Estas son algunas subcategorías del machine learning y sus casos de uso: El análisis de sentimiento es el proceso de usar procesamiento de lenguaje natural para analizar datos de texto y determinar si el sentimiento general es positivo, negativo o neutral. Es útil para las empresas que buscan comentarios de clientes porque puede analizar una variedad de fuentes de datos (como tuits en Twitter, comentarios de Facebook y reseñas de productos) a fin de evaluar las opiniones de los clientes y los niveles de satisfacción. La detección de anomalías es el proceso de usar algoritmos para identificar patrones inusuales o valores atípicos en los datos que podrían indicar un problema. La detección de anomalías se usa para monitorear la infraestructura de IT, aplicaciones en línea y redes, y para identificar actividad que indique una potencial vulneración de seguridad o que podría llevar a una interrupción en la red más adelante. La detección de anomalías también se usa para detectar transacciones bancarias fraudulentas. Conoce más sobre AIOps. El reconocimiento de imágenes analiza imágenes e identifica objetos, rostros u otras características en las imágenes. Tiene una variedad de aplicaciones más allá de las herramientas de uso común, como la búsqueda de imágenes de Google. Por ejemplo, se puede usar en agricultura para monitorear el estado del cultivo e identificar pestes o enfermedades. Los vehículos autónomos, las imágenes médicas, los sistemas de vigilancia y los juegos de realidad aumentada usan reconocimiento de imágenes, todos. Las analíticas predictivas analizan los datos históricos e identifican patrones que pueden usarse para realizar predicciones sobre eventos o tendencias futuras. Esto puede ayudar a las empresas a optimizar sus operaciones, prever la demanda o identificar oportunidades o riesgos potenciales. Algunos ejemplos incluyen predicciones de demanda de productos, demoras en el tránsito y durante cuánto tiempo más pueden ejecutarse de forma segura los equipos de manufactura. Conoce más sobre el mantenimiento predictivo