El progreso del aprendizaje automático se ve impulsado por la cantidad virtualmente infinita de almacenamiento de datos accesible y económico, y el desarrollo de cálculos menos costosos y más eficientes. Como resultado, muchos sectores ahora están construyendo modelos más poderosos para analizar datos complejos mientras brindan respuestas más rápidas y precisas a escalas masivas.
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial en la que las computadoras usan algoritmos para comprender datos y encontrar patrones, una habilidad que las empresas pueden emplear de varias maneras.
Aquí hay cinco aplicaciones comerciales de aprendizaje automático que están brindando beneficios significativos:
#1. Chatbots avanzados
La primera versión de los chatbots superó la brecha de interacción entre las personas y la tecnología al permitir que las personas se comunicaran con las computadoras con reglas escritas que instruían a los chatbots sobre qué acciones ejecutar según las palabras clave.
Sin embargo, el aprendizaje automático y la PNL o el procesamiento del lenguaje natural, otra rama de la tecnología de IA, permiten que los chatbots sean más atractivos y efectivos. Estos chatbots más nuevos responden mejor a los requisitos de los usuarios y hablan más como personas reales, por lo que son más productivos.
#2. Apoyo a las decisiones
Otra área en la que el aprendizaje automático puede ayudar a las organizaciones a transformar una multitud de datos en conocimientos significativos que generan valor es la asistencia en la toma de decisiones. Los algoritmos basados en datos históricos o cualquier fuente de datos relevante pueden evaluar la información y pasar por varios resultados posibles a un volumen y ritmo que los humanos no pueden igualar, permitiéndoles dar sugerencias sobre el curso de acción correcto.
Por ejemplo, las tecnologías de soporte de decisiones clínicas que utilizan el aprendizaje automático para educar a los médicos sobre las opciones de diagnóstico y tratamiento en el negocio de la atención médica mejoran el desempeño de los cuidadores y el bienestar de los pacientes.
#3. Motores de recomendación para clientes
Los motores de recomendación de clientes, que utilizan el aprendizaje automático para mejorar la experiencia del cliente y crear experiencias personalizadas, funcionan con aprendizaje automático. Aquí, los algoritmos analizan puntos de datos sobre un solo cliente, como compras anteriores y otras fuentes de datos, como las existencias existentes de una empresa, los patrones demográficos y los historiales de compras de otros clientes, para determinar qué soluciones recomendar a cada consumidor en particular.
Por ejemplo, YouTube emplea tecnologías de motores de recomendación para ayudar a los espectadores a localizar videos que coincidan con sus preferencias rápidamente.
#4. Estrategias de precios que cambian con el tiempo
Las empresas pueden usar datos de precios históricos y conjuntos de datos sobre varias otras variables para comprender mejor cómo múltiples factores afectan el gasto del consumidor, como el período del día, el clima y las estaciones. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden tomar dichos datos e integrarlos con otros datos del mercado y de los clientes para ayudar a las empresas a fijar el precio de sus artículos de forma dinámica en función de las vastas y variadas variables. Este método permite a las empresas optimizar los ingresos.
El ejemplo más obvio de este precio variable es Precio de aumento de Uber, que ocurre cuando muchos clientes buscan viajes al mismo tiempo.
#5. Detección de Fraude
La capacidad del aprendizaje automático para reconocer tendencias y descubrir irregularidades que se desvían de esos patrones lo convierte en una herramienta valiosa para identificar prácticas ilícitas. Como resultado, las organizaciones financieras han estado aplicando efectivamente el aprendizaje automático en este campo durante años.
Uno puede aprender mucho más a través de varios cursos cortos en línea disponibles sobre la implementación de IA.
Por lo tanto, es evidente que, como la fabricación, el comercio minorista, la atención médica, las ciencias de la vida, los viajes y los servicios financieros, muchas otras industrias también se han beneficiado de los avances en el aprendizaje automático, lo que lo hace inevitable para el progreso de cada actividad comercial.
