5 formas en que el machine learning puede acelerar los emprendimientos

Todos y todo emprendimiento desean aprovechar los avances recientes en el campo del aprendizaje automático

El aprendizaje automático, explica Amber Marfatia (jefe de arquitectura informática en Cognizant), es un conjunto de algoritmos estadísticos juntos cuyo fin es crear un modelo de predicción; el machine learning predice resultados futuros al comprender los datos pasados. De entre la vastedad de problemas que los emprendedores podrían solucionar con la adopción de esta tecnología, Marfatia desataca 5 formas en que puede acelerar los emprendimientos mediante predicciones o validaciones.

1. Segmento de mercado. Considerar todas las características aplicables de un enorme conjunto de datos históricos es una tarea que supera las capacidades humanas. Con los adecuados algoritmos de clasificación de clases múltiples para crear un modelo, se puede predecir si la respuesta del segmento de mercado potencial será buena o mala o neutral; también permite predecir el tamaño o rango utilizando algoritmos de regresión continua.

2. Datos demográficos. Predecir el rango de edad correcto, el género, sus gustos y aversiones, preferencias, ubicaciones geográficas y demás variables jugará un papel en el éxito o fracaso de la adaptabilidad de la próxima gran idea. El sentido común en la predicción no basta, el enfoque científico aplicado con aprendizaje automático permite ver muchos más resultados potenciales y considerar los datos históricos en su totalidad.

3. Resultado de la campaña de publicidad. Predecir el resultado de la campaña por adelantado es posible al aplicar modelos basados en algoritmos de clasificación para detectar si el alcance o la respuesta serán altos o bajos; es posible emplear un modelo basado en la regresión a fin de predecir el rango de respuesta. Por lo tanto, se pueden ajustar los parámetros de la campaña y predecir si la respuesta está mejorando o no.

4. Servicio al cliente. Proactivo es lo necesario cuando se trata del servicio a los clientes y, en este sentido, predecir respuestas o reacciones es clave. El aprendizaje automático es útil para comprender, de acuerdo con los datos históricos, cómo reaccionaría un cliente; si bien cada cliente es diferente, hay muchos aspectos comunes en los cuales sus expectativas o reacciones son similares.

5. Ventajas principales del negocio. Cada emprendimiento tiene una idea y un mercado diferentes, dependiendo del negocio en cuestión, el predecir un resultado funcional también es posible llevarlo a cabo utilizando machine learning. Estas ideas están centradas en el negocio o el problema a resolver por el emprendedor; el problema central que está tratando de resolver sería el núcleo del modelo de aprendizaje automático.

Respecto a estas 5 formas en que el machine learning puede acelerar los emprendimientos, Marfatia concluye: "Un problema común que enfrentará [el aprendizaje automático] es la disponibilidad de datos de calidad. No solo se necesitan suficientes (cantidad) datos para entrenar el modelo, sino que la distribución de valores y etiquetas de características debe ser buena. Si no, el modelo puede resultar sesgado sobre un resultado en comparación con otro".

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