¿Cuál es la utilidad de machine learning en telecomunicaciones?

Un área 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 es el machine learning.

Existen tres tipos principales de aprendizaje automático.

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 continuación, 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 través de la interacción y la retroalimentación del entorno, con el objetivo de maximizar una recompensa.

Actualmente, este nuevo concepto está siendo aplicado en el campo de las telecomunicaciones para optimizar la calidad de las redes mediante técnicas de aprendizaje automático y resolver problemas. Iquall Networks forma parte de las empresas centradas en el uso de machine learning en telecomunicaciones a través de una plataforma de última tecnología llamada MAT que promueve soluciones eficaces de automatización de redes.

El uso de machine learning en telecomunicaciones

La aplicación de machine learning en telecomunicaciones se ha extendido en todo del mundo después que las empresas descubrieran que este tipo de tecnologías les ayudaban a ahorrar mucho tiempo y dinero. Una razón de esto es que este nuevo campo de la inteligencia artificial está preparado para predecir fallos mediante el análisis de los datos de las redes y dispositivos conectados. Para conseguir esta predicción, las herramientas de machine learning emplean algoritmos avanzados que se ejecutan a una velocidad altamente práctica y eficaz. El uso de machine learning en telecomunicaciones también 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 tecnología, también menciona que machine learning es ideal para lograr una personalización mayor de los servicios de red prestados a los clientes.

Iquall Networks ofrece diversas soluciones para los proveedores de red

MAT fue desarrollada por los ingenieros de Iquall Networks con el objetivo de hacer uso de conceptos y prácticas de automatización conocidos para permitir que el proveedor de servicios de comunicación cree casos de uso personalizados. Estos casos de uso están relacionados con la utilidad de machine learning en el campo de las telecomunicaciones, como por ejemplo la optimización de calidad de los servicios. Del mismo modo, se pueden mencionar la Compliance, Zero Touch Provisioning, Self Remediation, Self Optimization, detección, análisis, predicción y resolución de fallos, actualizaciones de la red, personalización de servicios, mejora del tráfico de usuarios, entre otros.

En relación con este tema, German Pérez Trozzi, gerente de Marketing y Producto en Iquall networks, expone lo siguiente: “en Iquall nos caracterizamos por investigar tecnologías disruptivas y transformarlas soluciones concretas para los problemas y necesidades de los CSP. Durante estos días hemos publicado en nuestro blog un artículo llamado The moment of machine Learning its now! donde hablo de por qué considero que los CSP deben enfocarse durante el 2023 en llevar Machine Learning a lo largo de todos los procesos de las áreas técnicas, 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 automatización que incorpora un engine de Machine Learning.