Machine learning estadística y su importancia en los negocios

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Durante años, las empresas con visión de futuro han estado explorando nuevas formas de aprovechar el machine learning estadística, con el objeto de mejorar las formas en las que sirven a sus clientes. ¿Debería su organización unirse a ellos? El aprendizaje automático ha encontrado una amplia aceptación entre las empresas, debido a que los beneficios de incorporarlo son obvios.

La implantación de dichos modelos logra que su empresa se mantenga a la vanguardia y propicia la innovación asistida por la tecnología. Por ello, la mayoría de los ejecutivos o propietarios de negocios deben estar informados sobre dónde aplicar machine learning y resolver sus propios desafíos comerciales.

¿Qué es el machine learning estadística, exactamente?

En la práctica, consiste simplemente en comprender datos y estadísticas. En términos generales, es un proceso en el que los algoritmos informáticos encuentran patrones y luego predicen los resultados probables. Así es como su programa de correo electrónico escanea los mensajes que recibe y determina si es SPAM o no, dependiendo de las palabras en el asunto y los enlaces incluidos en el texto.

Lo que hace que el aprendizaje automático sea realmente útil es que el algoritmo alcanza a “aprender” y adaptar sus resultados en función de la nueva información. Esto significa que al momento de que los spammers cambian de táctica, la máquina detectará rápidamente los nuevos patrones y nuevamente identificará los mensajes dudosos como SPAM.

¿Cómo las organizaciones utilizan esta tecnología?

El monitoreo del correo electrónico es solo el comienzo. El aprendizaje automático está en todas partes. Cuando alguien usa Google Translate, hay un algoritmo que traduce lo que se dice en texto procesable. PayPal utiliza al menos tres modelos diferentes para juzgar si los usuarios representan un riesgo de fraude.

Sin embargo, va mucho más allá de lo que se menciona anteriormente. Se puede usar con el propósito de predecir esquemas de tráfico de transporte, brotes de enfermedades, fallas de hardware o picos en el tráfico web. Todo esto para que las corporaciones puedan planificar y reaccionar en consecuencia.

Si se implanta correctamente, la herramienta consigue ayudarlo a resolver enormes problemas y predecir el comportamiento del usuario; de manera que ayude a su organización a crecer. Recuerde, el poder de estos algoritmos se reduce a dos aplicaciones principales: detección, la cual se trata de interpretar el presente; y predicción, que es el camino hacia el futuro.