Soluciones y aplicaciones de Machine Learning

Aplicaciones Machine Learning

En Acuilae aportamos soluciones y aplicaciones de Machine learning para empresas y negocios

Machine Learning consiste en desarrollar procesos que permitan a las máquinas aprender por sí solas a partir de un conjunto de datos, es decir, nos ayudan a encontrar relaciones y patrones que hay entre los ellos, para poder tomar decisiones más precisas.

 

El ingrediente clave son los datos. En realidad, el origen y el formato de los datos no es tan relevante, dado que el machine learning es capaz de asimilar una amplia gama de éstos, pueden encontrarse en bases de datos relacionales convencionales o con datos no estructurados (Big Data Analytics), pero éste no los percibe como datos, sino como una enorme lista de ejemplos prácticos. El principal objetivo del machine learning es abordar y resolver problemas prácticos, que las personas y las máquinas trabajen de la mano, ya que son capaces de aprender como un humano lo haría. El Machine Learning, permiten que las máquinas ejecuten tareas, tanto generales como específicas.

 

Los algoritmos de Machine Learning, se centra en métodos predictivos, pero también se usan en clasificación/clustering y en el descubrimiento de patrones o anomalías. Nosotros utilizamos código abierto para realizar nuestros análisis (Python o R), por lo que reduce costes en los proyectos.



 

¿Qué aportan las técnicas de Machine Learning?

Hasta aquí hemos leído parte de la teoría, pero me imagino que te preguntas; ¿Como puede el ML ayudarme en mi empresa?, Veo como mis competidores aprovechan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y me he dado cuenta de que necesito seguir el ritmo, pero no sé cómo.

Pues nosotros te explicamos claramente, como puedes utilizar estas técnicas para mejorar el rendimiento de tu empresa y que pasos debes seguir para su utilización y que no resulte traumático.

  • - Posibilidad de integrar fuentes de datos heterogéneas.
  • - Extracción de información implícita, previamente desconocida.
  • - Descubrimiento de patrones inesperados.
  • - Descubrimiento de reglas (regularidades), restricciones, etc.
  • - Capacidad de generalización y especialización.
  • - Adaptación al cambio en las fuentes de datos.  

Algunos de los casos en los que nos puede ayudar Machine Learning.

  • - Detectar riesgos e impagos.
  • - Segmentación de clientes : conocimiento mayor del cliente que permite agruparlos para poder ofrecer una oferta dirigida a cada segmento y así focalizar los esfuerzos.
  • - Recomendaciones personalizadas a los clientes.
  • - Detección de patrones de venta cruzada. Vender productos complementarios a los que consume o pretende consumir un cliente.
  • - Predicción de la demanda. Saber cómo se van a comportar nuestros clientes, nos ayuda a evitar roturas de stock o poder realizar campañas de marketing para aumentar la demanda.
  • - En empresas de fabricación o transporte: Automatización de procesos logísticos.
  • - Atención al cliente: aumento de contactabilidad, reducción del abandono.
  • - Análisis de texto: análisis de sentimientos, reputación, valoraciones.

 

Pasos a seguir para su implementación y utilización

  1. Analice cuáles son sus líneas de negocio. Dentro de cada una de estas, determine cuales son los principales objetivos a alcanzar y de que datos dispone actualmente para poder realizar los análisis.
  2. Aborde un pequeño problema con alto potencial de retorno de la inversión (ROI) positivo. La clave del éxito son estos tres pasos: definir, medir, decidir.
  3. Defina expectativas claras, mida los porcentajes obtenidos con los procedimientos habituales y entienda lo que la AI no puede hacer.
  4. Comience poco a poco integrando algoritmos de ML en aplicaciones propias que faciliten el incremento de productividad del trabajo y la predicción utilizando la experiencia con el cliente.
  5. Piense en ofrecer contenido personalizado para los clientes. Realice un seguimiento personalizado para sus clientes en función de su compromiso con la empresa y de las interacciones que tienen con las campañas de correo electrónico o el contenido del sitio web.
  6. Realice un mantenimiento de sus algoritmos de ML implantados periódicamente. Este periodo puede variar en función de las alteraciones que sufran los datos, de las modificaciones de producto o del enfoque de mercado.

 

Estos son algunos de los casos en los que te podemos ayudar. Cuéntanos tu problema u objetivo de investigación y lo analizaremos.