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¿Qué es el aprendizaje automático?

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es el subconjunto de inteligencia artificial (IA) que se centra en desarrollar sistemas que aprenden, o mejoran el rendimiento, en función de los datos que consumen. Inteligencia artificial es un término amplio que se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana. Se suele mencionar al aprendizaje automático y a la IA en las mismas conversaciones, y los términos a veces se usan indistintamente, pero no significan lo mismo. Un aspecto importante a destacar es que aunque todo aprendizaje automático es IA, no toda IA es aprendizaje automático.

Hoy en día, el aprendizaje automático funciona en todo nuestro alrededor. Cuando interactuamos con bancos, compramos en línea o usamos redes sociales, los algoritmos de aprendizaje automático entran en juego para hacer que nuestra experiencia sea eficiente, fluida y segura. El aprendizaje automático y la tecnología a su alrededor se desarrollan rápidamente, y apenas estamos empezando a conocer la superficie de sus capacidades.

 

“Tradicionalmente, lo que vemos es que las personas no pueden trabajar en conjunto. La adición del aprendizaje automático a Oracle Analytics Cloud en última instancia ayuda a las personas a organizar su trabajo y construir, capacitar e implementar estos modelos de datos. Es una herramienta colaborativa cuyo valor yace en acelerar el proceso y permitir que diferentes partes de la empresa colaboren entre sí, lo que brinda una mejor calidad y modelos para que usted pueda implementar.”

—Rich Clayton, vicepresidente de estrategia de productos, Oracle Analytics

Dos enfoques hacia el aprendizaje

Los algoritmos son los motores que impulsan el aprendizaje automático. En general, actualmente se utilizan dos tipos principales de algoritmos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. La diferencia entre ellos se define por cómo cada uno aprende acerca de los datos para hacer predicciones.

Aprendizaje automático supervisado

Los algoritmos supervisados ​​de aprendizaje automático son los más utilizados. Con este modelo, un científico de datos actúa como guía y enseña al algoritmo las conclusiones que debe hacer. Al igual que un niño que aprende a identificar las frutas al memorizarlas con un libro de imágenes, en el aprendizaje supervisado, el algoritmo se capacita mediante un conjunto de datos que ya está etiquetado y tiene un resultado predefinido.

Los ejemplos de aprendizaje automático supervisado incluyen algoritmos tales como regresión lineal y logística, clasificación multiclase y máquinas de vectores de soporte.

Aprendizaje automático no supervisado

El aprendizaje automático no supervisado utiliza un enfoque más independiente, en el que una computadora aprende a identificar procesos y patrones complejos sin que un ser humano proporcione una guía cercana y constante. El aprendizaje automático no supervisado implica la capacitación basada en datos que no tiene etiquetas o un resultado específico definido.

Para continuar con la analogía de la enseñanza infantil, el aprendizaje automático no supervisado es similar a un niño que aprende a identificar frutas mediante la observación de colores y patrones, en lugar de memorizar los nombres con la ayuda de un maestro. El niño buscaría similitudes entre las imágenes y las separaría en grupos, asignando a cada grupo su propia etiqueta nueva. Los ejemplos de algoritmos de aprendizaje automático no supervisados ​​incluyen el agrupamiento de k-means, el análisis de componentes principales e independientes y las leyes de asociación.

Elección de un enfoque

¿Cuál es el mejor enfoque para sus necesidades? La elección de un algoritmo de aprendizaje automático supervisado o no supervisado generalmente depende de factores relacionados con la estructura y el volumen de sus datos, y del caso de uso al que desea aplicarlo. El aprendizaje automático ha florecido en una amplia gama de industrias, ofreciendo asistencia en una variedad de objetivos comerciales y casos de uso que incluyen:

  • Valor de vida del cliente
  • Detección de anomalías
  • Fijación de precios dinámica
  • Mantenimiento predictivo
  • Clasificación de imágenes
  • Motores de recomendación

Objetivo empresarial: Valor de vida útil del cliente modelo

El modelado del valor de por vida del cliente es esencial para las empresas de comercio electrónico, pero también es aplicable en muchas otras industrias. En este modelo, las organizaciones utilizan algoritmos de aprendizaje automático para identificar, comprender y retener a sus clientes más valiosos. Estos modelos de valor evalúan cantidades masivas de datos de clientes para determinar quiénes son los que más gastan, los defensores más leales de una marca o las combinaciones de estos tipos de cualidades.

