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En general, es importante entender la necesidad de crear una conexión con el usuario y automatizar tareas por medio de la tecnología.

Con nuevos dispositivos inteligentes e interacción de los usuarios con ellos, tu marca necesitará adaptarse para atender una demanda cada vez más digital.

Así, el machine learning entrará en tu estrategia con el objetivo de entregar al cliente una experiencia más rápida y personalizada, que va más allá de sus expectativas.

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Como el aprendizaje por máquina está en alta y nuevas herramientas y algoritmos están siendo lanzados todos los años, es esencial que tú como empresa, adaptes tus procesos. Para eso:

Haz tu sitio web responsivo
Optimiza para búsqueda local

Alístate para búsquedas de voz

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consiste en el reconocimiento de patrones de señales. Los patrones se obtienen a partir de los procesos de segmentación, extracción de características y descripción donde cada objeto queda representado por una colección de descriptores.

1. adquisición de datos

2. extracción de características

3. toma de decisiones

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se puede realizar aplicaciones del machine learning en :

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se puede realizar aplicaciones del machine learning en :

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Motores de búsqueda

Diagnostico medico

Detección de fraudes con el uso de tarjetas de crédito

Análisis del mercado de valores

Clasificación de secuencia de ADN

Reconocimiento del habla

Robotica

Mineria de datos

Big data

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Los especialistas creen que el machine learning continuará creciendo en todo el espacio del mercado móvil, adquiriendo una presencia todavía más grande dentro de aplicativos, asistentes digitales e IA como un todo. Puede hasta entrar en el terreno de los drones y la auto-conducción de carros.
Aunque eso pueda ser una buena noticia para algunos, es importante que se hagan ajustes a los procesos de marketing para evitar errores a lo largo del camino.

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Herramienntas para aplicar machine learning

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Herramienntas para aplicar machine learning

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Cómo implementar herramientas de machine learning

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Descubre cómo aprovechar los servicios de machine learning para acelerar los flujos de trabajo, acceder a redes neuronales y obtener resultados del mundo real.

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diferencia entre inteligencia artificial y machine leaning

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diferencia entre inteligencia artificial y machine leaning

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DIFERENCIA ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - MACHINE LEARNING - DEEP LEARNING

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como ayuda el machine learning a tu compañia ?

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como ayuda el machine learning a tu compañia ?

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Vivimos en una economía cada vez más digitalizada y datificada que demanda por parte de las empresas un enfoque innovador. El machine learning, los algoritmos inteligentes y el análisis de volúmenes masivos de datos ofrecen valiosas herramientas para las compañías.

Para los que todavía no estén familiarizados con el término, el machine learning se trata de una disciplina científica del ámbito de la inteligencia artificial que crea sistemas capaces de aprender de forma automática.

Dicho de otra manera, estos sistemas son capaces de identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Además, se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin necesidad de intervención humana.

La aparición de estos avances ha provocado numerosas ventajas para la estrategia de negocio y la transformación digital de las empresas y la aparición de tecnologías transversales que facilitan la vida de los usuarios -desde los servicios de atención al cliente al uso del Big Data-. El machine learning implica poner la innovación al servicio de cada negocio, descubriendo patrones o tendencias a partir del análisis sistemático de un gran volumen de datos.

A continuación te contaremos cómo el machine learning es clave para la inteligencia competitiva de las compañías, tanto las que manejan enormes vólumenes de información -retailers, empresas financieras-, como las que inician su andadura digital, quieren rediseñar su organización, flexibilizarla ante el nuevo entorno digital o adquirir un nuevo know-how. Las soluciones de inteligencia artificial permiten seguir las tendencias y precios en el mercado masivo, comprender sus modificaciones y monitorizar los cambios.

La principal ventaja de esta clase de algoritmos es son de naturaleza iterativa, aprendiendo y explorando repetidamente para optimizar los resultados. Cada vez que se produce un error, los algoritmos de aprendizaje automático se corrigen y comienzan otra iteración del análisis, todo ello de forma eficiente y a tiempo real, tardando escasos milisegundos y permitiendo optimizar las decisiones y la predicción de los resultados.

¿Cómo puede ayudar el machine learning a tu compañía?

A continuación, destacamos varias vías y herramientas que el machine learning puede proporcionar a tu negocio:

Buscadores de productos

Los algoritmos basados en machine learning son capaces de enfocar las búsquedas de los usuarios y extraer resultados útiles en función de patrones específicos según el perfil del target.

En la era del Big Data -y también del Small Data-, la interpretación de los volúmenes masivos de datos a tu favor es fundamental para realizar cambios, predecir el número de bajas y altas de clientes, anticiparse a la demanda o a la morosidad o lanzar productos específicos ajustados a las necesidades reales de los usuarios, entre otras muchas aplicaciones.

