Machine learning es un รกrea de la inteligencia artificial (IA) que potencia los ordenadores para que estos puedan identificar patrones en datos masivos y con base en los resultados consigan elaborar predicciones precisas.
Existen tres tipos principales de aprendizaje automรกtico.
En primer lugar, el aprendizaje supervisado, donde el modelo es entrenado con un conjunto de datos etiquetados y el objetivo es predecir la etiqueta correcta para nuevos datos. A continuaciรณn, el aprendizaje no supervisado, donde el modelo es entrenado con un conjunto de datos no etiquetados y el objetivo es encontrar patrones y relaciones en los datos.
En tercer lugar, el aprendizaje por refuerzo, donde el modelo aprende a travรฉs de la interacciรณn y la retroalimentaciรณn del entorno, con el objetivo de maximizar una recompensa.
Actualmente, este nuevo concepto estรก siendo aplicado en el campo de las telecomunicaciones para optimizar la calidad de las redes mediante tรฉcnicas de aprendizaje automรกtico y resolver problemas. Iquall Networks forma parte de las empresas centradas en el uso de machine learning en telecomunicaciones a travรฉs de una plataforma de รบltima tecnologรญa llamada MAT que promueve soluciones eficaces de automatizaciรณn de redes.
ยฟCuรกl es la utilidad de machine learning en telecomunicaciones?
La aplicaciรณn de machine learning en telecomunicaciones se ha extendido en todo del mundo despuรฉs que las empresas descubrieran que este tipo de tecnologรญas les ayudaban a ahorrar mucho tiempo y dinero. Una razรณn de esto es que este nuevo campo de la inteligencia artificial estรก preparado para predecir fallos mediante el anรกlisis de los datos de las redes y dispositivos conectados. Para conseguir esta predicciรณn, las herramientas de machine learning emplean algoritmos avanzados que se ejecutan a una velocidad altamente prรกctica y eficaz. El uso de machine learning en telecomunicaciones tambiรฉn resulta ideal para optimizar la red con el objetivo de potenciar la calidad de los servicios prestados a los usuarios. De esta manera, se reduce en gran medida las quejas de los clientes, al mismo tiempo que se potencia su experiencia como consumidores. Iquall Networks, empresa especializada en nuevas tecnologรญa, tambiรฉn menciona que machine learning es ideal para lograr una personalizaciรณn mayor de los servicios de red prestados a los clientes.
MAT y otras soluciones de Iquall Networks para los proveedores de red
MAT fue desarrollada por los ingenieros de Iquall Networks con el objetivo de hacer uso de conceptos y prรกcticas de automatizaciรณn conocidos para permitir que el proveedor de servicios de comunicaciรณn cree casos de uso personalizados. Estos casos de uso estรกn relacionados con la utilidad de machine learning en el campo de las telecomunicaciones, como por ejemplo la optimizaciรณn de calidad de los servicios. Del mismo modo, se pueden mencionar la Compliance, Zero Touch Provisioning, Self Remediation, Self Optimization, detecciรณn, anรกlisis, predicciรณn y resoluciรณn de fallos, actualizaciones de la red, personalizaciรณn de servicios, mejora del trรกfico de usuarios, entre otros.
En relaciรณn con este tema, German Pรฉrez Trozzi, gerente de Marketing y Producto en Iquall networks, expone lo siguiente: “en Iquall nos caracterizamos por investigar tecnologรญas disruptivas y transformarlas soluciones concretas para los problemas y necesidades de los CSP. Durante estos dรญas hemos publicado en nuestro blog un artรญculo llamado The moment of machine Learning its now! donde hablo de por quรฉ considero que los CSP deben enfocarse durante el 2023 en llevar Machine Learning a lo largo de todos los procesos de las รกreas tรฉcnicas, dejando de ser algo experimental o puntual y convertirse en parte del Business As Usual”.
En la web de Iquall Network las empresas de telecomunicaciones pueden solicitar una demo de MAT para conocer varias de las soluciones que esta plataforma de automatizaciรณn que incorpora un engine de Machine Learning.
