{"id":5826,"date":"2020-10-21T17:37:21","date_gmt":"2020-10-21T20:37:21","guid":{"rendered":"https:\/\/tatic.net\/machine-learning-como-implementarlo-en-su-negocio\/"},"modified":"2021-02-18T15:00:57","modified_gmt":"2021-02-18T18:00:57","slug":"machine-learning-como-implementarlo-en-su-negocio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tatic.net\/es\/blog\/machine-learning-como-implementarlo-en-su-negocio\/","title":{"rendered":"Machine Learning: c\u00f3mo implementarlo en su negocio"},"content":{"rendered":"

El aprendizaje autom\u00e1tico tiene varios resultados comerciales potenciales. Como elemento fundamental de an\u00e1lisis predictivo <\/a> <\/span>, su aplicaci\u00f3n es la base para la implementaci\u00f3n y evoluci\u00f3n de los procesos de Analytics, que ofrecen valiosos subsidios para la toma de decisiones. <\/span><\/h4>\n

Sin embargo, los resultados de Machine Learning en las mejoras no siempre son tan sorprendentes como esperaban los analistas de implementaci\u00f3n, ni tan pr\u00e1cticos y aplicables como la empresa contratante quer\u00eda … <\/ lapso><\/span><\/p>\n

En general, las empresas a veces no logran las mejoras comerciales que ofrece el proyecto. En nuestra amplia experiencia con varios proyectos de inteligencia y anal\u00edtica de datos, encontramos que cuando esto ocurre, las causas est\u00e1n relacionadas con la dificultad de dise\u00f1ar, ejecutar y medir las acciones necesarias para obtener las mejoras en base a los resultados. de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico . <\/span><\/span><\/p>\n

En este art\u00edculo, analizaremos el proceso de implementaci\u00f3n y aplicaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico en empresas que tienen como objetivo mejorar procesos y estrategias. <\/span><\/p>\n

Hablaremos sobre los desaf\u00edos y c\u00f3mo enfrentarlos, los procedimientos involucrados y <\/span> qu\u00e9 se necesita para acercar su negocio a resultados realmente efectivos con Analytics avanzado <\/b> . <\/span><\/p>\n

En primer lugar, \u00bfqu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico? <\/span><\/h4>\n

Machine Learning <\/span> <\/a> es una rama de la inteligencia artificial (IA) que busca equipar a las m\u00e1quinas con capacidades de aprendizaje , es decir, generar conocimiento a partir de un conjunto de experiencias. Para comprender mejor, piense en la comparaci\u00f3n: programar una m\u00e1quina para que se pueda mover es muy diferente de <\/span> permitirle aprender <\/b> para moverse. <\/span><\/p>\n

Algunas t\u00e9cnicas dentro del aprendizaje autom\u00e1tico son \u00e1rboles de decisi\u00f3n, modelos de regresi\u00f3n, modelos de clasificaci\u00f3n, t\u00e9cnicas para generar cl\u00fasteres y, posiblemente, las redes neuronales m\u00e1s recordadas. <\/ span ><\/span><\/p>\n

En el contexto de la estrategia y los negocios, el aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1 estrechamente relacionado con el procesamiento y an\u00e1lisis avanzado <\/span> <\/a> y din\u00e1mica de datos para apoyo constante al proceso de decisi\u00f3n. <\/span><\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son los desaf\u00edos para obtener resultados con el aprendizaje autom\u00e1tico? <\/span><\/h4>\n

En proyectos de Analytics problem\u00e1ticos, los resultados de la aplicaci\u00f3n de modelos de Machine Learning suelen ser confusos. No reflejan claramente los problemas reales y manejables del negocio, generando una gran frustraci\u00f3n ante el esfuerzo e inversi\u00f3n realizados. <\/span><\/p>\n

Las causas que generan esta situaci\u00f3n se pueden agrupar en 3 amplias categor\u00edas: <\/span><\/p>\n