A lo largo de las últimas semanas te hemos hablado sobre dos términos que hoy en día están tomando mucha relevancia, debido al avance de la tecnología y lo indispensable que se ha vuelto para las empresas. Hablamos del machine learning y deep learning. En esta ocasión, revisamos algunas de las principales diferencias entre cada uno y cómo se pueden complementar para ayudarle a tu empresa a crecer.
Inteligencia Artificial para el futuro de la logística
La Inteligencia Artificial se define como la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente. Aquí se incluyen habilidades como la capacidad de manejar tareas complicadas, por ejemplo la toma de decisiones, la comprensión del habla humana, la detección de fraudes, entre otras. Para ejecutar estas tareas, tanto el machine learning como el deep learning son fundamentales.
Podemos pensar en el Machine Learning como un subconjunto importante de la Inteligencia Artificial. Comprende las técnicas y estrategias que funcionan para responder a las preguntas que la Inteligencia Artificial busca dar respuesta.
Una definición más precisa del Machine Learning o Aprendizaje Automático sería la de la Universidad de Stanford, que lo definió como la “ciencia para lograr que los ordenadores actúen de maneras específicas sin programarlos explícitamente para hacerlo”.
Por su parte, el Deep Learning o Aprendizaje Profundo es una forma de Machine Learning que se inspira en la estructura del cerebro humano; y es particularmente eficaz en la detección de características.
Para hacerlo más práctico, el Machine Learning utiliza algoritmos para obtener datos, aprender de ellos y después ser capaces de hacer una predicción o sugerencia sobre algo. El Deep Learning por su parte, cuenta con un modelo que le permita evaluar ejemplos; y una pequeña colección de instrucciones para modificar el modelo cuando se produzcan errores.
Aplicaciones del Machine Learning & Deep Learning
- Machine Learning. Hay una serie de métodos de Machine Learning o algoritmos que se pueden aplicar a casi cualquier problema de datos. Algunas de estas técnicas incluyen regresión lineal, regresión logística, clustering, árboles de decisión y más.
- Deep Learning. El Deep Learning es utilizado por Google en sus algoritmos de reconocimiento de voz e imagen; por Netflix y Amazon para decidir qué deseas ver o comprar a continuación; y por los investigadores del MIT para predecir el futuro.
Ahora que ya revisamos con un poco más de detalle, ¿te queda claro cómo funcionan y se complementan cada una? Para el sector logístico, estos términos pueden ser claves para entender mejor al cliente y sus necesidades. Nos permite anticiparnos a sus requerimientos, y entregar un mejor producto; en el momento idóneo y así predecir la demanda de productos.
En Logística Flexible queremos que tecnología de este tipo esté a tu favor, y la puedas aprovechar cómo más te convenga para tus operaciones y así poder optimizar procesos y tener un mejor acercamiento con tus clientes. Contáctanos para aprovechar de la mejor manera la tecnología para la logística de tu empresa y darles a tus clientes un servicio ejemplar.
Con apoyo de IMF Business School & Xataka
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