Modelos de aprendizaje automático
Los modelos de aprendizaje automático consumen grandes volúmenes de datos para hacer predicciones, encontrar correlaciones o clasificar datos. Existen tres métodos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.
¿Por qué son importantes los modelos de aprendizaje automático?
Los modelos de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) permiten a las empresas extraer más valor de sus activos de datos disponibles. El ML es una forma rentable de analizar datos y encontrar correlaciones sutiles en los datos que los humanos podrían pasar por alto. Con el ML, la búsqueda de correlaciones en un conjunto de datos no necesita supervisión y no requiere trazar los datos para visualizar los grupos de datos relacionados. Los usuarios menos técnicos pueden beneficiarse de los complejos resultados del análisis de datos de los modelos de ML que tradicionalmente requieren la interpretación de los científicos de datos.
Tipos de modelos de aprendizaje automático
A continuación se presentan algunos ejemplos de modelos de aprendizaje automático.
Modelos de regresión lineal
La regresión lineal es un modelo predictivo que utiliza datos históricos para predecir puntos de datos futuros. Contar con resultados probables calculados aumenta la confianza en las decisiones basadas en datos.
Modelos de árbol de decisión
Los modelos de árbol de decisión pueden utilizarse para tareas de clasificación y detección de anomalías en un conjunto de datos. Se crean ramas hasta que se alcanza un resultado.
Modelo de regresión logística
El modelo de regresión logística está diseñado para obtener una respuesta afirmativa o negativa. Resulta útil, por ejemplo, para predecir la pérdida de clientes.
Modelo K-Nearest Neighbor
El modelo k-nearest neighbor es un modelo de aprendizaje automático supervisado que se utiliza para clasificar tareas, diagnosticar pacientes y hacer recomendaciones de productos.
Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
El aprendizaje no supervisado implica el uso de un algoritmo que entiende cómo pueden correlacionarse los datos y proporciona un conjunto de datos para buscar dichas correlaciones.
El aprendizaje supervisado proporciona pistas al modelo sobre las correlaciones buenas y malas, con lo que se obtienen resultados más precisos e imparciales.
El aprendizaje automático (AM) utiliza el aprendizaje por refuerzo a partir de los comentarios humanos para mejorar la precisión. Los humanos capturan y anotan los resultados del modelo para guiarlo, por ejemplo, puntuando los resultados.
Ejemplos de aprendizaje automático
El aprendizaje automático puede automatizar las tareas de análisis de datos en todos los sectores. A continuación se muestran algunos ejemplos de uso.
Análisis de flujos de datos de sensores IoT
Los resultados de los dispositivos IoT, como cámaras, básculas y sensores de presión y calor, pueden introducirse en un modelo ML para evaluar si una máquina funciona correctamente o si es probable que necesite mantenimiento o intervención en breve. Estos flujos de datos permiten programar un mantenimiento proactivo.
Análisis en tiempo real
Los modelos de aprendizaje automático pueden cargarse con datos de redes sociales o campañas de marketing, que pueden utilizarse para predecir oportunidades de venta o condiciones comerciales adversas. Los modelos de ML también pueden utilizar datos en tiempo real para indicar acontecimientos adversos, como la previsión de fenómenos meteorológicos extremos.
Juegos en línea
Los sistemas de back-end de apuestas deportivas y póquer en línea pueden utilizar flujos de datos en tiempo real sobre el comportamiento de los jugadores y las estadísticas de juego para fijar con precisión el precio de las apuestas y proteger los márgenes.
Venta al por menor
Los modelos de aprendizaje automático pueden utilizar la actividad web junto con los patrones de compra anteriores para personalizar los anuncios digitales y las promociones en tiempo real con el fin de aumentar el compromiso de los clientes.
Sanidad
Los médicos pueden utilizar el aprendizaje automático para evaluar la probabilidad de resultados específicos dictados por miles de casos similares en sus datos de entrenamiento.
Comercio de acciones
Los operadores bursátiles se guían mucho por los datos y buscan señales fiables de compra o venta. Cuando los beneficios y ganancias de una empresa son positivos, invierten y desinvierten cuando la empresa entra en declive. El aprendizaje automático puede aumentar las puntuaciones de riesgo cuando el ratio PE de una acción supera al de sus homólogas del sector.
Gestión de riesgos y fraudes
Las instituciones financieras, como bancos y emisores de tarjetas de crédito, deben vigilar continuamente las actividades fraudulentas. Los modelos de aprendizaje automático supervisan las transacciones a medida que se producen para detectar posibles fraudes mediante la búsqueda de anomalías. Cualquier transacción sospechosa se somete a una verificación adicional antes de ser autorizada o rechazada.
Las aseguradoras también buscan a los defraudadores que utilizan tácticas sutiles que sólo los sistemas automatizados pueden detectar como anómalas en tiempo real. A los clientes potenciales de alto riesgo se les ofrecen primas más altas, y a los de bajo riesgo, primas ajustadas al riesgo más bajas.
Gestión de datos Actian para aprendizaje automático
Actian Data Platform es ideal para la preparación de datos limpios y el almacenamiento de datos listos para el análisis en aplicaciones de aprendizaje automático.
