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Diferencias entre el aprendizaje automático y el análisis predictivo

Diferencias entre el aprendizaje automático y el análisis predictivo
#Tecnología
21 de mar - min de lectura


El aprendizaje automático (Machine Learning) es un método de aprendizaje computacional subyacente a la mayoría de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA). En este caso, los sistemas o algoritmos se mejoran a través de la experiencia de datos sin depender de una programación explícita. Estos algoritmos se presentan como herramientas de gran alcance capaces de realizar predicciones al mismo tiempo que aprenden de grandes volúmenes de datos. El aprendizaje automático se considera una extensión moderna del análisis predictivo. El reconocimiento eficiente de patrones y el autoaprendizaje son la columna vertebral de los modelos Machine Learning, que evolucionan automáticamente en base a patrones cambiantes para permitir las acciones apropiadas. Actualmente, muchas empresas dependen de algoritmos de aprendizaje automático para comprender mejor a sus clientes y detectar oportunidades de ingresos. Cientos de algoritmos de aprendizaje automático existentes y recientemente desarrollados se aplican para derivar predicciones de alto nivel que guían las decisiones en tiempo real con menos dependencia de la intervención humana. En tanto, el análisis predictivo se puede definir como el procedimiento para condensar grandes volúmenes de datos en información que los humanos pueden entender y usar. Las técnicas analíticas descriptivas básicas incluyen promedios y recuentos. El análisis descriptivo basado en la obtención de información de eventos pasados ??se ha convertido en análisis predictivo, que intenta predecir el futuro en base a datos históricos. Este concepto es el que aplican los data scientist. Para eso, apelan a técnicas complejas de estadísticas clásicas, como árboles de regresión y decisión, para proporcionar respuestas creíbles a consultas tales como: "¿Cómo se verán mis ventas influenciadas por un aumento del 10% en el gasto publicitario?" Esto lleva a simulaciones y " "qué pasa si" analiza para que los usuarios aprendan más. Todas las aplicaciones de análisis predictivo involucran tres componentes fundamentales:   Datos: La efectividad de cada modelo predictivo depende en gran medida de la calidad de los datos históricos que procesa.   Modelado estadístico: Incluye las diversas técnicas estadísticas que van desde las funciones básicas hasta las complejas que se utilizan para la derivación de significado, perspicacia e inferencia. La regresión es la técnica estadística más comúnmente utilizada.   Suposiciones: Las conclusiones extraídas de los datos recopilados y analizados suelen suponer que el futuro seguirá un patrón relacionado con el pasado.   El análisis de los datos es crucial para cualquier empresa que se dirija al éxito, y el análisis predictivo se puede aplicar de muchas maneras para mejorar la productividad empresarial. Estos incluyen cosas como optimización de campañas de marketing, evaluación de riesgos, análisis de mercado y detección de fraudes, por mencionar solo algunos casos.   Cómo se relacionan el aprendizaje automático y el análisis predictivo Si bien es importante deben comprender las diferencias entre el aprendizaje automático y el análisis predictivo, también hay que saber cómo ambos se relacionan. Básicamente, el aprendizaje automático es una rama de análisis predictivo. A pesar de tener objetivos y procesos similares, hay dos diferencias principales entre ellos: en primer lugar, el machine learning resuelve las predicciones y recalibra los modelos en tiempo real automáticamente después del diseño. Mientras tanto, el análisis predictivo funciona estrictamente con datos de "causa" y debe actualizarse con datos de "cambio". Por último, a diferencia del aprendizaje automático, el análisis predictivo aún depende de personas para trabajar y probar las asociaciones entre causa y resultado.

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#Tecnología

3 lecciones sobre cómo las transformaciones tecnológicas pueden generar valor en las empresas

