automatizar tareas

Los conocimientos y la experiencia de una persona, junto con el tiempo del que dispone, condicionan su forma de hacer análisis y, por tanto, también los resultados.

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En este contexto, el machine learning  impulsa  una nueva forma de usar la analítica en la estrategia empresarial gracias sus algoritmos que aseguran la precisión y amplían la visión del negocio.

 

Automatizar tareas para un análisis más rápido

El machine learning es un subcampo de la inteligencia artificial, con raíces en el modelado estadístico. Y mientras la inteligencia artificial se está abriendo camino en el panorama empresarial a través de distintos tipos de software, desde chatbots hasta sistemas de seguridad, el machine learning apoya la optimización del análisis de big data.

Los datos por sí mismos no tienen mucho valor. Solo tienen valor cuando las empresas los aprovechan para obtener información en tiempo real, en cualquier lugar y en cualquier momento. Con el análisis conducido por el machine learning las empresas pueden:

  • Automatizar tareas, como las de descubrimiento.
  • Identificar patrones ocultos a través del descubrimiento inteligente de datos y la exploración interactiva.
  • Aprovechar las oportunidades proactivamente, en lugar de esperar a reaccionar.

Los algoritmos de aprendizaje automático permiten acelerar la comprensión, ya que tienen la capacidad de “aprender” a lo largo del tiempo a través de los datos recopilados. Las plataformas de análisis impulsadas por modelos de machine learning y procesamiento del lenguaje natural eliminan la necesidad de gran parte del trabajo técnico inicial. Lo consiguen, por ejemplo, al automatizar tareas de predicción y facilitar el descubrimiento inteligente de datos a través de la exploración visual interactiva. De esta forma, las empresas pueden extraer información de sus datos de una forma mucho más rápida y sofisticada.

‘Machine learning’: el análisis objetivo

El machine learning hace que los sistemas aprendan y mejoren tras una exposición repetida a los datos, de forma automática y sin ser programados explícitamente para ello.

El resultado son modelos “entrenados” a partir de conjuntos de datos que ya no dependen del conocimiento de los expertos en dominios humanos ni necesitan estar expresados como reglas de software.

Así, el proceso queda libre de diagnósticos sesgados y aumenta el apoyo a los analistas. Se trata de un trabajo con mayor detalle y que no adolece de las limitaciones del desarrollo de software tradicional.

Al inferir relaciones importantes directamente a partir de los datos, los métodos de machine learning obtienen de manera rutinaria un rendimiento superior al humano. Esto sucede incluso en nuevos ejemplos no vistos durante el proceso de capacitación. El resultado es que la empresa adquiere la capacidad de solucionar problemas que la codificación tradicional no podría resolver.

En lugar de analizar solo los datos suficientes para apoyar una hipótesis, el aprendizaje automático hace un descubrimiento inductivo: extrae toda la información posible de los datos, sin limitaciones.

El uso del aprendizaje automático está cada vez más generalizado y da impulso a la transformación digital, al permitir que las empresas puedan automatizar tareas y obtener información a una velocidad sin precedentes. El machine learning es un componente clave de la innovación que permite a las organizaciones aumentar su capacidad de hacer frente a nuevos retos.

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