El aprendizaje automático o machine learning, es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos.
Se centra en desarrollar sistemas que aprenden o mejoran el rendimiento, de los datos que consumen.
Es una rama de la inteligencia artificial, la cual se refiere a sistemas que pueden aprender datos, identificar patrones y tomar decisiones, prácticamente imitar la inteligencia humana.
El aprendizaje autónomo está presente en todos lados, puedes identificarlo desde que interactúas con bancos, realizas compras en línea o utilizas las redes sociales; los algoritmos del aprendizaje autónomo hacen que tu experiencia sea eficiente, fluida y segura.
Los algoritmos son los motores que impulsan al aprendizaje autónomo, existen dos principales tipos, los de aprendizaje supervisado y los de aprendizaje no supervisado. Su diferencia recae en cómo cada uno aprende acerca de los datos para hacer predicciones.
Para algunas organizaciones, ascender en la curva de la inteligencia empresarial con el aprendizaje automático empieza cuando se utiliza el aprendizaje automático para mejorar procesos empresariales internos, como las cotizaciones de precios personalizadas.
Mejorar los procesos comerciales actuales es solo el primer paso a la hora de aprovechar el poder del aprendizaje automático. Las perspectivas, antes impensables, que produce este enfoque pueden inspirar nuevos productos, servicios y nuevas maneras de hacer negocios. Puede transformar industrias enteras.
Este modelo actúa como guía y enseña al algoritmo las conclusiones que debe hacer. Al igual que un niño que aprende a identificar animales al memorizarlos con un libro de imágenes. En el aprendizaje supervisado, el algoritmo se capacita mediante un conjunto de datos que ya están etiquetados y tiene un resultado predefinido, incluyen algoritmos como regresión lineal y logística, clasificación multiclase y máquinas de vectores de soporte.
Emplea un enfoque más independiente, en el que una computadora aprende a identificar procesos y patrones complejos sin que un ser humano proporcione una guía cercana y constante.
Involucra la capacitación basada en datos que no tienen etiquetas o un resultado específico definido. Es similar a un niño que aprende a identificar animales mediante la observación de colores y patrones, buscando similitudes y asignando a cada grupo su propia etiqueta nueva.
Se utiliza para las mismas aplicaciones que el aprendizaje supervisado. Sin embargo, utiliza datos etiquetados y no etiquetados para entrenamiento.
Este tipo de aprendizaje se puede utilizar con métodos como la clasificación, regresión y predicción, es de utilidad cuando el costo asociado con el etiquetado es demasiado alto para permitir un proceso de entrenamiento completamente etiquetado.
Algunos ejemplos iniciales de este tipo de aprendizaje incluyen la identificación del rostro de una persona en una cámara Web.
Se usa a menudo para robótica, juegos y navegación. Con el aprendizaje con refuerzo, el algoritmo descubre a través de ensayo y error qué acciones producen las mayores recompensas.
Este tipo de aprendizaje tiene tres componentes principales: el agente (es quien aprende o toma decisiones), el entorno (todo con lo que interactúa el agente) y acciones (lo que el agente puede hacer).
El objetivo es que el agente elija acciones que maximicen la recompensa esperada en cierta cantidad de tiempo. El agente logrará la meta más rápido si aplica una buena política. De modo que el objetivo en el aprendizaje con refuerzo es aprender la mejor política.
Se clasifican con base en su grado de sofisticación y existen tres hasta el momento:
Parte desde lo más sencillo y conocido, al replicar las tareas que realizan las personas dentro de un proceso. Son tareas simples, repetitivas y basadas en reglas, donde el juicio del operario no es relevante para decidir, ya que se trata de cumplir una norma preestablecida.
Para esta primera fase, la tecnología más adecuada se cataloga como automatización robótica de procesos (RPA), donde un programa de software (o bot) se diseña para imitar la tarea que el operario ejecuta dentro de un proceso.
Las ventajas para la empresa donde laboras son bastantes, ya que se reproducen las tareas sin parar, sin errores y a una velocidad imposible para un ser humano.
