{"id":3519,"date":"2018-07-12T17:59:01","date_gmt":"2018-07-12T15:59:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techrules.com\/?p=3519"},"modified":"2021-05-13T08:15:22","modified_gmt":"2021-05-13T08:15:22","slug":"machine-learning-y-robo-advisors","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.techrules.com\/es\/machine-learning-y-robo-advisors\/","title":{"rendered":"Machine learning y Robo-Advisors"},"content":{"rendered":"<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>\u00abMachine Learning\u00bb es un concepto ampliamente utilizado en este momento, pero no todos somos conscientes de su alcance ,su impacto actual y especialmente futuro.<\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Entramos en el campo de la neurociencia, <strong>en la disciplina de Inteligencia Artificial (IA)<\/strong>, que tiene como objetivo dar a las m\u00e1quinas la capacidad de aprender sin programaci\u00f3n expl\u00edcita. Sin embargo, este aprendizaje se basa en la materia prima disponible en cantidades suficientes para extraer conclusiones y lecciones. Esta materia prima no es m\u00e1s que datos, el petr\u00f3leo del futuro. En resumen, el aprendizaje autom\u00e1tico tiene como objetivo hacer que las m\u00e1quinas puedan aprender de grandes vol\u00famenes de datos, sacar conclusiones y optimizar en la medida de lo posible las tareas que realizan mejorando su retorno, eficiencia y resultados. Por lo tanto, <strong>las m\u00e1quinas aprenden solo a trav\u00e9s de algoritmos y un proceso inductivo<\/strong>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>\u00bfC\u00f3mo funciona el aprendizaje autom\u00e1tico?<\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>El aprendizaje se construye mediante la identificaci\u00f3n de modelos y el desarrollo de la capacidad de asociar ideas, conceptos, resultados, datos de proceso o cualquier otra cosa que pueda extraer datos. Estos procesos no pueden ser realizados por seres humanos y <strong>se pueden hacer mediante una m\u00e1quina al revelar conocimiento oculto en la data<\/strong>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>El aprendizaje se lleva a cabo de tres maneras diferentes<\/strong>, seg\u00fan el tipo de algoritmo utilizado:<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Aprendizaje Supervisado:<\/strong> Consiste en transmitir a una m\u00e1quina ejemplos de problemas que se han resuelto para que aprenda a resolver problemas similares en el futuro. Entre este tipo de aprendizaje por aprendizaje autom\u00e1tico, se utiliza por ejemplo en el reconocimiento facial o de im\u00e1genes.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Aprendizaje no supervisado:<\/strong> este algoritmo tiene ejemplos a su disposici\u00f3n, pero sin una plantilla definida. Por lo tanto, debe poder reconocer patrones de manera aut\u00f3noma para poder hacer coincidir nuevas entradas en el sistema o, lo que es lo mismo, para poder determinar, por ejemplo, qu\u00e9 objeto es.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Aprendizaje por refuerzo:<\/strong> este es un algoritmo para el aprendizaje emp\u00edrico (por \u00abensayo y error\u00bb).Esto significa, en otras palabras, que aprende de acuerdo con lo que est\u00e1 sucediendo en su entorno a partir de los comentarios que recibe en respuesta a sus acciones. De esta forma, mejora sus procesos a medida que surgen modelos y surgen buenos resultados. Se perfeccionan los procesos de prueba y se prueba al m\u00e1ximo nivel posible de eficiencia<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico<\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Hoy en d\u00eda existen muchas, pero las que est\u00e1n surgiendo superan con creces lo que podemos imaginar. Por lo tanto, los motores de b\u00fasqueda ya se benefician de este tipo de algoritmos para ofrecer a los usuarios resultados m\u00e1s acordes con sus preferencias a medida que utilizan estos motores. Cuantas m\u00e1s m\u00e1quinas obtengan resultados de b\u00fasqueda y obtengan comentarios de ellos (por ejemplo, cuando un usuario permanece una cierta cantidad de tiempo en una p\u00e1gina, lo que deber\u00eda indicar que el contenido coincide con la b\u00fasqueda), m\u00e1s podr\u00e1 adaptar los resultados para cada usuario seg\u00fan sus gustos, preferencias o intereses. Otra aplicaci\u00f3n es el diagn\u00f3stico m\u00e9dico para la detecci\u00f3n de enfermedades como el c\u00e1ncer, la rob\u00f3tica, la clasificaci\u00f3n de secuencias de ADN, la extracci\u00f3n de datos o el an\u00e1lisis del mercado de valores.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>En este sentido, <strong>los productos financieros de TechRules, como Robo-Advisor<\/strong>, utilizan las tecnolog\u00edas de <strong>Machine Learning<\/strong> para mejorar el rendimiento de la gesti\u00f3n de la cartera. Mediante el uso de robots financieros, los esfuerzos se reducen, los procesos se simplifican y los rendimientos se maximizan. <strong>Estos Robots financieros<\/strong> puede ofrecer consultor\u00eda financiera, es decir, una inversi\u00f3n personalizada para cada entidad financiera y ofrece sofisticados an\u00e1lisis de mercado disponibles en muy corto espacio de tiempo. Esta tecnolog\u00eda puede ser utilizada por profesionales de gesti\u00f3n patrimonial o inversores finales. Toda una serie de herramientas desde las muy simples hasta las m\u00e1s sofisticadas est\u00e1n ya hoy disponibles. Las alertas tambi\u00e9n son una parte fundamental del proceso, m\u00e1s a\u00fan ahora con MiFID II. Hemos ido incluso m\u00e1s all\u00e1 en nuestros desarrollos al agregar una red social \u00fanica a trav\u00e9s de la cual el inversor puede aprovechar una variedad de formas diferentes de beneficiarse de la experiencia de otros inversionistas y compartir la suya, compartiendo incluso su cartera anonimizada si as\u00ed lo deseara.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Nuestros roboadvisors tambi\u00e9n pueden ofrecer gesti\u00f3n discrecional<\/strong>, es decir, ofrecer portafolios est\u00e1ndar, a un costo menor que los asesores tradicionales. Son automatizados, baratos y f\u00e1ciles de usar. Generalmente est\u00e1n dirigidos a personas con ahorros no demasiado altos que buscan una alternativa de inversi\u00f3n y que no tienen acceso a asesores tradicionales. <strong>Estos Roboadvisors proponen una nueva forma de inversi\u00f3n<\/strong> y completan la gama de opciones para los inversores. En TechRules, <a href=\"https:\/\/www.techrules.com\/es\/robo-advisor\/\">nuestro Roboadvisor<\/a> se enfoca en preservar el capital a trav\u00e9s de la diversificaci\u00f3n monitorizando rigurosamente las carteras para maximizar los retornos para un nivel de riesgo elegido.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>En cualquier caso, la simplicidad es un factor clave gracias a estas plataformas innovadoras. Los Roboadvisors respaldados por el <strong>aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> han abierto una gama completa de nuevas posibilidades para os inversores al mejorar constantemente las opciones existentes y herramientas de gesti\u00f3n don el objetivo de mejorar la disponibilidad y el acceso a cualquier persona sin discriminaci\u00f3n de perfil ni volumen de inversi\u00f3n.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&nbsp; \u00abMachine Learning\u00bb es un concepto ampliamente utilizado en este momento, pero no todos somos conscientes de su alcance ,su impacto actual y especialmente futuro. &nbsp; Entramos en el campo de la neurociencia, en la disciplina de Inteligencia Artificial (IA), que tiene como objetivo dar a las m\u00e1quinas la capacidad de aprender sin programaci\u00f3n expl\u00edcita. 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