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Continuando con la idea de clasificar productos del hogar según su riesgo de desperdicio.

El modelo podría etiquetarlos como de riesgo bajo, medio o alto. Podría tomar en cuenta factores como: cuánto se compra, con qué frecuencia se consume, cuánto falta para que venza y qué suele pasar con ese producto en el hogar.

Por ejemplo, si una familia compra con frecuencia más alimentos de los que alcanza a consumir, el sistema podría alertar antes de que se dañen o sugerir comprar una cantidad menor. El impacto positivo sería reducir gastos innecesarios, aprovechar mejor los productos y generar menos residuos.

Por supuesto a una mayor escala estaríamos hablando de supermercados, restaurantes y hoteles que podrían usar modelos similares para identificar productos con mayor riesgo de desperdicio y ajustar compras, inventario, porciones u ofertas antes de que se pierdan. Esto ayudaría a reducir costos, residuos y el uso innecesario de recursos.

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Aplicación de Modelos de Clasificación para la Prevención de Riesgos en la Industria Minera

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Aplicación de Modelos de Clasificación para la Prevención de Riesgos en la Industria Minera

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Los modelos de clasificación tienen múltiples aplicaciones prácticas en diferentes sectores. En la industria minera, por ejemplo, pueden utilizarse para clasificar condiciones de trabajo seguras e inseguras a partir de información histórica relacionada con incidentes, inspecciones, comportamiento de los trabajadores y condiciones operativas.

Mediante técnicas de aprendizaje automático, es posible identificar patrones que ayuden a predecir situaciones de riesgo antes de que ocurran accidentes. Estos modelos también pueden utilizarse para clasificar equipos con alta probabilidad de falla, evaluar el cumplimiento de procedimientos de seguridad o detectar desviaciones operativas que requieran atención inmediata.

La implementación de estos modelos tendría un impacto muy positivo en las organizaciones, ya que contribuiría a fortalecer la seguridad de las personas, reducir incidentes, optimizar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia operativa. Además, permitiría enfocar los recursos en las áreas de mayor riesgo, generando una gestión más preventiva que reactiva y promoviendo una cultura de mejora continua basada en datos.

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Clasificar mejor para vender mejor: el valor del machine learning en retail

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Clasificar mejor para vender mejor: el valor del machine learning en retail

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Considero que los modelos de clasificación en inteligencia artificial y machine learning desarrollados con Python tienen una aplicación muy valiosa en distintos procesos de negocio, especialmente en sectores con alta dinámica comercial como el retail. Su principal fortaleza está en la capacidad de transformar grandes volúmenes de datos en decisiones más precisas, permitiendo identificar patrones de comportamiento que muchas veces no son visibles a simple vista.

En el caso del sector retail, este tipo de modelos podría utilizarse para clasificar tanto las categorías de productos como los distintos tipos de clientes. Esto permitiría entender mejor qué productos tienen mayor afinidad con ciertos segmentos, cuáles requieren estrategias comerciales diferenciadas y qué perfiles de clientes responden mejor a determinadas promociones, canales o propuestas de valor. Desde mi punto de vista, esta clasificación no solo ayuda a ordenar la información, sino que también facilita una gestión más inteligente del portafolio, del inventario y de las acciones de marketing.

Además, aplicar modelos de clasificación puede contribuir a anticipar comportamientos de compra, personalizar campañas y fortalecer la experiencia del cliente. Al final, el verdadero valor no está únicamente en la tecnología, sino en cómo se utiliza para generar acciones comerciales más efectivas, impulsar la demanda y responder de una forma más cercana a las necesidades reales del mercado.

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Aplicación de modelos de clasificación en la gestión de reservas de vuelos

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Aplicación de modelos de clasificación en la gestión de reservas de vuelos

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Un ejemplo claro de aplicación de modelos de clasificación se encuentra en la industria aérea, específicamente en la gestión de reservas de vuelos. Las aerolíneas enfrentan constantemente el problema de pasajeros que no se presentan al vuelo (no-show) o que cancelan su reserva, lo que impacta directamente en la ocupación y en los ingresos.

