No es necesario ser un científico de datos para comprender el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático potencia las herramientas que ya utiliza: motores de recomendación, filtros de spam, asistentes de voz y texto predictivo. Se proyecta que el mercado global de ML alcanzará los 503 mil millones de dólares para 2030 (Fortune Business Insights). Comprender los conceptos básicos le ayudará a tomar mejores decisiones tecnológicas e identificar oportunidades para su negocio.
¿Qué es el aprendizaje automático?
ML es un tipo de IA en el que las computadoras aprenden patrones a partir de datos sin estar programadas explícitamente para cada escenario. Cuantos más datos de calidad reciba, mejor será su rendimiento. Piense en ello como enseñarle a un niño a reconocer gatos: le muestra ejemplos y él aprende el patrón. ML funciona de manera similar a escala masiva, procesando millones de ejemplos para identificar patrones que los humanos podrían pasar por alto.
Aprendizaje supervisado versus no supervisado
El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para hacer predicciones. Ejemplo: mostrar el modelo con datos de clientes anteriores etiquetados como "abandonados" o "retenidos" para predecir los clientes actuales en riesgo. El aprendizaje no supervisado encuentra patrones en datos sin etiquetar. Ejemplo: analizar datos de compras para identificar automáticamente segmentos de clientes. Ambos tienen valiosas aplicaciones comerciales.
Aplicaciones comerciales prácticas
Segmentación de clientes para marketing dirigido, previsión de demanda para gestión de inventario, detección de fraude, predicción de abandono, recomendaciones personalizadas y análisis de sentimiento. Cada uno de ellos está disponible a través de herramientas disponibles en el mercado que no requieren la creación de modelos de aprendizaje automático desde cero. Comience por identificar qué funciones de aprendizaje automático integradas en sus herramientas existentes aún no está utilizando.
Empezando
No necesita un equipo de ciencia de datos. Identifique decisiones repetitivas en su negocio que podrían beneficiarse de conocimientos basados en datos. Elija un problema concreto, como predecir qué clientes potenciales se convierten, y busque una herramienta que lo solucione. En x13apps, ayudamos a las empresas a identificar e implementar aplicaciones prácticas de aprendizaje automático que ofrecen un retorno de la inversión medible.