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junio 2019

Carros Autónomos: Machine Learning aplicado a la automatización del manejo

Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) ahora se utilizan ampliamente para encontrar soluciones a diferentes desafíos que van desde las predicciones del mercado financiero hasta los automóviles sin conductor.

Con la integración del procesamiento de datos del sensor en una unidad de control electrónico centralizada (ECU) en un automóvil, es imperativo aumentar el uso del aprendizaje automático para realizar nuevas tareas.

Las posibles aplicaciones incluyen la clasificación del escenario de conducción o la evaluación de la condición del conductor a través de la fusión de datos de diferentes sensores internos y externos, como cámaras, radares, lidar o Internet de las cosas.

Las aplicaciones que ejecutan el sistema de infoentretenimiento de un automóvil pueden recibir información de los sistemas de fusión de datos del sensor y tienen, por ejemplo, la capacidad de dirigir el vehículo a un hospital si detecta que algo anda mal con el conductor.

Esta aplicación basada en el aprendizaje automático también puede incorporar el gesto del conductor y el reconocimiento de voz, y la traducción del idioma.

Los algoritmos se pueden clasificar como un algoritmo supervisado y un algoritmo no supervisado. La diferencia entre los dos es cómo aprenden.

Tipos de algoritmos ML utilizados en Carros Autónomos

 

Según la técnica:

 

Los algoritmos supervisados ​​aprenden usando un conjunto de datos de entrenamiento, y continúan aprendiendo hasta que alcanzan el nivel deseado de confianza (minimización del error de probabilidad). Se pueden clasificar en clasificación, regresión y reducción de dimensión o detección de anomalías.

Los algoritmos no supervisados​​ intentan dar sentido a los datos disponibles.

Eso significa que un algoritmo desarrolla una relación dentro del conjunto de datos disponible para identificar patrones, o divide el conjunto de datos en subgrupos según el nivel de similitud entre ellos.

Los algoritmos no supervisados ​​se pueden clasificar en gran medida en el aprendizaje de reglas de asociación y asociación.

Ahora hay otro conjunto de algoritmos de aprendizaje automático llamados algoritmos de refuerzo, que se ubican en algún lugar entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado.

En el aprendizaje supervisado, hay una etiqueta de destino para cada ejemplo de capacitación; en el aprendizaje no supervisado, no hay etiquetas en absoluto, y el aprendizaje de refuerzo tiene etiquetas dispersas y con retraso de tiempo.

Basado únicamente en esas recompensas, el agente debe aprender a comportarse en el entorno.

El objetivo en el aprendizaje de refuerzo es desarrollar algoritmos de aprendizaje eficientes, así como comprender los méritos y las limitaciones del algoritmo.

Esto se puede clasificar como aprendizaje directo y aprendizaje indirecto.

Una de las principales tareas de cualquier algoritmo de aprendizaje automático en el automóvil sin conductor es la representación continua del entorno y la predicción de posibles cambios en ese entorno. Estas tareas se dividen principalmente en cuatro subtareas:

 

  • Detección de objetos
  • Objeto Identificación o reconocimiento Clasificación de objeto
  • Localización de objetos y predicción de movimiento

 

Según su objetivo:

Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden dividir en cuatro categorías: algoritmos de regresión, reconocimiento de patrones, algoritmos de clúster y algoritmos de matriz de decisión.

Una categoría de algoritmos de aprendizaje automático se puede usar para ejecutar dos o más subtareas diferentes.

Por ejemplo, los algoritmos de regresión se pueden utilizar para la detección de objetos, así como para la localización de objetos o la predicción de movimiento.

Te invitamos a leer lo siguiente: Blockchain: Guía básica – Casos de uso y beneficios

Algoritmos de regresión

Este tipo de algoritmo es bueno para predecir eventos. El análisis de regresión estima la relación entre dos o más variables, compara los efectos de las variables medidas en diferentes escalas y se basa principalmente en tres indicadores, a saber:

 

  • El número de variables independientes
  • El tipo de variables dependientes
  • La forma de la línea de regresión.

 

Los algoritmos de regresión aprovechan la repetibilidad del entorno para crear un modelo estadístico de la relación entre una imagen y la posición de un objeto dado en esa imagen.

El modelo estadístico se puede aprender sin conexión y proporciona una rápida detección en línea al permitir el muestreo de imágenes.

Además, puede extenderse a otros objetos sin requerir un amplio modelado humano.

Como salida a la etapa en línea, el algoritmo devuelve una posición del objeto y una confianza en la presencia del objeto.

Estos algoritmos también se pueden usar para aprendizaje largo, predicción corta.

Algoritmos de reconocimiento de patrones (Clasificación)

En ADAS (Asistente de manejo), las imágenes obtenidas a través de sensores poseen todo tipo de datos ambientales.

Se requiere filtrar las imágenes para reconocer las instancias de una categoría de objetos al descartar los puntos de datos irrelevantes.