Mediante el uso de modelos de clasificación, es posible predecir si un pasajero tiene alta probabilidad de cancelar o no presentarse al vuelo. Para ello, se pueden utilizar variables como el historial de viajes del cliente, número de cancelaciones previas, tipo de tarifa adquirida (flexible o no reembolsable), tiempo de anticipación con el que se hizo la reserva, destino, comportamiento de compra y canal de venta.

Con base en estas predicciones, la aerolínea puede tomar decisiones estratégicas, como aplicar políticas de sobreventa controlada, enviar recordatorios personalizados o ajustar condiciones de la reserva para reducir la probabilidad de cancelación.

De esta manera, los modelos de clasificación permiten optimizar la ocupación de los vuelos, reducir pérdidas económicas y mejorar la experiencia del cliente, alineando el uso de datos con la toma de decisiones en el negocio.

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Multiplicidad de aplicaciones modelos de clasificación en la vida diaria

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Multiplicidad de aplicaciones modelos de clasificación en la vida diaria

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Posibilidad de consumir o no productos online acorde a la edad, sexo y patrones de compras por ejemplo en Amazon.

Perfil de visualización de contenidos en Netflix.

Tendencia de ahorros en marcas blancas ofrecidas por los supermercados.

Detección de noticias reales versus ficticias.

Realmente con los datos que podamos recopilar y los patrones de repetición de los mismos los modelos de clasificación son más empleados de lo que muchas veces somos conscientes de detectar.

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Pienso que hay muchísimos problemas reales que se pueden abordar con modelos de clasificación (predecir una categoría). Aquí van varios ejemplos:

1. Detección de spam o phishing (correo/mensajes)

Clasificar un email como: spam / no spam o phishing / seguro.

2. Fraude en transacciones bancarias

Clasificar una compra como: fraudulenta / no fraudulenta usando datos como monto, país, hora, historial, etc.

3. Diagnóstico o riesgo en salud

Clasificar pacientes como: riesgo alto / riesgo bajo de una enfermedad (por ejemplo, diabetes o problemas cardíacos) según exámenes y hábitos.

4. Churn (clientes que se van)

Clasificar clientes como: se va / se queda según su uso del servicio, compras, quejas, tiempo con la empresa, etc.

5. Aprobación de crédito

Clasificar una solicitud como: aprobada / rechazada o riesgo bajo/medio/alto con variables financieras.

6. Reconocimiento de imágenes

Clasificar una foto como: perro/gato, o detectar si hay casco de seguridad sí/no en una fábrica.

7. Análisis de sentimiento

Clasificar comentarios como: positivo / neutral / negativo (muy útil para reviews y redes sociales).

8. Clasificación de documentos

Clasificar textos por tema: factura / contrato / reclamo / currículum para automatizar procesos.

9. Mantenimiento predictivo (industria)

Clasificar una máquina como: fallará pronto / operación normal con sensores (vibración, temperatura, ruido).

10. Calidad de productos (manufactura)

Clasificar piezas como: defectuosa / aceptable usando visión por computadora o mediciones.

En general, la clave es que en clasificación siempre definimos clases (etiquetas) y entrenamos el modelo con ejemplos pasados para que aprenda patrones y pueda decidir la clase correcta en casos nuevos.

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Casos de aplicacion de modelos de clasificacion - Javier Aroca

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Casos de aplicacion de modelos de clasificacion - Javier Aroca

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Los modelos de clasificación dentro del aprendizaje automático permiten abordar una gran variedad de problemas en los que el objetivo es asignar una categoría o tomar una decisión basada en datos. Su utilidad se extiende a múltiples sectores y situaciones cotidianas.

Un ejemplo ampliamente conocido es la detección de spam en correos electrónicos, donde el modelo clasifica los mensajes como legítimos o no deseados a partir de características como el contenido, el remitente o patrones de envío. Esta misma lógica se utiliza hoy en la moderación automática de comentarios y publicaciones en plataformas digitales.

