Machine Learning es un m\u00e9todo anal\u00edtico que permite a un sistema aprender por s\u00ed mismo (sin gu\u00eda humana y en forma automatizada) a descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos. Consecuentemente, cada interacci\u00f3n con informaci\u00f3n nueva ejecuta acciones que tienden a la optimizaci\u00f3n de la respuesta.<\/p>\n
Esta \u2018capacidad\u2019 para aprender de los datos y obtener nuevos resultados, define a Machine Learning como una asombrosa acci\u00f3n de Inteligencia Artificial que contribuye en m\u00faltiples aspectos de nuestra vida diaria.<\/p>\n
No es extra\u00f1o escuchar que sectores de la sociedad y el empresariado ya aprovechan esta innovaci\u00f3n anal\u00edtica, es as\u00ed como hoy encontramos a empresas de diversos rubros que abrazan sus beneficios: Servicios financieros, atenci\u00f3n de la salud, ventas y marketing, gobierno, transporte, entre otros.<\/p>\n
El aprendizaje autom\u00e1tico o aprendizaje sist\u00e9mico o aprendizaje de m\u00e1quinas (del ingl\u00e9s Machine Learning) es un sub-campo de las ciencias de la computaci\u00f3n y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar t\u00e9cnicas que permitan que las maquinas aprendan. En realidad, la m\u00e1quina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Autom\u00e1ticamente, tambi\u00e9n en este contexto, implica que estos sistemas mejoran de forma aut\u00f3noma con el tiempo y sin intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n
1. Las empresas – sin importar el rubro o a que se dedican – almacenan gran cantidad de datos hist\u00f3ricos, ya sea de ventas, clientes, productos, hechos, entre otros. Los datos hist\u00f3ricos – por ejemplo, del conjunto de los clientes – debidamente organizados y tratados en bloque, generan una base de datos que se puede explotar para:<\/p>\n
Predecir futuros comportamientos<\/p>\n
Favorecer aquellos que mejoran los objetivos de negocio<\/p>\n
Evitar aquellos que son perjudiciales. En pocas palabras, con Machine Learning se puede pasar de ser reactivos a ser proactivos.<\/p>\n
2. Esa cantidad ingente de datos es imposible de analizar por una persona para sacar conclusiones y menos todav\u00eda para hacer predicciones. En cambio, los algoritmos s\u00ed pueden detectar patrones de comportamiento, contando con las variables que les proporcionamos, y descubrir que variables son las que han llevado o afectan o influyen en la acci\u00f3n posterior.<\/p>\n
3. Lo anterior es un an\u00e1lisis de los datos hist\u00f3ricos, pero\u2026 \u00bfD\u00f3nde est\u00e1 la predicci\u00f3n? Vamos a ello:<\/p>\n
Ejemplo: Si los clientes que abandonaron una empresa o dejaron de consumir un servicio, con caracter\u00edsticas diversas, adoptaron en alg\u00fan momento un \u201ccierto\u201d comportamiento que los llev\u00f3 a tomar una acci\u00f3n espec\u00edfica com\u00fan para abandonar el servicio. Es previsible que los que todav\u00eda son clientes – y tienen este mismo comportamiento – est\u00e9n en riesgo de irse.<\/p>\n
Seg\u00fan este modelo predictivo es bastante probable que esto suceda. Si el departamento de marketing tuviera esta informaci\u00f3n, podr\u00eda proponerles proactivamente un cambio para intentar mantenerlos.<\/p>\n
El reto de sacar partido de los datos se ha simplificado enormemente, esto quiere decir que con datos de calidad, tecnolog\u00edas adecuadas y an\u00e1lisis propicios es posible actualmente crear modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad.<\/p>\n
Los sistemas proporcionan resultados r\u00e1pidos y precisos sin intervenci\u00f3n humana, incluso a gran escala. El resultado: Predicciones de alto valor para tomar mejores decisiones y desarrollar mejores acciones de negocio.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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