Déjame decirte esto con un ejemplo muy simple.
Asume una tienda de juguetes en la plaza de la ciudad. Podemos medir fácilmente las cantidades de productos en los estantes. No se necesita ninguna otra intervención. Pero algunas cosas, como analizar todos y cada uno de los aspectos del flujo de bienes, comprar productos de acuerdo con las tendencias del mercado y las preferencias de los clientes, productos estacionales, etc., no se pueden medir fácilmente por los seres humanos. Entonces, aquí están estos dos métodos 1. Aprendizaje automático, 2. Aprendizaje profundo viene al rescate.
- Un ejemplo de aprendizaje automático.
El enfoque de Aprendizaje automático es capaz de predecir los eventos más probables. Con nuestro ejemplo anterior, el aprendizaje automático podría establecer qué juguetes se están quitando, a qué ritmo y, por lo tanto, permitir mejores decisiones de la cadena de suministro.
2. Un ejemplo de Deep Learning.
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El aprendizaje profundo está actualmente empujando el límite de lo que es posible. Estos métodos de aprendizaje profundo, algunos de los cuales también se basan en el aprendizaje automático, pueden obtener información de datos que los humanos ni siquiera imaginamos que existían. Volviendo a nuestro ejemplo de una tienda de juguetes, los análisis de aprendizaje profundo pueden revelar por qué ciertos productos vuelan y otros no.
Estos métodos de aprendizaje nos permiten detectar anomalías en tiempo real que nos permiten activar una alerta de que algo va mal o va a suceder. Por ejemplo, utilizando nuestro ejemplo si detectamos que un juguete específico se agotó, se podría enviar una alerta al propietario de la tienda para pedir más existencias. Esa alerta podría incluso enviarse a la cadena de suministro sin que el propietario de la tienda lo notara. De esta manera podemos rastrear, mantener los bienes fácilmente y podemos hacer más trabajo en menos tiempo fácilmente.
Fuente: Internet de las cosas. MOOC