En el ámbito de la salud, los modelos de clasificación pueden apoyar la identificación temprana de riesgos, como clasificar a pacientes según la probabilidad de padecer una enfermedad, basándose en datos clínicos e históricos. Aunque no reemplazan al criterio médico, sí funcionan como herramientas de apoyo para la toma de decisiones.

Otro caso relevante se encuentra en el sector financiero, específicamente en la detección de fraudes. A partir del análisis de transacciones, un modelo puede clasificar operaciones como normales o sospechosas, ayudando a prevenir pérdidas económicas y mejorar la seguridad. En marketing y análisis de clientes, estos modelos permiten clasificar usuarios según su comportamiento, interés o probabilidad de conversión. Esto facilita la personalización de campañas y el uso más eficiente de los recursos disponibles.

Finalmente, en áreas como el reconocimiento de imágenes y voz, los modelos de clasificación permiten identificar objetos, personas o palabras, siendo la base de muchas aplicaciones tecnológicas que usamos a diario.

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En una cooperativa de ahorro y crédito donde trabajo actualmente, tengo planificado implementar el modelo de clasificación para predecir de manera aceptable el riesgo crediticio.

Este proyecto se puede estructurar de la siguiente manera:

Definición del Problema: El objetivo sería clasificar a los asociados solicitantes de un préstamo en dos categorías: aquellos con alta probabilidad de cumplir con sus pagos (clase 1) y aquellos con riesgo de incumplimiento (clase 0).

Variables Predictoras: Para entrenar el modelo, se utilizarían datos históricos de los socios, tales como:

1. Nivel de ingresos mensuales.

2. Edad y estado civil.

3. Historial de créditos previos.

4. Monto del préstamo solicitado y plazo.

Variable de Respuesta: Sería una variable binaria que indique si en el pasado el socio "cumplió" o "incumplió" con su obligación financiera.

Evaluación del Modelo: La cooperativa debería prestar especial atención a la sensibilidad y la especificidad, para minimizar las pérdidas financieras por mora.

Esta sería mi propuesta resumida de implementación.

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Jose Eduardo Mejia Fuentes.

Existen muchos problemas que pueden abordarse con modelos de clasificación (predecir una categoría, por ejemplo: “sí/no”, “alto/medio/bajo”, “fraude/no fraude”). Algunos ejemplos que conozco o me imagino son:

·         Detección de fraude en transacciones.

Clasificar operaciones como “fraudulenta” o “legítima” usando variables como monto, frecuencia, país, dispositivo o patrón de compra. Es útil para reducir pérdidas y proteger al cliente, cuidando siempre la privacidad y evitando sesgos.

·         Predicción de abandono de clientes (churn).

Clasificar clientes con “alto” o “bajo” riesgo de abandonar un servicio (telecom, streaming, banco) a partir de uso, reclamos, cambios en consumo o antigüedad. Permite acciones preventivas como mejoras de servicio o retención, sin prácticas invasivas.

·         Diagnóstico asistido en salud (apoyo, no reemplazo).

Clasificar la probabilidad de una condición (por ejemplo, “riesgo alto/bajo”) con base en estudios o síntomas registrados. Debe aplicarse con estricta confidencialidad, validación clínica y supervisión profesional.

·         Clasificación de correos o mensajes.

Identificar si un email es “spam/no spam”, o clasificar tickets de soporte por tipo (facturación, envío, garantía). Mejora tiempos de respuesta y organización.

·         Control de calidad en manufactura.

Clasificar productos como “aprobado/rechazado” usando datos de sensores o imágenes, ayudando a detectar defectos temprano y reducir desperdicio.

En todos estos casos, el uso de clasificación debe acompañarse de buenas prácticas éticas: datos mínimos necesarios, anonimización cuando aplique, monitoreo de sesgos y transparencia sobre cómo se usan las predicciones para tomar decisiones.

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Este tipo de modelo de clasificación puede ser relevante para determinar las condiciones de un potencial usuario para que a partir de la capacitación pueda aplicar o no los conocimientos impartidos en la capacitación.