Chatbots personalizados

Son una herramienta imprescindible para la inteligencia comercial, con el fin de adaptarse al modelo multicanal y brindar una excelente atención al cliente automatizada y conversacional.

Los chatbots inteligentes -también llamados bots conversacionales- reducen costes, mejoran el servicio y evitan requerir de amplios equipos humanos dedicados a contestar una y otra vez a las mismas preguntas.

Pueden beneficiarse de su uso tanto marcas de consumo que empleen los chatbots como primer nivel de atención al usuario en redes sociales hasta sistemas de ayuda en tiempo real en webs de toda clase o servicios de administración y gestión electrónica.

Al estar basados en machine learning, los chatbots son capaces de dirigir el servicio al cliente básico y aprender cómo ayudar a los usuarios de forma específica según sus necesidades en cada momento.

'Recomendadores' de productos y servicios: mejora del ratio de ventas

Los sites de comercio electrónico tienen la oportunidad de saber todo en relación a las compras online y visitas: cuántas veces acceden los clientes a su plataforma, el número de compras mensuales, el precio medio que invierten en cada una, los dispositivos desde los que realizan sus interacciones, los métodos de pago que usan o la localidad a la que se envían los pedidos.

El resultado de un conocimiento tan minucioso permite realizar ofertas personalizadas altamente segmentadas, basadas en datos y con bastante probabilidad de acierto. Cabe destacar que la venta cruzada (cross-selling) sigue siendo una estrategia fundamental para muchos negocios digitales o que comienzan a integrarse en el entorno tecnológico.

Gracias a los algoritmos inteligentes nacen los denominados 'recomendadores' de productos y servicios, que mejoran la satisfacción del cliente al ofrecer productos adaptados a sus necesidades específicas. Gracias al aprendizaje automático -que a prende de sus propios errores y se reprograma para mejorar su rendimiento en el tiempo- por parte de las máquinas de inteligencia artificial es posible poner en práctica del denominado marketing predictivo.

Este tipo de soluciones de machine learning son empleadas por miles de empresas, pudiendo mencionar a gigantes del comercio electrónico y la tecnología como Amazon, Netflix, Spotify o eBay.

Seguridad y detección del fraude

Los algoritmos inteligentes también desempeñan un papel muy importante para la ciberseguridad, detectando patrones de fraude en un negocio en función de su base de clientes.

También puedes focalizar el machine learning a la toma de decisiones dentro de la empresa, incluyendo aspectos de la gestión interna como la administración del inventario o las gestiones de costes.

Otro aspecto alusivo a la seguridad atañe a la protección de datos, el reconocimiento biométrico de rostros a través de las cámaras de los smartphones -el denominado reconocimiento facial-,

Predicciones sobre el target

El Machine Learning emplea la minería de datos, como hemos señalado, para predecir el comportamiento futuro. Identificando los puntos críticos del ciclo de vida y las características un grupo clientes que se ha ido a la competencia, podrás saber qué clientes actuales están comportándose como aquellos que se fueron y actuar en consecuencia para evitar su baja. También es posible saber qué usuarios o compañías tienen más probabilidad de volver a contratar nuestros servicios.

De esta manera y con el análisis sobre la mesa, es posible optimizar el esfuerzo dedicado a la fidelización de clientes, así como a las diversas estrategias centradas en la captación de nuevos usuarios.

Mejora de la logística

Si los sistemas de aprendizaje automático conocen de antemano el desglose por nacionalidad de los clientes -por ejemplo, de los complejos hoteleros en un mes concreto-, pueden organizar su plantilla en base a las competencias requeridas, así como el gasto en alimentación o las actividades.

Además de poder brindar un mejor servicio logístico en paquetería y distribución gracias al análisis de datos, el machine learning facilita una mayor personalización del servicio, permitiendo añadir valor a la experiencia de usuario y diferenciándose de la competencia a partir de los detalles.

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Qué es el machine learning y cómo utilizarlo para tu negocio

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Vivimos en una economía cada vez más digitalizada y datificada que demanda por parte de las empresas un enfoque innovador. El machine learning, los algoritmos inteligentes y el análisis de volúmenes masivos de datos ofrecen valiosas herramientas para las... #innovación #machinelearning #negocios

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¿Qué necesitamos para usar Machine Learning?

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¿Qué necesitamos para usar Machine Learning?

