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Machine Learning y la ciencia de datos en Uber

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hace 7 años

Esta semana tuve la oportunidad de ir al primer Meet-up sobre Machine Learning en la historia de Uber en San Francisco. El objetivo de la sesión era contarle a los asistentes cómo diversos departamentos de Uber usan Machine Learning para solucionar los problemas que se plantean como empresa.

Uber tiene como objetivo proveer al mundo de un medio de transporte confiable y que sea asequible para todos, para lograrlo Uber depende en gran medida del uso de Machine Learning y las ciencias de datos.

¿Qué logra hacer Uber con el uso de Machine Learning?

En realidad, la cantidad de problemas que Uber soluciona con el uso del Machine Learning es enorme. El primero es la construcción de mapas de las ciudades en las que funciona. Estos mapas no solo tienen información sobre las rutas, también cuentan con el estado del tráfico, los accidentes en las vías, o los retenes. Estos le permiten a los algoritmos crear predicciones como el tiempo de espera para que llegue un auto o el estimado de un viaje en completarse.

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La tecnología de mapas de Uber también recolecta información sobre el mundo a través de imágenes. Como dicen ellos “understand the world through imagery” o comprender el mundo a través de las imágenes. Con el procesamiento y el análisis de las imágenes, Uber tiene la capacidad de identificar los textos que se encuentran en sus rutas, y así generar información que les permita brindar mejores opciones a los conductores sobre zonas y rutas específicas.

Eso es solo una parte de lo que han logrado con la información que recogen y procesan a través de Machine Learning. Dentro del marketplace existen funcionalidades que dependen de esta tecnología, por ejemplo, el algoritmo en tiempo real de Uber. Este funciona para predecir y determinar precios principalmente, aunque también busca personalizar la experiencia del usuario y de quien provee el servicio.

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Uber dedica grandes esfuerzos a mejorar sus procesos en Machine Learning e invierten inmensas cantidades de dinero en optimizar sus laboratorios y plataformas para mejorar las predicciones y tomar decisiones basadas en datos. De hecho, cuentan con tres plataformas que utilizan para Machine Learning, predicción y detección de anomalías. Lo que, en último término, les permite iterar y mejorar su servicio.

¿Qué más viene?

Uber ha ido aún más lejos en el uso y perfeccionamiento de esta tecnología. Sus esfuerzos están enfocados en desarrollar autos que se conduzcan de forma automática. La compañía ha desarrollado un auto equipado con múltiples sensores que recolectan información del entorno, y con la ayuda de un computador procesa la información para tomar decisiones acertadas que eliminen los riesgos de accidente producidos por fallas humanas.

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El objetivo de este proyecto es aumentar la seguridad en el transporte. Pero, además busca que quienes pasan su tiempo manejando un auto, puedan realizar otras actividades y así ser más eficientes.

Uber no es la única empresa dedicada al desarrollo del Machine Learning y el Deep Learning. En este momento, grandes compañías alrededor del mundo se encuentran solucionando problemas a través de la ciencia de datos, lo que abre muchas puertas a los profesionales que se interesan en estas áreas del conocimiento.

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Paula
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