La crisis de COVID-19 dejó en claro el imperativo empresarial de realizar transformaciones tecnológicas. En tal sentido, una encuesta reciente de la consultora McKinsey sugiere que incluso en los primeros días de la crisis, los encuestados informaban sobre el progreso en su integración de tecnología y negocios, y que estos esfuerzos crearon valor comercial tangible en cuatro medidas, incluidos nuevos ingresos y disminución en los costos.  En concreto, el estudio sobre tecnología y negocios de la consultora sobre la aceleración digital que experimentaron las organizaciones en el contexto de la pandemia les permitió detectar algunos hallazgos.Lección n° 1: invertir en tecnología crea un valor comercial significativoSegún los encuestados, más del 75% de las iniciativas emprendidas por las empresas en las que trabajan han alcanzado importantes reducciones de costos y mejoras en la experiencia de los trabajadores. En más del 50% de los casos, las inversiones en tecnología dieron origen al lanzamiento de nuevos productos o más unidades de negocio.  Lección n° 2: centrarse en las personas genera el mayor valorLos encuestados manifiestan que los cambios en las estrategias de personal y talento de sus empresas se encuentran entre los movimientos que han aportado mayor valor. En tal sentido, se destaca el enfoque sobre la capacidad tecnológica, es decir, las prácticas cambiantes para atraer, retener y mejorar el talento con habilidades digitales.Lección n° 3: el talento sigue siendo clave en el marco de las transformaciones tecnológicas Las transformaciones centradas en la estrategia de talento no sólo se destacan por su valor potencial, sino que también son mucho más comunes en las empresas de alto rendimiento. Evidentemente, la necesidad de abordar el talento es universal y urgente. Los encuestados creen que más del 40% de su fuerza laboral necesitará ser reemplazado o reentrenado fundamentalmente para compensar las brechas de habilidades de sus organizaciones.En las empresas que han perseguido transformaciones recientes, los principales desafíos para hacerlo continúan girando en torno al talento y la cultura: a saber las brechas de habilidades y las diferencias culturales, la dificultad de cambiar culturas así como las formas de trabajar y la dificultad para encontrar talento para ocupar nuevos roles. En resumen, el talento también parece obstaculizar el progreso en las empresas que no han perseguido transformaciones tecnológicas.  Como se ve, las organizaciones de todas las industrias tienen muchos desafíos por delante para extraer el máximo valor posible a sus transformaciones digitales. Para acceder al informe completo donde se detallan estos hallazgos en profundidad, así como otras lecciones, sólo hay que hacer clic acá. Y para avanzar en el proceso de cerrar la brecha de habilidades digitales que la organización necesita para crecer y adaptarse con éxito al contexto actual, puede comunicarse con el departamento de Corporate Training en Digital House haciendo clic acá. 

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#Otros

Aprender programación web full stack fue la gran apuesta en 2020

La programación web full stack fue una las principales opciones para las personas que buscan mejorar sus oportunidades de empleo, según una nueva investigación de Red Hat. En tal sentido, casi uno de cada 20 adultos tomó un curso para aprender a escribir código durante 2020.Un estudio europeo en base a 31.100 adultos encontró que poco más de la mitad (51%) de los encuestados había adquirido una nueva habilidad desde el comienzo de la pandemia COVID-19, siendo la programación web full stack la opción más popular para mejorar las perspectivas profesionales.Cuando se les preguntó acerca de sus motivaciones para mejorar sus habilidades, casi uno de cada tres (30%) informó razones relacionadas con el empleo: ya sea para comenzar una nueva carrera, aprender una nueva destreza para un trabajo futuro o estabilidad y seguridad laboral.Los resultados también sugirieron que una gran proporción de los que estaban aprendiendo a programar esperaban ingresar a lo digital desde otra industria: de los que comenzaron a programar, el 79% no había trabajado anteriormente en tecnología y el 71% no tenía un título de una carrera relacionada.  El sector tecnológico es uno de los pocos donde el empleo parece no haberse visto afectado por el COVID-19. A medida que la pandemia obligó a las personas a trabajar y aprender desde casa, se disparó el interés por formarse en programar a través de un curso a distancia, corto y basado en la práctica. De hecho, en América Latina sucedió lo mismo ya que hay una altísima demanda por parte de personas de Latinoamérica por hacer el curso de programación web full stack de Digital House.    

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Marketing digital y Data Analytics, un tándem necesario

Si antes el marketing consistía en bombardear con mensajes a todo el mundo, ahora el marketing digital es lo opuesto. El objetivo es personalizar al máximo el mensaje comercial con estrategias únicas en busca de generar empatía con el consumidor y, por ende, una respuesta favorable por parte de él.  Así las cosas, la tendencia en marketing digital indica que vamos hacia un modelo ultrapersonalizado, en donde lo que manda es no ser demasiado intrusivos para que el usuario no se sienta invadido por las marcas.  Para eso, las organizaciones analizan al cliente y lo ponen en el centro de su negocio. Luego le ofrecen comunicación omnicanal para que éste pueda comunicarse con la marca a través de cualquier canal, sin fisuras. Por último, es clave la capilaridad para saber en qué nivel de profundidad abordar al cliente.  Para todo esto los datos son clave. Contar con expertos en Data Analytics permite medir mejor presupuestos y competitividad, es decir, construir un discurso coherente de marca alrededor del cliente, y tomar decisiones sobre las campañas en tiempo real. En resumen, los especialistas en marketing digital y los de Data Analytics forman un equipo imbatible cuando se trata de que una marca implemente estrategias cada vez más personalizadas y promociones que aseguren una respuesta perfecta por parte del mercado.