El mundo crea más de 2,5 trillones de bytes de datos cada día . Sólo en los últimos dos años se ha generado el 90% de los datos del mundo . En este escenario, se vuelve crucial que las empresas y organizaciones se adapten a esta Data-Driven . Para ello, el Machine Learning juega un papel vital en la tarea de pasar de los Datos a las Decisiones . El proceso se puede dividir en cuatro etapas: comprensión de datos, predicción, toma de decisiones e inferencia causal.
Paso 1: comprender los datos
El primer paso es comprender los datos, tanto los aspectos técnicos como el conocimiento específico del área. Ambos son necesarios para comprender los datos y resolver problemas. La estadística descriptiva , el análisis de conglomerados y la visualización de datos son muy útiles para resumir, agrupar y obtener algunos conocimientos iniciales de los datos. En los casos en que los datos tengan muchas dimensiones, es posible aplicar técnicas como PCA para mejorar la situación. Este método es muy útil ya que puede resumir información de datos de alta dimensión en pocas dimensiones. Es fundamental que el analista comprenda muy bien los datos antes de pasar a las etapas de predicción y modelado. Otro punto muy importante es hacer las preguntas adecuadas desde el principio, factor que hace decisivo el conocimiento de la zona.
Paso 2: Predicción
El siguiente paso es la predicción, es decir, descubrir qué podría pasar. No todos los problemas de predicción son iguales, existen problemas de Regresión y Clasificación. métodos de aprendizaje supervisado , sin embargo, el objetivo es numérico en Regresión, mientras que en Clasificación es una clase. Existen muchos modelos predictivos para cada problema, como la tradicional Regresión Lineal y la Regresión Logística . En los últimos años han florecido modelos de redes neuronales Estas técnicas se conocen como aprendizaje profundo y son excelentes para tratar con datos no estructurados. En general, la previsión es una herramienta muy poderosa para modelar la incertidumbre y proporcionar una visión más clara del futuro.
Paso 3: Toma de decisiones
Una vez que comprenda los datos y haga predicciones de lo que sucederá, es hora de decidir qué hacer a continuación. Este paso es la toma de decisiones en un enfoque basado en datos. Un aspecto clave en la toma de decisiones es la modelización de la incertidumbre, para ello los modelos predictivos son esenciales. Otro punto muy importante es equilibrar riesgo y recompensa para poder tomar las mejores decisiones. El objetivo es realizar acciones que generen recompensas inmediatas para el negocio, pero que también permitan obtener mejores datos e información para decisiones futuras. Para lograr todo esto, es crucial comprender la dinámica del problema empresarial específico. Esta dinámica se construye a partir de dos factores: la forma en que las acciones impactan el estado del negocio y la velocidad a la que se pueden obtener datos e información. Una vez identificado el escenario y tenidos en cuenta todos los factores, el desafío es tomar la decisión correcta.
Paso 4: Inferencia causal
El siguiente paso es sobre la inferencia causal y cómo puede proporcionar las herramientas necesarias para comprender y cuantificar las relaciones entre causa y efecto. En la búsqueda de causalidad, un aspecto clave es el Ensayo Controlado Aleatorio . Este proceso consiste en una selección aleatoria de elementos para dos grupos y la recopilación de sus datos. Un grupo es el control, donde no se aplicó ninguna acción, y el otro grupo es el tratamiento, donde se aplicó una acción específica. El método científico entra en acción con la Prueba de Hipótesis , un método sistemático que permite aceptar o rechazar hipótesis, en base a los datos generados a partir del experimento. La inferencia causal juega un papel vital en el aprendizaje automático, ya que determina, en función de los datos, las relaciones de causa y efecto. Esto es crucial para analizar la etapa de toma de decisiones, ya que la Inferencia Causal determina qué acciones realmente tienen un efecto y cuáles no.
Aplicaciones
Existen innumerables aplicaciones del aprendizaje automático en todo tipo de industrias. Empresas de comercio minorista, finanzas, seguros, marketing, atención médica y muchas otras áreas utilizan el aprendizaje automático para resolver sus problemas comerciales. métodos estadísticos , como la regresión lineal, la regresión logística y el análisis de series temporales técnicas de aprendizaje profundo están ayudando a las empresas a pasar de los datos a las decisiones . El mundo está cada vez más basado en datos. Este escenario hace que sea crucial para las empresas, gobiernos y organizaciones pasar de decisiones basadas en instintos a decisiones basadas en datos.
Para ver aplicaciones de métodos de aprendizaje automático en problemas reales, consulte el 4tune.ai .
