¿Alguna vez has pensado en cómo tu bandeja de entrada de correo es tan inteligente que puede filtrar Spam, etiquetar correos o conversaciones importantes y segregar mensajes promocionales, sociales y primarios? En este post explicaremos cómo funcionan los algoritmos de Machine Learning o aprendizaje automático y cómo podemos aprovecharlos en beneficio de las empresas.
Existe un algoritmo complejo para este tipo de predicción y este algoritmo se encuentra dentro del amplio espectro del Machine Learning o aprendizaje automático. Lo que realiza el algoritmo es un análisis de las palabras en la línea del asunto, los enlaces incluidos en el correo y los patrones en la lista de destinatarios. Ahora bien, este método definitivamente está ayudando al negocio de los proveedores de correo electrónico, y dichos algoritmos predictivos y prescriptivos pueden ayudar a todo tipo de empresas. Pero primero, definamos qué es exactamente Machine Learning (ML)
¿Qué es el aprendizaje automático?
De forma muy concisa, Machine Learning tiene que ver con comprender, en su mayoría, datos y estadísticas ocultos, y luego extraer información significativa de este conjunto de datos sin procesar. El método analítico que utilizan los algoritmos puede ayudar a resolver problemas complicados de negocios ricos en datos.
Además, los modelos de aprendizaje automático son bastante adaptables, ya que continúan aprendiendo a medida que se introducen nuevos datos. Esto quiere decir que cuanto más tiempo operan, los hace cada vez más precisos en sus predicciones.
En lo que respecta a las empresas, los algoritmos de Machine Learning que son impulsados por nuevas tecnologías informáticas, pueden ayudar a mejorar la escalabilidad empresarial y mejorar las operaciones comerciales. Esto se logra combinado tanto la inteligencia artificial y análisis de negocios, así es como el aprendizaje automático puede ser una solución para una variedad de complejidades de negocios. Hoy en día, los modelos de ML son utilizados para predecir todo, desde picos en el tráfico web, fallas de hardware, patrones de tráfico, brotes de enfermedades, hasta acciones y productos.
La importancia de los algoritmos
Machine Learning utiliza un proceso donde el algoritmo informático encuentra un patrón en los datos y predice los resultados probables. Los patrones de aprendizaje automático son muy adaptables en la forma en que se actualizan constantemente cuando se introducen los nuevos datos.
Como mencionamos este aspecto los hace cada vez más precisos en sus predicciones cuanto más tiempo operan. Por otra parte, en términos de negocios, el algoritmo de aprendizaje automático integrado con tecnologías de computación avanzadas como, inteligencia artificial y análisis de negocios puede ser una respuesta a una variedad de complejidades de negocios. También puede ayudar a mejorar las operaciones y expansiones de negocios.
Un gran número de algoritmos de aprendizaje automático han recibido un reconocimiento notable en la comunidad de análisis de negocios. Ha existido un gran auge en el aprendizaje automático, debido al aumento de los volúmenes, el fácil acceso a los datos, el procesamiento computacional económico y el almacenamiento razonable de datos. Por lo tanto, las organizaciones pueden beneficiarse del aprendizaje y aplicar la tecnología de aprendizaje automático en sus procesos comerciales.
Con la ayuda del aprendizaje automático, las organizaciones pueden extraer una enorme cantidad de información significativa utilizando datos sin procesar. Si se ejecuta de la manera adecuada, el aprendizaje automático puede servir como clave para varios problemas comerciales y predecir comportamientos complejos de los clientes. Algunas de las formas en que el aprendizaje automático puede beneficiar a su negocio son las siguientes:
Beneficios de Machine Learning para los negocios
1. Comportamiento del cliente predilecto
El aprendizaje automático está siendo utilizado por compañías de todo el mundo para predecir el comportamiento del cliente y encubrir la información predictiva en información prescriptiva para aumentar la base de clientes u ofrecerles mejores servicios. Al observar los patrones de compra y navegar a través de los historiales de compra, las empresas minoristas pueden ofrecer el mejor producto o servicio personalizado a clientes individuales y mejorar los pronósticos de demanda. Esto nos lleva al siguiente punto.
2. Recomendaciones de productos
En el comercio electrónico, los algoritmos ML se pueden utilizar para motivar la compra del producto. Al combinar con un gran inventario de productos, se puede usar el aprendizaje automático para identificar patrones ocultos y agrupar cosas similares. Estos productos pueden ser sugeridos a los clientes.