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Dado el hecho de que ML depende de los datos, el requisito más importante de usar ML es tener los datos que pueden utilizar para capacitar a un modelo ML. La cantidad de datos necesarios depende de lo que esté buscando y cuán complejo sea su problema

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los servicios financieros.
El gobiernos
atención a salud.
transporte
petroleo y gas.

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relación con la inteligencia artificial (IA)

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relación con la inteligencia artificial (IA)

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Esta rama empezó su estudio y desarrollo alrededor de los años 80 y hoy día está bastante desarrollada. Por esta misma razón, tanto las Inteligencias Artificiales como el Machine Learning es usado en muchos ámbitos tanto científicos como cotidianos.

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definicion

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algoritmo mas habituales en no supervisado

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algoritmo mas habituales en no supervisado

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clasificacion de los algoritmos

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aprendizaje no supervisado

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tipos de machine learning, no supervisado

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principales metodo de aprendizaje supervisado

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principales metodo de aprendizaje supervisado

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clasificacion de los metodos

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Please click here if you are not redirected within a few seconds.

Los algoritmos más habituales que aplican para el aprendizaje supervisado son: Árboles de decisión. Clasificación de Naïve Bayes. Regresión por mínimos cuadrados.

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Los algoritmos más habituales que aplican para el aprendizaje supervisado son: - Google Search

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Please click here if you are not redirected within a few seconds. Los algoritmos más habituales que aplican para el aprendizaje supervisado son: Árboles de decisión. Clasificación de Naïve Bayes. Regresión por mínimos cuadrados.

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aprendizaje supervisado

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tipos  de Machine learning

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¿Qué se requiere para crear buenos sistemas de machine learnig?

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¿Qué se requiere para crear buenos sistemas de machine learnig?

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Recursos de preparación de datos.

Algoritmos – básicos y avanzados

.Automatización y procesos iterativos.

Escalabilidad.

Modelado en conjunto.

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principales beneficio de Machine Learning

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A través del análisis de los hábitos de compra, permite predecir qué productos tendrán más demanda y cuándo es un buen momento para subir o bajar precios.

Gracias a los datos masivos que es capaz de analizar, el aprendizaje automático favorece la búsqueda de nuevas soluciones.

El ML automatiza tareas que ahorran capital humano o permite optimizar tiendas online y centros comerciales de acuerdo a los datos de navegación y flujo de clientes.

Mejora la relación con el cliente

Los chatbots responden a los clientes 24 horas siete días a la semana y recogen datos para profundizar en el conocimiento del consumidor.

Mejora la segmentación
de anuncios

Los algoritmos de ML pueden predecir qué contenidos son más eficaces para cada target y qué época del año y soporte resultan más adecuados.

Mejora la segmentación
del público objetivo

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado encuentran patrones en la información que recopilan las empresas sobre los consumidores.

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Descubre los principales beneficios del Machine Learning

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Coches que se conducen solos, asistentes que traducen instantáneamente de un idioma a otro o sugerencias de compra personalizadas. Complejas tareas que antes eran una quimera son hoy posibles gracias al 'Machine Learning', una disciplina que permite a los ordenadores aprender por sí mismos y realizar tareas de forma autónoma sin necesidad de ser programados.

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definicion de Machine Learning

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Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. Veamos cómo funciona.

Big Data y Machine Learning aplicado a la empresa

Una empresa de telefonía quiere saber qué clientes están en "peligro" de darse de baja de sus servicios para hacer acciones comerciales que eviten que se vayan a la competencia. ¿Cómo puede hacerlo? La empresa tiene muchos datos de los clientes, muchísimos: antigüedad, planes contratados, consumo diario, llamadas mensuales al servicio de atención al cliente, últimos cambios de planes contratados... pero seguramente los usa solo para facturar y para hacer estadísticas. ¿Qué más puede hacer con esos datos? Se pueden usar para predecir cuándo un cliente se va a dar de baja y gestionar la mejor acción que lo evite. En pocas palabras, con Machine Learning se puede pasar de ser reactivos a ser proactivos. Los datos históricos del conjunto de los clientes, debidamente organizados y tratados en bloque, generan una base de datos que se puede explotar para predecir futuros comportamientos, favorecer aquellos que mejoran los objetivos de negocio y evitar aquellos que son perjudiciales.

Esa cantidad ingente de datos son imposibles de analizar por una persona para sacar conclusiones y menos todavía para hacer predicciones. Los algoritmos en cambio sí pueden detectar patrones de comportamiento contando con las variables que le proporcionamos y descubrir cuáles son las que han llevado, en este caso, a darse de baja como cliente. La siguiente imagen es un ejemplo de una predicción simplificada basada en datos de una compañía de telefonía ficticia, pero usando una herramienta de Machine Learning real:

La visualización en árbol (en esta imagen está simplificado, la predicción real tiene muchos más nodos) permite ver los patrones que han seguido ciertos clientes que se han dado de baja. En este caso está resaltada una de las ramas centrales, que indican un patrón en el que el cliente:

Tiene más de 3 llamadas al servicio de atención al cliente.

