The 4 stages of machine learning

Las 4 etapas del aprendizaje automático

Las empresas que están surgiendo en este momento se están dando cuenta de la importancia de tomar las fuentes de datos y convertirlas en análisis en tiempo real. Esto, a su vez, conduce a decisiones relacionadas con el negocio que están respaldadas por pruebas no vistas antes. Una de las formas de lograrlo es a través del aprendizaje automático (ML), un medio de tomar conjuntos de datos y crear procesos automatizados que agilicen mejor ciertas prácticas dentro de una organización. Veamos con más detalle las etapas del aprendizaje automático.

1. Recogida y preparación de datos

Las empresas de cualquier tamaño pueden tener bases de datos rápidamente diversas en función del sector en el que operan. El  aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial en la que los programas informáticos utilizan algoritmos para encontrar patrones y tendencias dentro de los nuevos datos y los datos históricos. El primer paso, y el más sencillo, para crear un modelo de aprendizaje automático es organizar los datos de la empresa que ya están presentes y, al mismo tiempo, crear un formato para futuros conjuntos de datos.

El almacenamiento en la nube facilita la ciencia de los datos, recogiendo toda la información disponible y sus variables. Para ser eficaces en las aplicaciones de ML, los datos deben tener un sello de tiempo y estar etiquetados con los resultados cuando se conocen. Las fuentes de datos pueden provenir de cualquier cosa para formar parte de un marco de ML. Puede ser la aprobación de un préstamo a través de un prestamista, o la reseña de un restaurante en línea. Todo puede ser fragmentado en un lenguaje natural para entender la base de esta recopilación de datos.

2. Dar sentido a los datos

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Con tantos modelos estadísticos diferentes y fuentes de datos que cambian rápidamente, es importante poder tomar todos los datos en un formato adecuado. De esta forma, se evitan los problemas de inferencia que pueden derivarse de la repetición o la redundancia de la información. La preparación de los big data puede llevar mucho tiempo al principio, pero a la larga puede merecer la pena en varias disciplinas.

Una vez que se han recogido y preparado los datos, las empresas pueden destilar ideas a partir del uso de aplicaciones de aprendizaje automático. Estas aplicaciones también pueden permitir a los usuarios empresariales realizar informes operativos, observando continuamente los datos en tiempo real. Las empresas pueden utilizar aplicaciones web adaptativas para aprender del comportamiento de los usuarios y optimizar automáticamente el contenido para el compromiso.

3. Análisis de datos

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Es importante que los actores humanos que se ocupan de las bases de datos y los sistemas informáticos en el lugar de trabajo tengan una comprensión de los procedimientos. Los datos pueden utilizarse para responder a preguntas de negocio para entrenar modelos de aprendizaje automático que luego pueden utilizarse en las aplicaciones de una organización. Esto puede ser tan sencillo como encontrar los puntos en los que una empresa no está obteniendo los resultados deseados, investigar por qué los clientes abandonan un carrito de la compra en un sitio web de venta al por menor o por qué un producto se vende más que una opción similar.

El aprendizaje automático puede identificar patrones de datos para descubrir el “por qué” más allá del “qué”. Los nuevos modelos de ML no supervisados pueden aprender por sí mismos patrones para ofrecer respuestas cuando los datos de entrada no están etiquetados y tienen resultados desconocidos. Esto permitirá rastrear regularidades y dominar el reconocimiento de patrones para detectar los puntos débiles dentro de una agencia, lo que permitirá obtener puntos fuertes dentro del campo del aprendizaje automático.

4. Hacer predicciones

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Un modelo de aprendizaje automático bien estructurado permite a las organizaciones crear aplicaciones predictivas en tiempo real. Esto permite a las empresas de todos los tamaños acelerar el ahorro de costes al tiempo que identifican oportunidades de ingresos. El aprendizaje automático puede detectar productos y soluciones que proporcionen una mejor experiencia al cliente o valor comercial. Esto puede hacerse a través de sistemas de recomendación y sugerencias personalizadas, como se ve comúnmente en los sitios web de venta al por menor y las aplicaciones de medios sociales.

Con el tiempo, el aprendizaje automático se vuelve cada vez más preciso, ya que la nueva información, con cada clic, se retroalimenta en un modelo de ML. Al contar con esta comprensión profunda del aprendizaje profundo, los sistemas pueden hacer predicciones más precisas sobre su base de clientes o sobre su cadena de suministro. En general, esto puede elevar los negocios con facilidad.