Los modelos de valor de por vida del cliente son especialmente eficaces para predecir los ingresos futuros que un cliente individual aportará a una empresa durante un período determinado. Esta información permite a las organizaciones concentrar sus esfuerzos de marketing en alentar a los clientes de alto valor a interactuar con su marca con mayor frecuencia. Los modelos de valor de por vida del cliente también ayudan a las organizaciones a orientar su gasto de adquisición para atraer nuevos clientes que sean similares a los clientes de alto valor existentes.

Objetivo empresarial: Modelo de rotación de clientes

La adquisición de nuevos clientes toma más tiempo y es más costosa que mantener a los clientes existentes satisfechos y leales. El modelado de rotación de clientes ayuda a las organizaciones a identificar qué clientes son más propicios a dejar de comprometerse con una empresa, y por qué.

Un modelo de rotación efectivo utiliza algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar información sobre todo, desde los puntajes de riesgo de abandono para los clientes individuales hasta los conductores de abandono, clasificados por importancia. Estos resultados son clave para desarrollar una estrategia de retención algorítmica.

La obtención de una visión más profunda de la rotación de clientes ayuda a las empresas a optimizar las ofertas de descuento, las campañas por correo electrónico y otras iniciativas de marketing específicas que hacen que sus clientes de alto valor sigan comprando y regresando por más.

Objetivo empresarial: Precio flexible de productos con fijación de precios dinámica

Los consumidores tienen más opciones que nunca, y pueden comparar los precios a través de una amplia gama de canales, al instante. La fijación de precios dinámica, también conocida como fijación de precios a demanda, permite a las empresas mantener el ritmo acelerado de la dinámica del mercado. Permite a las organizaciones fijar precios de forma flexible a los artículos según factores que incluyen el nivel de interés del cliente objetivo, la demanda al momento de la compra y si el cliente se ha comprometido con una campaña de marketing.

Este nivel de agilidad empresarial requiere una sólida estrategia de aprendizaje automático y una gran cantidad de datos sobre cómo la disposición de los diferentes clientes a pagar por un bien o servicio cambia en una variedad de situaciones. Aunque los modelos de precios dinámicos pueden ser complejos, ciertas empresas como las aerolíneas y los servicios de viaje compartido han implementado con éxito estrategias dinámicas de optimización de precios para maximizar los ingresos.

Objetivo empresarial: Clientes objetivo con segmentación de clientes

El marketing exitoso siempre ha consistido en ofrecer el producto correcto a la persona correcta en el momento adecuado. Hace no mucho tiempo, los profesionales de marketing confiaban en su propia intuición para segmentar clientes y para separar a los clientes en grupos para campañas específicas.

Hoy en día, el aprendizaje automático permite a los científicos de datos usar algoritmos de agrupación y clasificación para agrupar a los clientes en personas basándose en variaciones específicas. Estas personas consideran las diferencias de los clientes en múltiples dimensiones, como la demografía, el comportamiento de navegación y la afinidad. La conexión de estos rasgos a los patrones de comportamiento de compra permite a las compañías con conocimientos en datos implementar campañas de marketing altamente personalizadas que sean más efectivas para impulsar las ventas que las campañas generalizadas.

A medida que los datos disponibles para las empresas crecen y los algoritmos se vuelven más sofisticados, las capacidades de personalización aumentarán, lo que acercará a las empresas al segmento ideal de clientes.

Objetivo empresarial: Aproveche el poder de la clasificación de imágenes

El aprendizaje automático admite una variedad de casos de uso más allá del comercio minorista, los servicios financieros y el comercio electrónico. También tiene un tremendo potencial para aplicaciones para ciencia, atención de salud, construcción y energía. Por ejemplo, la clasificación de imágenes emplea algoritmos de aprendizaje automático para asignar una etiqueta proveniente de un conjunto fijo de categorías a cualquier imagen de entrada. Permite a las organizaciones modelar planes de construcción en 3D basados ​​en diseños 2D, facilitar el etiquetado de fotos en redes sociales, informar sobre diagnósticos médicos y más.

Los métodos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, se utilizan a menudo para la clasificación de imágenes, ya que pueden identificar de manera más eficaz las características relevantes de una imagen en presencia de posibles complicaciones. Por ejemplo, pueden considerar las variaciones en el punto de vista, la iluminación, la escala o el volumen de desorden en la imagen y compensar estos problemas para ofrecer la información más relevantes y de alta calidad.

