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Machine learning y big data, junto con IoT, data mining y otras aplicaciones de inteligencia artificial, son ejemplos de innovaciones tecnológicas que optimizan las operaciones logísticas de una empresa a través de la automatización.

Se trata de técnicas de análisis de datos que muestran el impacto de la ciencia y la tecnología en los negocios actuales, apoyadas en software informático, para llevar a las empresas a la transformación digital.

Las cadenas de suministro están generando cantidades masivas de datos disponibles para sus evaluaciones, y la combinación de la agilidad de la tecnología de big data y la escalabilidad de la inteligencia artificial en logística está brindando a las empresas más valor que nunca en la optimización de procesos.

Big data se refiere a la fuente y la naturaleza de la gran cantidad de información que se procesa, mientras que el aprendizaje automático a través del análisis inteligente se refiere al aprendizaje computacional.

Para responder a esta pregunta, ¿qué es el aprendizaje automático? Podemos decir que es un tipo de inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin programación directa.

También conocido como aprendizaje automático, utiliza algoritmos para entrenar a las computadoras para que reconozcan patrones y hagan predicciones. ¿Qué es el gran volumen de datos?

¿Qué es el Big Data? Aquí está la respuesta: un conjunto de técnicas analíticas que procesan cantidades masivas de datos para descubrir patrones ocultos y descubrir información relevante para tomar las decisiones correctas y construir negocios innovadores.

El uso de tecnologías de big data en el comercio electrónico proporciona a la industria herramientas para optimizar la cadena de suministro, especialmente en la industria de distribución.

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