esa es la razón por la que este artículo se centra en las formas interesantes en que empresas famosas como Google, Facebook, Twitter, Baidu y Pinterest utilizan ML . Así que echemos un vistazo a estas empresas y los diversos métodos en los que utilizan Machine Learning. 

1. Google

En lugar de preguntarse «¿Qué aplicaciones de Google usan ML?» es mejor hacer la pregunta «¿Alguna aplicación de Google no usa ML?». Y la respuesta es muy probablemente no!!! Google ha invertido mucho en Machine Learning Research y planea eventualmente integrarlo completamente en todos sus productos. Incluso actualmente, ML se usa en todos los productos insignia de Google, como Google Search, Google Translate, Google Photos, Google Assistant , etc. 

La Búsqueda de Google utiliza RankBrain , que es una red neuronal profunda que ayuda a proporcionar los resultados de búsqueda requeridos. En caso de que haya palabras o frases únicas en la Búsqueda de Google (como «CEO de Apple»), RankBrain hace conjeturas inteligentes para descubrir que su búsqueda probablemente signifique «Tim Cook». Google Translate, por otro lado, analiza millones de documentos que ya están traducidos de un idioma a otro y luego busca los patrones comunes y el vocabulario básico del idioma. 

Google Photos utiliza el reconocimiento de imágenes , en el que se utiliza el aprendizaje profundo para clasificar millones de imágenes en Internet con el fin de clasificarlas con mayor precisión. El Asistente de Google también utiliza el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural para aparecer como un asistente con múltiples talentos que puede responder a todas sus preguntas.  

2.Facebook

¡ Facebook es el sitio de redes sociales más popular del mundo con 2.41 mil millones de usuarios activos mensuales! Si quieres ver a tus amigos, seguir a celebridades o ver fotos de gatos, ¡Facebook es el lugar indicado! Y este nivel de popularidad solo es posible con la ayuda de Machine Learning. Facebook usa ML en todo, desde su sección de noticias hasta publicidad dirigida. 

Facebook utiliza el reconocimiento facial para reconocer a tus amigos en las redes sociales y sugerir sus nombres. Si tiene activadas las «sugerencias de etiquetas» o el «reconocimiento facial» en Facebook, el sistema de aprendizaje automático analiza los píxeles del rostro en la imagen y crea una plantilla que es única para cada rostro. Esta huella dactilar facial se puede usar para detectar la cara nuevamente y sugerir una etiqueta. 

Y la publicidad dirigida en Facebook se realiza utilizando redes neuronales profundas que analizan su edad, género, ubicación, me gusta de la página, intereses, etc. para perfilarlo en categorías seleccionadas y luego mostrarle anuncios dirigidos específicamente a estas categorías. Facebook también usa Chatbots ahora que le brindan interacciones de atención al cliente similares a las humanas. Estos chatbots usan ML y NLP para interactuar con los usuarios y parecen casi humanos. 

3. Gorjeo

¡ Twitter es el lugar ideal para tuits interesantes y debates inteligentes! ¿Quieres saber sobre el clima político actual, los peligros del calentamiento global, los comentarios inteligentes de las celebridades favoritas, luego ve a Twitter! ¿Y adivina cómo se gestionan todos estos tuits? ¡Así es, usando Machine Learning! 

Twitter usa un algoritmo ML para organizar los tweets en su línea de tiempo. Los tweets basados ​​en el tipo de contenido que le gusta, así como los tweets publicados por amigos, familiares, etc., tienen mayor prioridad y aparecen en la parte superior de su feed. Además, los tweets que son bastante populares con muchos retweets o me gusta tienen una mayor probabilidad de visibilidad. También puede ver algunos de estos tweets en la sección «En caso de que se lo haya perdido» . Anteriormente, los tweets se organizaron en orden cronológico inverso, lo cual es popular entre algunas personas, ya que exigen que se les devuelva. Actualmente, Twitter también utiliza las capacidades de procesamiento de lenguaje natural de IBM Watson para rastrear y eliminar los tweets abusivos generados. 

Twitter también utiliza el aprendizaje profundo para identificar lo que sucede en la transmisión en vivo. Esto se hace entrenando la red neuronal para que reconozca las imágenes en los videos usando etiquetas. Suponga que coloca las etiquetas «Perro», «Animal», «Pug», etc. en su video, el algoritmo puede identificar que se trata de un perro y luego usarlo para identificar perros en otros videos. 

4. Baidu

¡ Baidu es Google para China! Si bien eso no es estrictamente cierto, Baidu es un motor de búsqueda chino que se compara más comúnmente con Google. Y al igual que Google, también utiliza Machine Learning en muchas de sus aplicaciones, como Baidu Search, DuerOS , que es el asistente de voz de Baidu, el robot doméstico Xiaoyu Zaikia (Little Fish), que es como Alexa. 

Ahora, el enfoque principal de Baidu es su motor de búsqueda, ya que el 75% de los chinos lo usan. Por lo tanto, los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para el reconocimiento de voz y el reconocimiento de imágenes para brindar el mejor servicio posible (¡y más inteligente!). Baidu también ha invertido mucho en el procesamiento del lenguaje natural, que es visible en DuerOS. 

DuerOS es el asistente de voz de Baidu, que utiliza procesamiento de lenguaje natural junto con reconocimiento de voz e imagen para crear un sistema inteligente que puede mantener una conversación completa con usted mientras suena como un humano. Este asistente de voz usa ML para comprender las complejidades del lenguaje humano y luego copiarlo a la perfección. Otra aplicación del dominio de la PNL de Baidu es el robot doméstico Little Fish, que es como Alexa, pero también diferente. ¡Puede girar la cabeza para «escuchar» en la dirección de la que proviene la voz y responder en consecuencia! 

5. Pinterest

En caso de que desee fijar las imágenes, videos y GIF que le interesen, ¡ Pinterest es el lugar para hacerlo! Y ya sea que sea un pinner regular o simplemente un novato, la inmensa popularidad de Pinterest garantiza que ha escuchado su nombre. Ahora, dado que esta aplicación depende de guardar imágenes de Internet, es lógico que su característica más importante sea identificar imágenes. 

¡Y ahí es donde entra en juego el aprendizaje automático! Pinterest utiliza algoritmos de reconocimiento de imágenes para identificar los patrones en una imagen que ha anclado para que se muestren imágenes similares cuando las busque. Supongamos que ha fijado una camiseta verde, podrá ver imágenes de más camisetas verdes mediante el reconocimiento de imágenes. Pero Pinterest no garantiza si estas camisas verdes están de moda o no!!! 

Otra aplicación de ML es que Pinterest le brinda recomendaciones más personalizadas basadas en su historial personal de Pinning. Esto es diferente a los algoritmos ML para otras aplicaciones de redes sociales que también tienen en cuenta a tus amigos, edad, género, etc.