Los algoritmos de Machine Learning nos permiten anticiparnos o predecir lo que va a suceder en el futuro y nos permiten actuar sobre todo tipo de compañías (retail, manufacturing, servicios, banca y seguros) y sobre cualquier área dentro de la misma, desde el área de marketing, la financiera, producción o los RRHH.
Por ejemplo, nos permite saber cuales son los clientes o empleados en riesgo de fuga, saber cuáles son los productos que le gustarán más a cada cliente, probabilidad hay de que una máquina se estropee o identificar la causa raiz de un problema y detectar cuando se va a volver a producirse en el futuro.
Cuando hablamos de inteligencia artificial o analítica avanzada solemos mezclar diferentes conceptos que están relacionados entre sí. El siguiente diagrama nos ayudará a clarificar estos conceptos:
IA es el término más general que describe las técnicas que permiten a las máquinas replicar la inteligencia humana, usando la lógica y la inteligencia de máquina
Es el subconjunto de la IA que incluye tanto técnicas estadísticas y probabilísticas como aprendizaje reforzado.
Es el subconjunto del aprendizaje automático formado por algoritmos de redes neuronales multicapas que permiten al software entrenarse a sí mismo para realizar tareas como reconocimiento de voz, de imágenes, de texto, sobre grandes conjuntos de datos.
Algunos ejemplos del uso de Machine Learning para mejorar la competitividad de las empresas:
Mejora de la rentabilidad de los clientes y su relación con las marcas
Hacer más eficientes los procesos de fabricación [productivos & back office]
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