¿Qué son los algoritmos de aprendizaje automático para aplicaciones empresariales?
En este capítulo, repasaremos los algoritmos fundamentales de Machine Learning que satisfarán las necesidades de su negocio.
#1. Regresión
La regresión es un enfoque básico de aprendizaje automático para determinar la relación entre al menos dos variables. Estos factores pueden ser tanto dependientes (del objetivo) como independientes (predictor). Comprender cómo interactúan las variables ayuda en la previsión, así como en la detección de series temporales, correlaciones de causa y efecto, y sirve como predictor de fuerza.
Las técnicas de regresión a menudo se usan para explicar o pronosticar un valor numérico dado usando datos pasados. Y la diversidad del modelo de regresión está determinada por el tipo y la cantidad de datos de entrada (variables). Hay más de diez modelos similares en total. Los más comunes son la regresión lineal simple y la lineal multivariante.
#2. Agrupación
La agrupación en clústeres es un método de ML para identificar y agrupar puntos de datos en estructuras. Estas estructuras reflejan vastos conjuntos de datos que se pueden comprender y manipular con facilidad, y se pueden obtener nuevos conocimientos a partir de los datos agrupados siguiendo el modelo de agrupamiento. El agrupamiento no requiere datos etiquetados. Después de todo, busca patrones al reconocer rasgos compartidos o comparables y luego usar estos patrones para formar grupos distintos.
#3. Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo (DL) es una rama de la inteligencia artificial que imita algunas de las tácticas utilizadas por los humanos mientras aprenden. Los algoritmos DL reemplazan una red neuronal con al menos tres capas que divide los problemas en niveles de datos y luego los resuelve. Estos algoritmos son similares a cómo funcionan nuestros cerebros cuando comenzamos a percibir el entorno, aprender palabras y reconocer nuevos objetos.
El aprendizaje profundo, como rama de ML, reemplaza los algoritmos basados en redes neuronales multicapa, pero difiere de las técnicas típicas de IA/ML. La distinción fundamental es que los modelos de aprendizaje profundo no requieren datos con un conjunto de características relevantes: simplemente proporcionar datos sin procesar permite que el algoritmo defina características relevantes por sí mismo. Los modelos DL se están volviendo más poderosos a medida que crece la cantidad de datos utilizados para el entrenamiento. Entonces, el crecimiento del aprendizaje profundo se ve así: las capas de una red neuronal están formadas por neuronas que transfieren información a las neuronas en la siguiente capa, y el modelo emite un juicio cuando la entrada llega a la capa de salida.
#4. Clasificación
La clasificación es una técnica de aprendizaje automático que categoriza datos estructurados o no estructurados. Su aplicación sigue siendo útil para el filtrado de spam, la clasificación de documentos, el etiquetado automático y la identificación de defectos. Las clases en este contexto pueden verse como etiquetas u objetivos. El modelo aprende a clasificar información nueva mediante el estudio de las etiquetas de entrada y el mapeo o los objetivos de los datos.
Se utilizan 3 tipos de clasificación:
- Clasificación binaria
- Clasificación multietiqueta
- Clasificación multietiqueta
¿Cómo selecciono el algoritmo de ML apropiado para su negocio?
Ha aprendido acerca de los muchos tipos de algoritmos ML, ahora puede seguir este proceso paso a paso para seleccionar un algoritmo apropiado para su aplicación comercial:
- Identificar el desafío/problema empresarial
- Examinar los datos disponibles
- Considere la mejor métrica y velocidad de evaluación.
- Elija un número apropiado de funciones y parámetros.
- Utilice un modelo básico o una solución más avanzada
Resumen
Con tantos algoritmos de aprendizaje automático excelentes para elegir, es fácil sentirse abrumado. Como resultado, intente adoptar un enfoque basado en datos o de resolución de problemas. Recuerde que mejores datos son más importantes que un algoritmo, que se puede mejorar fácilmente aumentando el tiempo de entrenamiento.
