El aprendizaje automático se define como la ciencia que permite que las computadoras actúen y aprendan como lo hacen los seres humanos, lo que se logra mejorando de manera autónoma el aprendizaje al alimentarlos con datos e información en forma de observaciones de interacciones de la vida real. Es la aplicación de la inteligencia artificial la que proporciona a estos sistemas informáticos la capacidad de aprender y recoger información que mejora la experiencia sin la necesidad de programar explícitamente. Definido de manera simple, el aprendizaje automático es el desarrollo de programas informáticos que acceden a los datos y, en consecuencia, los utilizan para aprender por sí mismos.

El aprendizaje automático permite el análisis de cantidades masivas de datos. Si bien generalmente ofrece resultados más rápidos y precisos para identificar oportunidades rentables o riesgos peligrosos, también requiere tiempo y recursos adicionales para capacitarlo adecuadamente. La combinación del aprendizaje automático con la inteligencia artificial y las tecnologías cognitivas puede hacer que sea aún más eficaz en el procesamiento de grandes volúmenes de información.

Cómo utilizan las empresas el aprendizaje automático

En el mundo empresarial actual, hay un aumento de big data, por lo que las empresas están utilizando el aprendizaje automático para abordar áreas como:

• Finanzas computacionales para operaciones algorítmicas y calificación crediticia
• Visión por computadora y procesamiento de imágenes para reconocimiento facial, detección de objetos y detección de movimiento
• Biología computacional en medicina para secuenciación de ADN, detección de tumores y descubrimiento de fármacos
• Fabricación automotriz y aeroespacial para mantenimiento predictivo
• Procesamiento de lenguaje natural para aplicaciones de reconocimiento de voz

Aplicaciones comunes de aprendizaje automático para empresas

Empresas destacadas ahora confían en algoritmos de aprendizaje automático para comprender a sus clientes y aprovechar al máximo las oportunidades de ingresos. Las aplicaciones de aprendizaje automático más comunes son:

1. Modelo de valor de la vida útil del cliente

Los modelos de valor de por vida del cliente se encuentran entre los más importantes que pueden emplear las empresas de comercio electrónico. Esto se debe a que se pueden utilizar para identificar, comprender y retener a los clientes más valiosos de su empresa, ya sean los que más gastan, los defensores más leales de su marca o ambos. Estos modelos predicen los ingresos futuros que un cliente individual aportará a su negocio en un período determinado.

2. Segmentación de clientes

En lugar de depender de la intuición de un especialista en marketing para separar a los clientes en grupos para las campañas, los científicos de datos pueden usar algoritmos de agrupación y clasificación para agrupar a los clientes en personas en función de variaciones específicas entre ellos. Estas personas tienen en cuenta las diferencias de los clientes en múltiples dimensiones, como la demografía, el comportamiento de navegación y la afinidad.

3. Modelo «churn»

El modelo de «churn» de clientes puede ayudarlo a identificar cuáles de sus clientes probablemente dejarán de interactuar con su negocio y por qué. Los resultados de un modelo de «churn» pueden variar desde puntuaciones de riesgo de abandono para clientes individuales hasta factores de abandono clasificados por importancia. Estos resultados son componentes esenciales de una estrategia de retención algorítmica porque ayudan a optimizar las ofertas de descuento, las campañas de correo electrónico u otras iniciativas de marketing específicas que mantienen la compra de sus clientes de alto valor.

4. Clasificación de imágenes

La clasificación de imágenes utiliza algoritmos de aprendizaje automático para asignar una etiqueta de un conjunto fijo de categorías a una imagen ingresada. Tiene una amplia gama de aplicaciones comerciales que incluyen modelado de planes de construcción en 3D basados ​​en diseños en 2D, etiquetado de fotos en redes sociales, información de diagnósticos médicos y más. Los métodos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, se utilizan a menudo para la clasificación de imágenes porque pueden identificar de manera más eficaz las características relevantes de una imagen en presencia de posibles complicaciones como la variación en el punto de vista, la iluminación, la escala o el volumen de desorden en la imagen.

En esta época, el aprendizaje automático está en todas partes, así que aunque no sepa que está utilizando el aprendizaje automático, lo está haciendo. Después de leer este artículo, ahora sabrá exactamente cómo usarlo y cómo aprovecharlo para su empresa u organización.