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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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Herramientas colaborativas, pieza clave para la educación a distancia

La capacitación a distancia pasó de ser algo exótico a convertirse en una práctica cotidiana. De hecho, millones de personas eligen hacer cursos remotos para actualizar sus conocimientos, para seguir sus pasiones y para avanzar en nuevas disciplinas, entre otros.. Pero claro, aprender a distancia requiere del lado de la organización educativa mucho más que un simple dispositivo con conexión a internet ya que,  para optimizar el proceso de enseñanza, es clave contar con metodologías,  plataformas y herramientas digitales que potencien la comunicación y el proceso de aprendizaje. Todo esto implica disponer de recursos tecnológicos que excedan a la plataforma de videoconferencia, ya que se requieren de herramientas colaborativas que promuevan el trabajo en equipo y la participación de los estudiantes, entre otros detalles.   Una de las herramientas colaborativas más relevantes es Miro. Se trata de  una pizarra digital colaborativa online, que se utiliza para explicar temas, crear mapas mentales y una variedad de otras actividades colaborativas. Entre otras características, en esta pizarra se pueden añadir hojas de cálculo, documentos, imágenes, vídeos y websites.  Soluciones como Miro permiten un aprendizaje activo y colaborativo para que cada estudiante “"aprenda haciendo" independientemente del lugar desde donde esté tomando el curso 100% a distancia.  Las organizaciones educativas más innovadoras, como Digital House, apelan a Miro entre otras herramientas digitales, ya que proporciona múltiples recursos para diferentes formas de aprender. Por ejemplo, estudiantes trabajan de manera colaborativa durante la cursada con una herramienta que luego utilizarán en el campo profesional cotidianamente. En Digital House se utiliza Miro diferentes entornos de aprendizaje, es decir tanto dentro del encuentro sincrónico para dinámicas colaborativas, icebreakers y retrospectivas, como de forma asincrónica, para completar tareas, iterar prácticas y resolver desafíos. Miro permite a los equipos  docentes dar feedback de forma asincrónica, hacer seguimiento sobre la manera en la que trabaja el equipo en conjunto, cada alumno de manera individual y sus avances y participación dentro de cada etapa del proyecto. Para estas actividades, features como levantar la mano en reacciones, comentarios e historial son clave para la interacción y seguimiento de alumnos.Definitivamente,  contar con herramientas digitales pensadas específicamente para trabajar en entornos virtuales, tanto de aprendizaje como de trabajo, facilita la comunicación entre las partes, colabora en el desarrollo académico y ayuda a fortalecer la función social de la educación.

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#Datos

Data Analytics: las tendencias que se anticipan en 2022

Data Analytics ya se constituyó en una disciplina crítica en las firmas de todos los sectores. Más que una opción, es una necesidad.Según una encuesta internacional, el 63% de las compañías dice que la mejora de la eficiencia es el principal beneficio del análisis de datos, mientras que el 57% asegura que gracias a esta disciplina la toma de decisiones es más eficaz.Durante el 2021 se consolidaron algunas tendencias claras alrededor de Data Analytics. Por lo que ya se anticipan otras para 2022. Tres de ellas son:- Adopción creciente: las tendencias indican que las soluciones de inteligencia empresarial se utilizarán cada vez más en la actividad de las organizaciones, especialmente en sectores como la tecnología, la manufactura, los servicios al consumidor y los servicios empresariales. - Mejora de la experiencia del cliente: la premisa de ofrecer experiencias personalizadas se concreta al tomar datos de los usuarios y analizarlos. Esto trae grandes beneficios, por ejemplo, en la posibilidad de reducir la fricción en el comercio electrónico, en diseñar interfaces y frontend más fáciles de usar en el software o en garantizar menores tiempos de espera en el servicio al cliente. En definitiva, en base a lo que arroje las conclusiones del Data Analytics es que los programadores crearán el software. - Analítica predictiva: un reporte indicó que este segmento de mercado crecerá a una tasa compuesta anual próxima al 24,5%. En el mismo, se estimó que a fines de 2026 alcanzará los U$S 22 mil millones.Con los avances en automatización y accesibilidad Data Analytics se convertirá en una función empresarial central. Al disponer de mejores datos y capacidades de análisis expandidas las organizaciones podrán mejorar sus procesos de innovación y de toma de decisiones. Para lograr esto no solo hay que invertir en tecnología sino también en contar con el talento idóneo, capaz de analizar los datos del negocio para detectar nuevas oportunidades, identificar riesgos y puntos de mejora.

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3 tendencias de Diseño UX que pisan fuerte

Nadie podría haber predicho el cambio repentino en nuestra vida cotidiana en 2020. Como resultado de esos meses vertiginosos, los servicios online se han hecho más populares y una avalancha de nuevos usuarios comenzó a usar homebanking, ecommerce y más.En base a este fenómeno es que el Diseño UX o de Experiencia de Usuario sigue evolucionando a buen ritmo. A continuación indicamos algunas claves de esta disciplina:1. Más investigación conductual: Por lo general, el diseño UX se enfoca en que el usuario tenga una experiencia óptima con la plataforma que está navegando. Pero ahora, ante la mayor cantidad de audiencia, se está haciendo hincapié en cómo ayudar a las personas que están totalmente perdidas en el website o aplicación móvil. Para esto es clave observarlas a fin de entender por qué están fracasando. Por otra parte, es preciso tener en cuenta que, cuando un proyecto se presenta al mercado, ya sea un sitio web, una aplicación, una tienda de comercio electrónico o una herramienta interactiva, ese no es el final, sino tan solo el comienzo de un viaje lleno de evoluciones.  2. Animaciones: Este recurso se puede utilizar para mejorar la experiencia del usuario al guiarlo. De esta manera se le muestra paso a paso cómo operar un website y otra plataforma digital. En breve observaremos la existencia de más animaciones plasmadas, por ejemplo, en los botones o íconos para indicar visualmente al usuario que se ha llevado a cabo una acción, ya sea una compra o una confirmación de registro, por mencionar solo dos casos.  3. Eventos virtuales inmersivos: Las conferencias y presentaciones rápidamente mutaron de lo presencial a lo virtual durante el primer semestre del 2020. Con la experiencia de todos estos meses, vamos a ver grandes avances en los eventos online. Por ejemplo, con recorridos de 360 grados por los stands, seminarios web y salas de chat. En esta categoría el Diseño UX dará un salto exponencial próximamente.  No lo olvides: crear soluciones digitales centradas en los usuarios implica estar al tanto de sus preferencias y hábitos, por lo que el Diseño UX es una disciplina dinámica, que siempre está en evolución.