Objetivo empresarial: Cree una mejor experiencia de cliente con motores de recomendación

Los motores de recomendación son esenciales para la venta cruzada y la venta ascendente de consumidores y para ofrecer una mejor experiencia de cliente.

Netflix tasa el motor de recomendaciones que impulsa sus sugerencias de contenido en $ 1,000 millones por año y Amazon afirma que su sistema aumenta las ventas anuales entre 20% y 35%.

Los motores de recomendación utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos y predecir la probabilidad de que un cliente compre un artículo o disfrute de una parte del contenido, y luego ofrece sugerencias personalizadas al usuario. Esto genera una experiencia más personalizada y relevante que fomenta un mayor compromiso y reduce la rotación.

Cómo ofrecer un valor comercial tangible

El aprendizaje automático potencia una variedad de casos clave de uso empresarial. Pero, ¿cómo ofrece una ventaja competitiva? Una de las cualidades más convincentes del aprendizaje automático es su capacidad para automatizar y acelerar el tiempo de decisión y el tiempo de valorización. Eso comienza al obtener una mayor visibilidad empresarial y al mejorar la colaboración.

"Tradicionalmente, lo que vemos es que las personas no pueden trabajar en conjunto", dice Rich Clayton, vicepresidente de estrategia de productos de Oracle Analytics. "La adición del aprendizaje automático a Oracle Analytics Cloud en última instancia ayuda a las personas a organizar su trabajo y construir, capacitar e implementar estos modelos de datos. Es una herramienta colaborativa cuyo valor yace en acelerar el proceso y permitir que diferentes partes de la empresa colaboren entre sí, lo que brinda una mejor calidad y modelos para que usted pueda implementar".

Por ejemplo, los departamentos de finanzas típicos se ven agobiados por la repetición de un proceso de análisis de varianza, una comparación entre lo que es real y lo que se pronosticó. Es una aplicación poco cognitiva que puede beneficiarse enormemente del aprendizaje automático.

"Al integrar el aprendizaje automático, las finanzas pueden funcionar más rápido y de manera más inteligente, y continuar desde donde se detuvo la máquina", sostiene Clayton.

Otra capacidad emocionante del aprendizaje automático es su capacidad predictiva. En el pasado, las decisiones empresariales a menudo se tomaban en base a los resultados históricos. Hoy en día, el aprendizaje automático emplea una analítica contundente para predecir lo que sucederá. Las organizaciones pueden tomar decisiones proactivas con anticipación en lugar de confiar en datos pasados.

Por ejemplo, el mantenimiento predictivo puede permitir a los fabricantes, a las compañías de energía y a otras industrias tomar la iniciativa y garantizar que sus operaciones sigan siendo confiables y optimizadas. En un campo petrolero con cientos de taladros en operación, los modelos de aprendizaje automático pueden detectar equipos que corren el riesgo de fallar en un futuro próximo y luego notificar a los equipos de mantenimiento con anticipación. Este enfoque no solo maximiza la productividad, sino que también aumenta el rendimiento de los activos, el tiempo de actividad y la longevidad. También puede minimizar el riesgo de los trabajadores, disminuir la responsabilidad y mejorar el cumplimiento normativo.

Los beneficios del mantenimiento predictivo se extienden al control y la gestión del inventario. Al evitar el tiempo de inactividad no planificado mediante la implementación del mantenimiento predictivo, las organizaciones pueden predecir con mayor precisión la necesidad de repuestos y reparaciones, lo que reduce significativamente los gastos de capital y operativos.

El aprendizaje automático ofrece un enorme potencial para ayudar a las organizaciones a obtener valor empresarial proveniente de la gran cantidad de datos disponibles en la actualidad. Sin embargo, los flujos de trabajo ineficientes pueden impedir que las empresas se percaten del máximo potencial del aprendizaje automático.

Para tener éxito a nivel empresarial, el aprendizaje automático debe formar parte de una plataforma integral que ayude a las organizaciones a simplificar las operaciones e implementar modelos a escala. La solución adecuada permitirá a las organizaciones centralizar todo el trabajo de ciencia de datos en una plataforma colaborativa y acelerar el uso y la administración de herramientas, marcos e infraestructura de código abierto.

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