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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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¿Por qué siendo diseñadora gráfica has decidido estudiar Diseño UX? Decidí capacitarme en esta disciplina porque estaba trabajando como diseñadora gráfica pero quería cambiar de trabajo. Mientras estaba en la búsqueda laboral, me di cuenta que casi no había posiciones abiertas para los diseñadores gráficos, pero sí para los diseñadores UX, por lo que me di cuenta que tenía que actualizar mi perfil profesional enfocándolo a lo digital, de ahí que decidí estudiar Diseño UX.   ¿Y cómo continuó tu carrera laboral? Conseguí empleo como Diseñadora UX para un proyecto freelance, y también obtuve otro empleo de lo mismo para una empresa que está en el exterior. ¿Aplicas en tus trabajos lo aprendido en el curso? Sí, en el curso vimos muchísimas herramientas técnicas que incorporo en mi trabajo. También aprendimos mucho en un taller de asesoramiento profesional para superar entrevistas laborales y optimizar el CV, entre otros detalles, y también puse en práctica estos conocimientos para obtener mis trabajos. Incluso también aprendimos a trabajar en equipo, y eso también estuvo bueno. ¿Recomendarías estudiar en Digital House? Sí, porque el curso de Diseño UX es muy completo e intenso. No hay contenido de relleno y no se pierde el tiempo. Los profesores son genios. Todos son muy capaces y humanos. Incluso tienen disponibilidad fuera del horario de clases para despejar dudas. Algo fundamental es que a los contenidos del curso los actualizan semestre a semestre, y eso es muy bueno para los alumnos.