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 Ejemplo de machine Learning.

Lemontech es TimeBillingX. Un sistema de última generación para despachos de abogados que fue inicialmente concebido para tareas de:

➢ Registro de horas laborales dedicadas por parte de cada abogado en el despacho.

➢ Generación automatizada de facturas electrónicas y envío masivo de estas.

➢ Automatización en la gestión de cobros y de procesamiento de pagos.

➢ Unificación de toda la información relacionada con los clientes y con cada caso.

➢ Detección del personal más rentable, tanto de abogados internos como de clientes.

El sistema es capaz de analizar variables como a qué cliente, proyecto o caso el jurista le está dedicando tiempo de trabajo para determinar índices de productividad y rentabilidad.

Las innovaciones del legaltech son realmente potentes y beneficiosas para todo tipo de despachos de abogados.

Ejemplo de métodos probabilísticos.

PREDICTIVO DE GOOGLE

Si utilizas Google como buscador, seguramente te hayas percatado de que te ofrece recomendaciones para completar la consulta en función del texto que hayas escrito. Los datos de esta búsqueda predictiva se presentan en base a los datos que Google recopila sobre ti (y sobre otros usuarios) cuando navegas por internet como, por ejemplo, tu edad, ubicación y otros datos personales. El buscador utiliza la IA para adivinar lo que puedes estar buscando, y así poder ofrecerte mejor información.

RECOMENDACIONES DE PRODUCTO

Los vendedores como Amazon utilizan la inteligencia artificial para recopilar información sobre tus hábitos y preferencias de compra, de modo que puedan personalizar tu experiencia online. Estos productos se recomiendan específicamente en función de tus hábitos y gustos, para que sientas que estás comprando con la ayuda de un asistente personal online. No es de extrañar que volvamos a repetir la experiencia una y otra vez.

Ejemplo de computación evolutiva.

Esta vez la idea era ver si la computación evolutiva podía igualar en desempeño al deep learning, y para ello Dennis Wilson y su equipo de investigadores de la Universidad de Touluse en Francia han optado por ponerla a prueba con juegos de Atari. El objetivo en este caso era crear un algoritmo que pudiese jugar a un juego como el 'Pong' recogiendo sólo la información de la pantalla, es decir, como un ser humano, de modo que tenía que analizar cada posición en el juego y decidir cómo moverse para obtener la máxima puntuación. Pero la secuencia de código que lo define tenía que obtenerse a partir de computación evolutiva, que es algo distinta a los modos más convencionales.

Para ello se creó un código con 40 sectores, lo que vendría a ser el "genoma" del programa Este "genoma" se puso a prueba para ver cómo se desenvolvía con los juegos, y según cómo quedase se reproduciría o no, siendo de nuevo puesto a prueba con las "mutaciones" que su reproducción genera. Lo que vieron es que los primeros códigos se desenvolvían muy mal con el juego, pero iban mejorando hasta que las últimas generaciones mostraban un desempeño incluso mejor que los seres humanos.

Ejemplo de lógica difusa.

• Productos creados para el consumidor: Lavadoras difusas (Matsuhita Electronic Industrial), hornos microondas, sistemas térmicos, traductores lingüísticos, cámaras de vídeo, televisores, estabilizadores de imágenes digitales (Matsuhita) y sistemas de foco automático en cámaras fotográficas.

• Sistemas: Elevadores, trenes, automóviles (caso de los sistemas de transmisiones, de frenos y mejora de la eficiencia del uso de combustible en motores), controles de tráfico, sistemas de control de acondicionadores de aire que evitan las oscilaciones de temperatura y sistemas de reconocimiento de escritura.

• Software: Diagnóstico médico, seguridad, comprensión de datos, tecnología informática y bases de datos difusas para almacenar y consultar información imprecisa (uso del lenguaje FSQL.

Siendo el caso de los aires acondicionados el más claro ejemplo de lo que es la lógica difusa, debido a que estos nos permiten saber a que temperatura nos encontramos, así mismo en la actualidad ya nos dice si se encuentra el clima frio, caliente o en su caso, aplicando la lógica difusa, si este se encuentra en un estado intermedio.

Bibliografía

Castillo, Á. O. (Recuperado el 25/01/2021). Tutorial de Introducción de Lógica Borrosa. Obtenido de http://www.dma.fi.upm.es/recursos/aplicaciones/logica_borrosa/web/tutorial_fuzzy/introduccion3.html

MARTÍNELLI, A. (18 de 07 de 2018). Los juegos de Atari son un buen recurso para medir a la computación evolutiva contra el "deep learning". Obtenido de https://www.xataka.com/investigacion/juegos-atari-buen-recurso-para-medir-computacion-evolutiva-deep-learning

Sierra, Y. (24 de 10 de 2019). ¿Qué es machine learning? 4 ejemplos reales de uso de la IA. Obtenido de https://blog.lemontech.com/que-es-machine-learning-4-ejemplos-reales/

Thompson, E. (06 de 09 de 2019). 10 ejemplos de que ya dependes de la IA en tu vida diaria. Obtenido de https://www.bbvaopenmind.com/tecnologia/inteligencia-artificial/10-ejemplos-de-que-ya-dependes-de-la-ia-en-tu-vida-diaria/