Los algoritmos de reconocimiento de patrones son buenos para descartar estos puntos de datos inusuales.

El reconocimiento de patrones en un conjunto de datos es un paso importante antes de clasificar los objetos. Estos tipos de algoritmos también se pueden definir como algoritmos de reducción de datos.

  • Los segmentos de línea se alinean con los bordes hasta una esquina, luego se inicia un nuevo segmento de línea.
  • Los arcos circulares se ajustan a secuencias de segmentos de línea que se aproximan a un arco.

 

Agrupación

A veces, las imágenes obtenidas por el sistema no son claras y es difícil detectar y localizar objetos.

También es posible que los algoritmos de clasificación puedan perder el objeto y no clasificarlo e informarlo al sistema.

La razón podría ser imágenes de baja resolución, muy pocos puntos de datos o datos discontinuos.

Este tipo de algoritmo es bueno para descubrir estructuras de puntos de datos. Al igual que la regresión, describe la clase de problema y la clase de métodos.

Todos los métodos están relacionados con el uso de las estructuras inherentes en los datos para organizar mejor los datos en grupos de máxima coincidencia. El tipo de algoritmo más comúnmente utilizado es K-means, Multi-class Neural Network.

 

Algoritmos de matriz de decisión

Este tipo de algoritmo es bueno para identificar, analizar y calificar sistemáticamente el rendimiento de las relaciones entre conjuntos de valores e información.

Estos algoritmos se utilizan principalmente para la toma de decisiones.

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La importancia de Mobile commerce: la tienda en tu bolsillo

Hemos sido testigos del surgimiento y la conquista del comercio electrónico.

Ha habido un auge en el dominio de las compras en línea. Con Internet como la sensación actual, vender a través de Internet es la tendencia más popular.

Aproximadamente, 1,2 mil millones de personas tienen la costumbre de usar sus teléfonos inteligentes para acceder a Internet diariamente.

La publicación Trinity Digital Marketing informa que en EE. UU., Casi la mitad de la población usa teléfonos inteligentes para conectarse a Internet.

Después del  comercio electrónico, surgió el concepto de m-commerce, es decir, comercio móvil.

Se puede decir que el comercio móvil es el producto secundario del uso de dispositivos móviles e internet, que en última instancia resulta en compras en línea a través del uso de estos.

El comercio electrónico ha ido ganando popularidad con el tiempo, pero todavía una gran mayoría de los propietarios de comercio electrónico y minoristas desconocen su tremenda influencia.

Todavía están haciendo malabares con estrategias de marketing para crear conciencia y popularidad de sus tiendas en línea.

El comercio móvil puede ser uno de los métodos más populares y efectivos para mejorar la base de clientes y los ingresos generales.

 

¿Qué es el comercio Móvil?

El comercio móvil es ventas y comercio mediante dispositivos remotos de mano inalámbricos.

Estos dispositivos pueden ser teléfonos inteligentes, phablets y tabletas.

El concepto básico detrás del m-commerce es brindar a los consumidores una experiencia de compra amigable para el bolsillo.

 

¿Por qué es importante el comercio móvil?

m-commerce es uno de los factores que influyen en el crecimiento del negocio y no puede ignorarse. Son numerosas las razones:

Te invitamos a leer lo siguiente: Cómo acelerar el proceso para modernizar a tu empresa en el área de tecnología

 

  1. Impacto positivo del aumento de las ventas móviles

Se acabaron los días en que los dispositivos móviles solían ser un activo de la clase privilegiada.

En el escenario actual, con la feroz competencia entre las compañías móviles, los precios de los móviles se han reducido.

Un teléfono inteligente comienza a costar desde $ 100.

El número de usuarios móviles está aumentando a un ritmo muy rápido. Incluso más que el tráfico creado con él en la web.

La entrega en la puerta se convierte en una opción muy lucrativa para todos los compradores, que tientan a todos los usuarios a comprar en línea.

Móvil, un dispositivo de bolsillo amigable

El dispositivo móvil es un dispositivo de bolsillo disponible 24 * 7 con cualquier persona.

Cualquier necesidad de comprar en cualquier punto del tiempo puede satisfacerse con el móvil en lugar de hacerse en la molestia de encontrar y luego operar una computadora portátil o de escritorio.

En general, el aumento en las ventas móviles crea un impacto cuantioso y un aumento en las compras en línea, beneficiando al sector de comercio electrónico

Por este motivo es muy importante preparar a tu empresa con soluciones móviles, puntos de venta y hardware para poder atender la demanda del consumidor y nosotros somo expertos en tener las soluciones indicadas revisa aquí CONTACTO.

 

  1. Locura juvenil por la compra móvil

La juventud es la sección más involucrada de la sociedad cuando se trata del uso móvil.

Las personas de mediana edad y las personas mayores suelen trabajar.

El teléfono inteligente generalmente sirve como medio para mantenerse conectado y realizar las tareas diarias.

Los jóvenes, por otra parte, explotan principalmente la tecnología de los teléfonos inteligentes para pasar el tiempo y mantener el estándar social.

Son un segmento más inteligente para la tecnología, que comprende las amenazas de cualquier sitio web o tecnología nueva.

Con el teléfono móvil en la mano, el acceso a Internet es una necesidad y esto los lleva a encontrar productos en necesidad y comprarlos.

Mantenerse a la moda

Seguir una tendencia es la prioridad para los jóvenes que van a la universidad o que disfrutan de una vida de soltero.

El límite de edad de este segmento se extiende generalmente entre los 18 y los 34 años de edad y es más probable que se involucre con Internet móvil y experimente las compras en línea.

Estos jóvenes forman una sección definida e importante de la base de clientes de comercio electrónico, ya que tienen la razón, el dinero y la voluntad de probar y comprar lo mejor.

 

  1. Los teléfonos con pantallas más grandes mejoran la experiencia de compra

Las tecnologías relacionadas con los teléfonos inteligentes, ya sea en software o hardware, están aumentando día a día.

Y así es la competencia.

El teléfono inteligente con pantallas más grandes es la salida y ha cambiado completamente el patrón de uso móvil.

Las compras en línea es una de las principales tendencias marcadas por las pantallas más grandes.

No se podía ignorar la comodidad de las pantallas grandes, e incluso las personas mayores no dudan en ponerse gafas para ver el mundo de las compras móviles.

Para todas las edades

Con el tiempo, las compras móviles se han convertido en una cuestión de conveniencia para cualquier clase de edad, aumentando el número de clientes para el comercio electrónico.

Los expertos de Woocommerce son muchas veces contratados para brindar una mejor experiencia de usuario para todas las edades.

Cuando las pantallas más grandes llegaron al mercado, las ventas minoristas se lograron a través de teléfonos inteligentes que se dispararon y esto se ha demostrado claramente en el índice de Capgemini e IMRG.

 

  1. La innovación da como resultado un mejor negocio

La innovación y los avances tecnológicos son una necesidad en el sector de los teléfonos inteligentes.

Cada compañía de teléfonos está ejecutando su propia competencia para dominar el mercado.

El enfoque tradicional de competir con una mejor tecnología para cualquier funcionalidad ahora se ha desplazado hacia pensar fuera de la caja y proporcionar algo no convencional.

Todos están en la carrera por proporcionar algo nuevo, lo que en última instancia mejora la experiencia del usuario. muchas marcas han comenzado estratégicamente utilizando estas experiencias de usuario como sus estrategias de marketing.

Opciones de un solo clic

En el sitio, los botones de compra y las opciones de pago con un solo clic son algunas de las características destacadas implementadas en los sitios web de compras en línea.

Para el cliente es fácil de pagar, incluso con los teléfonos móviles que desalientan el uso de computadoras portátiles y de escritorio para las compras.

Actualmente, casi todos los minoristas en línea ofrecen la opción de ver los artículos vistos y guardados en línea, enriqueciendo la experiencia de compra.

Esto permite al usuario disfrutar de tiempo adicional con el elemento seleccionado, incluso cuando está fuera de línea, lo que resulta en una mayor compra.

 

AI y Chatbots

La inteligencia artificial (AI) y los chatbots son algunas de las últimas integraciones técnicas en el teléfono móvil para una mejor experiencia.

La razón detrás de estos desarrollos siempre ha sido el uso de más clientes y la compra del teléfono móvil, pero ha influido automáticamente de manera positiva en el sector del comercio electrónico.

Los asistentes de voz de AI y los chatbots, cuando se integran con aplicaciones y teléfonos, facilitan las compras.

Se elimina el paso de escribir manualmente el nombre del producto, las búsquedas, el pago y los detalles de la dirección.

El resultado es un aumento en la población dispuesta a comprar en línea.

Según Unadkat de Capgemeni, la inteligencia artificial y los chatbots serán un área clave de enfoque para los minoristas en los próximos años.

Finalmente

Según Business Insider, el 45% de los ingresos del comercio electrónico provendrán de m-commerce, a finales de 2020.

Las innovaciones continuarán impulsando el crecimiento del m-commerce.

Actualmente, las tecnologías innovadoras como la realidad aumentada son implementaciones raras.

Pero en un futuro cercano, el comercio móvil se verá muy afectado por ella y cada distribuidor de comercio electrónico contará con la ventaja de estas innovaciones.

El modo tradicional de compras en línea como computadoras de escritorio y portátiles se está reemplazando por compras móviles.

Hemos continuado con el comercio móvil y todos los negocios de comercio electrónico han comenzado a hacer que su empresa sea compatible con dispositivos móviles.

Además, las tácticas como la clasificación alta en las búsquedas de Google con la ayuda de una empresa profesional de SEO se han centrado más en los dispositivos móviles.

Solo aquellos que continúan con el flujo del comercio móvil actual aprovecharán los beneficios de las tendencias del comercio móvil en el negocio del comercio electrónico.