Aquí el bot está programado para procesar excepciones medianamente simples, aprendiendo nuevas condiciones para aplicar, ampliando y refinando la regla básica y lo que rige su cumplimiento.
El programa imita el juicio del operario, con tecnologías basadas en aprendizaje mecánico (ML) y procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Es la fase superior, el bot se diseña para imitar la inteligencia humana, genera algoritmos sofisticados parecidos al razonamiento, produciendo cadenas de deducción e inferencia complejas como las que realizaría una persona.
Se logra utilizando arquitecturas de aprendizaje profundo (deep learning), las cuales se basan en redes neuronales artificiales y sistemas de aprendizaje visual, de representación, reconocimiento de patrones discursivos, entre otros.
En primer instancia, automatizar ayudaría a que tu empresa simplifique y agilice las operaciones, fortaleciendo los controles sobre la liquidez y el flujo de caja, permitiendo que se maneje de forma más eficiente las cuentas y poder reportar los resultados más oportunamente.
La casi totalidad de la cadena de valor en la gerencia financiera tiene beneficios en áreas como:
Todo esto, resulta de brindarle al departamento una herramienta que le habilite para:
Los mercados actuales que se digitalizan crecen todos los días, para esto, es necesario que entiendas los impactos que tiene sobre las formas de concebir al negocio.
Involucrarse en la reinvención de nuestra operación es una responsabilidad que debe ser compartida por todas las áreas de la organización.
El resurgimiento del interés en el aprendizaje basado en máquina se debe a los mismos factores que han hecho crecer a la minería de datos, elementos como los volúmenes y variedades crecientes de datos disponibles, procesamiento computacional más económico y almacenaje de datos más asequible.
El propósito es producir modelos de manera rápida y automática que puedan analizar datos más grandes y complejos y producir resultados más rápidos y precisos, incluso en una escala muy grande.
Con la construcción de modelos precisos, tu empresa tiene una mejor oportunidad de identificar oportunidades rentables o de evitar riesgos futuros.
Los motores de recomendación usan algoritmos de aprendizaje autónomo para analizar los datos y predecir la probabilidad de que un cliente compre un artículo o disfrute de una parte del contenido, para después ofrecer sugerencias personalizadas al usuario. Esto genera una experiencia más personalizada y relevante que fomenta un mayor compromiso.
Ayuda a las organizaciones a mejorar y reinventar los procesos empresariales, a identificar nuevas oportunidades de mercado y a mitigar riesgos conocidos y desconocidos.
Actualmente, los consumidores han adoptado la experiencia digital como algo cotidiano en la demanda de los servicios, estos consumidores no van a renunciar a lo ya acostumbrado, por el contrario, para el 2021 las exigencias seguirán aumentando, por esta razón, las empresas deben iniciar o continuar su camino en la transformación digital.
Algunos de los pronósticos para este año, anuncian que se verá una gran demanda y crecimiento de la tecnología de automatización, ya que la necesidad de ser cada vez más ágiles en los negocios para poder responder y adaptarse a las exigencias y demandas derivadas de la realidad mundial continuará.
La automatización de procesos con la ayuda de la robótica, es una excelente alternativa con la cual se pueden obtener resultados significativos en un plazo razonable, la diversidad de opciones que ofrecen las soluciones para integrarse con plataformas, aplicaciones, bases de datos y hasta hojas de cálculo, se traduce en que el aprendizaje podría ser la herramienta adecuada para resolver muchos problemas.
Son muchas las empresas donde modernizar la plataforma y sistemas para avanzar hacia el futuro de la hiper automatización, considerada como la opción del futuro digital, serán proyectos que tomaran su tiempo.
Reemplazar sistemas heredados según su tamaño y complejidad, es algo que no se lograra tan en corto plazo como se desearía, por ello, Servnet está comprometido en ser tu socio estratégico para brindarte las mejores soluciones y herramientas que hagan crecer tu negocio.
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