Llama menos de 171,95 minutos al día.

Las llamadas en horario nocturno son inferiores a 189,02 minutos.

Este es un análisis de los datos históricos, pero... ¿dónde está la predicción? Vamos a ello: si los clientes que tienen estas características ya se han dado de baja de la compañía, es previsible que los que todavía son clientes y tienen este mismo comportamiento estén en riesgo de irse. Según este modelo predictivo, es bastante probable que esto suceda (se dice que la predicción tiene una confianza, en este caso, de 91,97%). Si el departamento de marketing tuviera esta información, podría proponerles proactivamente un cambio de plan de tarificación o podría revisar por qué han llamado al servicio de atención al cliente para intentar mantenerlos.

El árbol de predicción completo sería el siguiente. En este caso hemos resaltado una predicción falsa (es decir, no se daría de baja) con una confianza del 90,59%. A la derecha de la imagen se puede ver el patrón de comportamiento de este grupo de clientes:

¿Por qué es importante?

La cantidad de datos que se generan actualmente en las empresas se está incrementado de forma exponencial. Extraer información valiosa de ellos supone una ventaja competitiva que no se puede menospreciar. En CleverData pensamos que es una oportunidad a la que se le debe prestar especial atención. La gran ventaja es que actualmente no hace falta ser un gurú de los datos para poder aprovechar este tipo de tecnologías. Existen en el mercado herramientas de uso muy sencillo (incluso para profanos en análisis de datos) y asequibles económicamente para cualquier tamaño de empresa que permiten hacer predicciones como las descritas en el apartado anterior. Si quieres ver cómo se genera un modelo como el anterior, revisa este artículo en el que describimos el proceso paso a paso.

El reto de sacar partido de los datos se ha simplificado enormemente. El Machine Learning de hoy no es como antes. Esto quiere decir que con datos de calidad, tecnologías adecuadas y análisis propicios es posible actualmente crear modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad. Además, los sistemas proporcionan resultados rápidos y precisos sin intervención humana, incluso a gran escala. El resultado: predicciones de alto valor para tomar mejores decisiones y desarrollar mejores acciones de negocio.

Sin embargo, no debe distraer nuestra atención el volumen de datos. No es necesario tener tantos datos como Facebook o como un gran banco para hacer modelos que ayuden al negocio. Es mejor tener datos de calidad (fiables y útiles) que tener miles de millones de datos de los que no se puede extraer valor. Para avanzar en este tema, puedes revisar nuestros 5 consejos para empezar con Machine Learning: empieza por algo sencillo, utiliza Machine Learning supervisado, no te empeñes en usar Big Data, utiliza Machine Learning en la nube y sobre todo, empieza ya. Si quieres, con nosotros.

Ámbitos de aplicación del Machine Learning

Muchas actividades actualmente ya se están aprovechando del Machine Learning. Sectores como el de las compras online - ¿no te has preguntado alguna vez cómo se decide instantáneamente los productos recomendados para cada cliente al final de un proceso de compra? -, el online advertising - dónde poner un anuncio para que tenga más visibilidad en función del usuario que visita la web - o los filtros anti-spam llevan tiempo sacando partido a estas tecnologías.

El campo de aplicación práctica depende de la imaginación y de los datos que estén disponibles en la empresa. Estos son algunos ejemplos más:

Detectar fraude en transacciones.

Predecir de fallos en equipos tecnológicos.

Prever qué empleados serán más rentables el año que viene (el sector de los Recursos Humanos está apostando seriamente por el Machine Learning).

Seleccionar clientes potenciales basándose en comportamientos en las redes sociales, interacciones en la web...

Predecir el tráfico urbano.

Saber cuál es el mejor momento para publicar tuits, actualizaciones de Facebook o enviar las newsletter.

Hacer prediagnósticos médicos basados en síntomas del paciente.

Cambiar el comportamiento de una app móvil para adaptarse a las costumbres y necesidades de cada usuario.

Detectar intrusiones en una red de comunicaciones de datos.

Decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente.

La tecnología está ahí. Los datos también. ¿Por qué esperar a probar algo que puede suponer una puerta abierta a nuevas formas de tomar decisiones basadas en datos? Seguro que has oído que los datos son el petróleo del futuro. Ahora ya puedes empezar a bombearlo.

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Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros.