¿Cómo implementar modelos de predicción y Machine Learning dentro de una empresa?
¿Has escuchado hablar de los modelos de predicción de machine learning? Se trata de un aprendizaje automático que aplicado a las empresas se convierte en una gran herramienta para el desarrollo y una acertada toma de decisiones.
Pero para lograr estos objetivos en la implementación del análisis predictivo, es preciso diseñar, planificar y medir las acciones que se tomarán. El machine learning requiere de estrategia. Los resultados de la analítica avanzada son efectivos cuando es bien aplicada.
Si te interesa saber más, lee hasta el final porque abordaremos minuciosamente este tema y te daremos las claves que necesitas para una estrategia basada en el análisis predictivo.
¿Qué es el machine learning?
Primero debemos asegurarnos de tener claro el concepto. El machine learning es una de las ramas de la inteligencia artificial (IA), funciona a través de algoritmos y el objetivo principal es que las máquinas tengan la capacidad de identificar patrones para predecir datos que son de utilidad.
En la tecnología de la información y la comunicación permite que las máquinas puedan realizar tareas sin la necesidad de ser programadas. En otras palabras, los ordenadores aprenden por sí mismos
¿Te parece atractivo para tu empresa? Es una gran herramienta que, aplicada correctamente, significa un avance tecnológico que debes tener a disposición.
Modelos de predicción y Machine Learning
Existen varios tipos de modelos de modelos de predicción para implementar el Machine Learning. A continuación detallaremos cada uno de ellos:
Aprendizaje supervisado
Se trata de un modelo en el que se realizan ejemplos o datos etiquetados conocidos previamente para la obtención resultados. Permite incorporar ajustes y adaptar nuevos datos a sistema a través de una Big Data e IoT.
El algoritmo aprende de la información que incorporan las personas. Por lo tanto, se requiere de la intervención humana para clasificar, etiquetar e introducir los datos.
Un ejemplo de su aplicación es en los correos electrónicos. Cuando el usuario marca uno de ellos como spam, el algoritmo es capaz de identificar las características para que los siguientes correos con elementos similares lleguen directamente a la carpeta de información no deseada.
Aprendizaje no supervisado
En este modelo los datos que se incorporan, pues no se etiquetan, ya que se desconoce su estructura. El algoritmo clasifica la información por sí solo. El aprendizaje no supervisado se clasifica en:
- Clustering: Es una técnica en la que se estudian los datos desconociendo su estructura y al mismo tiempo se organiza la información por grupos. Así cada grupo de datos obtenido tiene características similares.
- Reducción dimensional: Se usan datos complejos que necesitan de un mayor procesamiento, disminuye las redundancias, agrupa por características similares y se obtiene información de gran valor.
Se aplica bien en estrategias de marketing para la construcción de nichos de mercado. Es capaz de seleccionar clientes potenciales basándose, por ejemplo, en el comportamiento de los usuarios en las redes sociales.
Aprendizaje reforzado
Consiste en un aprendizaje profundo y también se le denomina “deep learning”. Para la construcción de modelos se toman como referencia el resultado de cada interacción y se usa la recompensa como parámetro.
Las máquinas aprenden de forma automática. Los aciertos generan recompensas, las fallas penalizaciones. Se inspira en la psicología conductista para que un agente de software encuentre las opciones correctas.
Si la decisión resulta beneficiosa la aprende de forma automática para repetirla en el futuro. Cuando no le favorece evitará volver a repetir el patrón.
Se cree que este es una de las formas de inteligencia artificial más prometedoras para el futuro.
Uno de los ámbitos de aplicación es en el ecommerce.
Aprende el modelo de relación de cada cliente para ajustar la comunicación y las ofertas que se le ofrecen. Así se obtienen mejores resultados, como mayor número de compras y fidelización con la marca.
Paso a paso para aplicar modelos de predicción de machine learning
¿Quieres empezar a usar esta tecnología para pymes? Aquí te dejamos un paso a paso para iniciar desde cero:
1. Definir lo que deseas lograr
Los modelos de predicción basados en analítica ayudan a dar respuesta a diversas situaciones. Por eso es importante definir qué se desea lograr con la aplicación del mismo.
Entonces, empieza por responder las siguientes interrogantes:
¿Cuál es el objetivo que se desea lograr?, ¿tengo disponibles los datos que necesito?, ¿qué tipo de mejoras deseo obtener?, ¿cuál es mi variable y cómo puedo medirla?
2. Recopilar datos
Cuando ya sabemos cuál es el objetivo es momento de empezar a recopilar los datos que necesitaremos. Toma en cuenta que mientras más datos tengas y de mejor calidad, más efectivo será el modelo analítico.
3. Elegir una medida
Para mejorar cualquier aspecto de la empresa, este debe ser medible. Por esta razón debes establecer el tipo de métricas que usarás para la evaluación.
4. Establecer un protocolo de evaluación
La clave para el buen funcionamiento es evaluar cada avance. Para ello existen protocolos definidos y sencillos de usar.
5. Prepara los datos
Este paso es importante, porque te permitirá eliminar los datos duplicados y que generen errores. Posteriormente, verificar cuál es la conexión y las características entre un dato y otro.
Aquí la cantidad de datos que analizas es determinante, tiene que ser información balanceada. De lo contrario los resultados se inclinarán hacia un resultado y esto sería un error.
6. Elige el modelo
El modelo de machine learning que elijas dependerá de cuál es el objetivo que deseas alcanzar. ¿Necesitas predecir o clasificar? Aquí también tienes que tomar en cuenta el tipo de datos que procesarás, si serán valores numéricos, textos, sonidos o imágenes.
7. Entrenar la máquina
Es donde comienza la magia, tienes que usar los datos recopilados para entrenar la máquina.
Un consejo importante es manejar los datos de forma aleatoria, porque de esta manera se entrena al algoritmo para que haga los ajustes de forma automática.
8. Configurar los parámetros
Una vez que todo está listo y sabes que el modelo funciona, es momento de configurar los parámetros. Si te arroja errores deberás volver a entrenar la máquina, pero no te preocupes es parte del proceso.
Beneficios de implementar Machine Learning en tu empresa
La aplicación de nuevas tecnologías siempre representará un beneficio para la empresa. En el caso específico de los modelos de predicción de machine learning estas son las ventajas:
- Puedes ofrecer un mejor servicio a los clientes con productos y servicios personalizados.
- Disminuirás la cantidad de errores que se cometen en la empresa. Mientras más tiempo esté el sistema operativo habrá menos fallas, porque este evoluciona constantemente.
- La inteligencia artificial es capaz de detectar fraudes, así que tu empresa está protegida de este tipo de delincuencia.
- Uno de los principales beneficios es que se automatizan los procesos.
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