Aplicaciones de Machine Learning

Monitoreo y mejor toma de decisiones

Escrito por Connie Vargas

Hola nuevamente. Hemos encontrado demasiadas dudas frente a lo que es Machine Learning y cómo aporta a las organizaciones. Por eso creemos que es preciso hablar de esa ‘ramita’ de la Inteligencia Artificial (IA). Aquí te explicaremos lo más importante del Aprendizaje Automático y las aplicaciones en las organizaciones. Comencemos entonces.

¿Qué es? Machine Learning es una aplicación actual perteneciente a la IA encargada de crear sistemas para que aprendan automáticamente. De esta manera, la máquina aprende algoritmos que le permitan revisar e identificar datos complejos para ser capaz de predecir comportamientos futuros a partir de ellos.

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Aprendizaje automático para tu organización

que es machine learning-servicio-implementar inteligencia artificial

Ahora bien, conociendo que el aprendizaje automático se dedica a predecir comportamientos, ¿cómo podríamos sacarle provecho? Aquí te contamos los beneficios más relevantes que pueden ayudarte. Puedes obtener un alto grado de predicciones con el que puedes desarrollar acciones de negocio enfocadas a objetivos.

  • Predice con gran precisión posibles ataques de seguridad informática.
  • Revisa grandes volúmenes de datos e identifica patrones y tendencias que no son evidentes.
  • Permite la adaptación instantánea, sin la necesidad de intervención humana.
  • Garantiza el desarrollo de operaciones previniendo falsas alarmas y detectando inconsistencias.
  • Identifica mejores comportamientos de usuarios, optimiza procesos y aumenta tus ventas.
  • Mejora la eficiencia y la precisión con el tiempo gracias a la cantidad cada vez mayor de datos que procesas.

Los servicios financieros como los bancos, utilizan esta tecnología para identificar información importante en los datos y así prevenir el fraude. Obtener conocimiento permite conocer oportunidades de inversión, reducir las tasas de abandono, entre otras. En conjunto con la minería de datos, es posible saber cuáles clientes mantienen un perfil de alto riesgo.

Para entidades de seguros, es posible gestionar la caducidad de políticas, tener un motor de recomendaciones ayudando a clientes a obtener el mejor seguro de acuerdo a su situación; también permite obtener análisis de propiedad e identificar estructuras y estados de condición, aquí las aseguradoras podrán ayudar a sus clientes para sugerir mejoras, si se trata de protección a inmuebles. Detecta fraude en reclamos potencialmente fraudulentos. Ofrece mejores experiencias al cliente con relación a eventos de vida. Utiliza el aprendizaje automático no supervisado para descubrir predictores en la actividad de reclamos. Entre muchos otros.

En el caso de entidades públicas, se ha usado Machine Learning de forma particular, ya que se tienen múltiples fuentes de bases de datos para extraer información. Identificar la forma de aumentar la eficiencia, reducir gastos y así ahorrar dinero. Minimiza el robo de identidad y prevenir delitos a través de la recopilación y rastreo de datos criminales; entre otros.

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¿Qué puedes hacer con Machine Learning?

  1. Puedes pronosticar de forma efectiva los números de ventas que realizas
  2. Por ejemplo, para el sector médico: identifica fácilmente a los pacientes de alto riesgo, haz diagnósticos casi perfectos, recomienda los mejores medicamentos posibles y predice los reingresos.
  3. Aplicarla también te permitirá obtener beneficios para la gestión de cartera, identificar comercios algorítmicos, manejar las suscripciones de préstamos, detección de fraudes para el caso del sector financiero
  4. También podrás crear nuevas reglas, a través  de redes neuronales, similares a las del cerebro, para eliminar los correos no deseados.
  5. Realiza el seguimiento de planes de mantenimiento predictivo para minimizar las posibilidades de fallas inesperadas en las operaciones, reduciendo así las actividades de mantenimiento preventivo innecesarias.

Algunas aplicaciones que puedes hacer con Machine Learning

Las aplicaciones más comunes de Aprendizaje Automático incluyen identificar comportamientos, interpretar, predecir, entre los más importantes.

  • Identifica qué empleados serán más rentables el próximo año

  • Selecciona clientes potenciales basándote en comportamientos en la web

  • Conoce cuál es el mejor momento para publicar tuits, actualizaciones de Facebook, entre otros.

  • Haz pre-diagnósticos médicos basados en síntomas del paciente.

  • Detecta fraude en transacciones o predice el tráfico urbano

  • Predice posibles fallos de equipos tecnológicos.

  • Modifica el comportamiento de una app móvil que permita adaptarse a las costumbres y necesidades del usuario

  • Detecta intrusiones en una red de comunicaciones de datos.

  • Decide cuál es la mejor hora para llamar a tus clientes

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