{"id":4670,"date":"2022-05-19T17:54:14","date_gmt":"2022-05-19T17:54:14","guid":{"rendered":"https:\/\/testing.xplaye.com\/ikusi2\/como-implementar-modelos-de-prediccion-y-machine-learning-dentro-de-una-empresa\/"},"modified":"2023-08-11T22:07:01","modified_gmt":"2023-08-11T22:07:01","slug":"como-implementar-modelos-de-prediccion-y-machine-learning-dentro-de-una-empresa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/testing.xplaye.com\/ikusi2\/mx\/blog\/como-implementar-modelos-de-prediccion-y-machine-learning-dentro-de-una-empresa\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo implementar modelos de predicci\u00f3n y Machine Learning dentro de una empresa?"},"content":{"rendered":"

\u00bfHas escuchado hablar de los modelos de predicci\u00f3n de machine learning<\/strong>? Se trata de un aprendizaje autom\u00e1tico que aplicado a las empresas se convierte en una gran herramienta para el desarrollo y una acertada toma de decisiones.<\/p>\n

Pero para lograr estos objetivos en la implementaci\u00f3n del an\u00e1lisis predictivo, es preciso dise\u00f1ar, planificar y medir las acciones que se tomar\u00e1n. El machine learning requiere de estrategia. Los resultados de la anal\u00edtica avanzada son efectivos cuando es bien aplicada.<\/p>\n

Si te interesa saber m\u00e1s, lee hasta el final porque abordaremos minuciosamente este tema y te daremos las claves que necesitas para una estrategia basada en el an\u00e1lisis predictivo.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el machine learning?<\/h2>\n

Primero debemos asegurarnos de tener claro el concepto. El machine learning es una de las ramas de la inteligencia artificial (IA), funciona a trav\u00e9s de algoritmos y el objetivo principal es que las m\u00e1quinas tengan la capacidad de identificar patrones para predecir datos que son de utilidad.<\/p>\n

En la tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n y la comunicaci\u00f3n<\/a> permite que las m\u00e1quinas puedan realizar tareas sin la necesidad de ser programadas. En otras palabras, los ordenadores aprenden por s\u00ed mismos<\/p>\n

\u00bfTe parece atractivo para tu empresa? Es una gran herramienta que, aplicada correctamente, significa un avance tecnol\u00f3gico que debes tener a disposici\u00f3n.<\/p>\n

Modelos de predicci\u00f3n y Machine Learning<\/h2>\n

Existen varios tipos de modelos de modelos de predicci\u00f3n para implementar el Machine Learning<\/strong>. A continuaci\u00f3n detallaremos cada uno de ellos:<\/p>\n

Aprendizaje supervisado<\/h3>\n

Se trata de un modelo en el que se realizan ejemplos o datos etiquetados conocidos previamente para la obtenci\u00f3n resultados. Permite incorporar ajustes y adaptar nuevos datos a sistema a trav\u00e9s de una Big Data e IoT<\/a>.<\/p>\n

El algoritmo aprende de la informaci\u00f3n que incorporan las personas. Por lo tanto, se requiere de la intervenci\u00f3n humana para clasificar, etiquetar e introducir los datos.<\/p>\n

Un ejemplo de su aplicaci\u00f3n es en los correos electr\u00f3nicos. Cuando el usuario marca uno de ellos como spam<\/em>, el algoritmo es capaz de identificar las caracter\u00edsticas para que los siguientes correos con elementos similares lleguen directamente a la carpeta de informaci\u00f3n no deseada.<\/p>\n

Aprendizaje no supervisado<\/h3>\n

En este modelo los datos que se incorporan, pues no se etiquetan, ya que se desconoce su estructura. El algoritmo clasifica la informaci\u00f3n por s\u00ed solo. El aprendizaje no supervisado se clasifica en:<\/p>\n