3. Mejorar la estrategia de marketing
ML puede generar una gran cantidad de datos en tiempo real para que sea más relevante y útil. Los datos recibidos del análisis del comportamiento del cliente se pueden utilizar para realizar cambios apropiados en la estrategia de marketing y ventas de una empresa, que incluyen ventas adicionales y ventas cruzadas. Los modelos ML equipados con software de reconocimiento de imagen en empresas minoristas pueden extenderse a los clientes para que puedan encontrar el producto correcto en un inventario escaneado de miles de productos. Además, las ventas pueden alcanzarse a través de la implementación del motor de recomendación y la publicidad dirigida en tiempo real también se puede generar en los sitios web.
4. Asistencia para el ingreso de datos
El modelado predictivo y los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a simplificar el proceso de documentación de una empresa, eliminando los riesgos relacionados con el ingreso manual de datos. La fórmula se puede utilizar para automatizar el proceso de entrada de datos y finalmente, permitir que los recursos especializados se centren en tareas importantes y creativas.
5. Análisis financiero
La detección de fraudes demuestra ser un obstáculo importante en el sector financiero actual. Las empresas involucran a un enorme equipo humano formado por expertos para encontrar fraudes en su empresa y su proceso no solo es costoso, sino que también requiere mucho tiempo. ML puede ayudar no solo a encontrar, sino también a predecir el fraude en un gran volumen de transacciones mediante la aplicación de tecnologías de computación cognitiva a datos sin procesar. En la cartera monetaria, ML también puede ayudar en la gestión de riesgos, predicciones de inversión, mejorar el servicio al cliente y desplegar asistentes digitales, gestión de préstamos y medidas de seguridad, entre otras cosas.
6. Predicción y tratamiento médico
El sector sanitario es como la mina de oro de los datos y más cuando los datos mejoran el modelo de aprendizaje automático. Si se aplica bien en el sector farmacéutico y de medicamentos, podría conducir a un mejor diagnóstico de enfermedades, un tratamiento personalizado, una mayor eficiencia de la investigación y ensayos clínicos, registros de salud inteligentes, predicción de brotes y mejores medidas de control.
7. Detectar intrusiones de red
Además, al predecir comportamientos complejos de los clientes, la minería de datos también se puede usar para predecir patrones en las intrusiones de red, y en consecuencia, eliminarlos. Un sistema de detección de intrusos filtra el tráfico de la red mientras busca cualquier actividad maliciosa en forma de un ataque o acceso no autorizado. El análisis de este tráfico puede hacer que los patrones estén mejor equipados en el futuro para controlar las intrusiones. Dado que se basarán en el análisis, estas detecciones serán más precisas y rápidas.
8. Elimina la entrada manual de datos
Los datos plagiados e incorrectos son uno de los mayores problemas que enfrentan las organizaciones hoy en día. Al incorporar el aprendizaje automático, las empresas pueden evitar considerablemente cualquier error causado por la entrada manual de datos. La tecnología Machine Learning realiza estos procesos utilizando los datos descubiertos. Por lo tanto, las organizaciones pueden ahorrar tiempo y mano de obra y utilizarla para mejorar el negocio.
9. Detección de spam
El aprendizaje automático ha ayudado a las organizaciones a detectar el spam desde hace bastante tiempo. El uso de la organización ML puede detener los ataques de malware o los esquemas de phishing, que acceden e interrumpen el sistema informático del receptor mediante la recopilación de información confidencial. Anteriormente, los proveedores de servicios de correo electrónico utilizaban técnicas preexistentes basadas en reglas para filtrar el spam. Sin embargo, con ML los filtros de correo no deseado aprenden y crean nuevas reglas para detectar mensajes de phishing de mensajes auténticos
10. Reconocimiento de imagen
El reconocimiento de imágenes se refiere a la tecnología que identifica individuos, ubicaciones, logotipos, etc. Al usar ML, recopila y procesa datos de alta dimensión de todo el mundo en información numérica y simbólica. Implica la extracción de datos, el reconocimiento de patrones y el descubrimiento de conocimientos de bases de datos. La tecnología de reconocimiento de imagen habilitada para ML es utilizada por varias industrias como seguridad, comercio electrónico, automotriz, juegos, etc.
Cómo podemos ver, el potencial de Machine Learning es enorme, no solo para mejorar la experiencia de usuario, sino también para facilitar las tareas, reducir tiempos, costos y recursos. ¿Tienes alguna idea de procesos que puedas automatizar en tu negocio? No dudes en ponerte en contacto con nosotros, seguro podemos ayudarte a aterrizar algunas ideas.
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