En la salud s e pueden guardar aspectos que coincidencialmente sean recurrentes en los diferentes usuarios evaluados para determinar que sintomas se deben tener en cuenta para diagnosticar diferentes tipos d enfermedades.

En encuestas de satisfacción s e pueden identificar eperiencias de clientes que efectivamente quedan satisfechos, los aspectos que determinan que estos clientes vuelvan o no tomar los servicios o bienes pfertados.

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Los modelos de clasificación se aplican en múltiples industrias para apoyar decisiones críticas del negocio. Por ejemplo, en el sector financiero se utilizan para aprobar o rechazar solicitudes de crédito según el perfil de riesgo del cliente. En empresas de telecomunicaciones y servicios por suscripción, permiten identificar clientes con alta probabilidad de abandono para activar estrategias de retención. En el comercio electrónico y la banca digital, se emplean para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real. Asimismo, en áreas de soporte técnico, los modelos de clasificación ayudan a priorizar tickets de incidencias, y en retail se usan para clasificar productos con riesgo de quiebre de inventario. En todos estos casos, la clasificación convierte grandes volúmenes de datos en decisiones rápidas, consistentes y orientadas a resultados.

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Ejemplos de problemas reales que pueden abordarse con modelos de clasificación

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Ejemplos de problemas reales que pueden abordarse con modelos de clasificación

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Existen muchos fenómenos y situaciones del mundo real donde se generan datos que pueden ser utilizados para entrenar modelos de clasificación. Este tipo de modelos permite asignar una clase o categoría a un registro a partir de variables predictoras. Algunos ejemplos relevantes son los siguientes:

1. Detección de fraudes financieros
Las transacciones bancarias generan datos de montos, ubicaciones, horarios y patrones de consumo. Estos datos permiten entrenar modelos capaces de clasificar una transacción como fraudulenta o legítima.

2. Clasificación de correos electrónicos (Spam vs No Spam)
Los correos contienen información como palabras clave, remitente, frecuencia, enlaces, entre otros. Los modelos pueden aprender a identificar si un email es spam o no, mejorando la seguridad y organización del usuario.

3. Diagnóstico médico automático
Hospitales y clínicas generan datos como imágenes médicas, síntomas y resultados de laboratorio. A partir de estos datos, un modelo puede clasificar si un paciente tiene una enfermedad específica (por ejemplo, positivo/negativo en COVID-19, presencia/ausencia de tumores, etc.).

4. Churn de clientes (Predicción de abandono)
Empresas de telecomunicaciones, gimnasios, bancos y plataformas digitales recopilan datos de uso, pagos y comportamiento del cliente. Esto permite clasificar si un cliente abandonará o se mantendrá, ayudando a diseñar estrategias de retención.

5. Reconocimiento de imágenes
Los modelos pueden aprender a clasificar objetos, rostros o animales en imágenes. Un ejemplo es clasificar fotos para distinguir entre gatos, perros, automóviles, personas, etc.

6. Detección de sentimientos en redes sociales
Las publicaciones generan texto que puede analizarse para clasificar comentarios como positivos, negativos o neutros. Esto ayuda a empresas a medir reputación y tendencias.

7. Clasificación de clientes para marketing
A partir de información demográfica, hábitos de compra o historial de consumo, se pueden clasificar los clientes en grupos como potenciales compradores, alto valor, riesgo de pérdida, entre otros.

8. Control de calidad en fábricas
Sensores y cámaras detectan defectos en productos. Los modelos clasifican artículos en apto o defectuoso antes de salir al mercado.

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Existen muchos casos donde se pueden aplicar técnicas de aprendizaje automático entrenando modelos de clasificación. Por ejemplo, en marketing se pueden clasificar clientes según su probabilidad de compra o abandono; en finanzas, predecir el riesgo crediticio; y en atención al cliente, categorizar automáticamente solicitudes o reclamos. También se usan en salud para identificar enfermedades a partir de imágenes médicas, o en comercio electrónico para clasificar productos y opiniones de usuarios como positivas o negativas. Estos modelos permiten automatizar decisiones, optimizar procesos y mejorar la precisión en la toma de decisiones basadas en datos.

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Buenas noches.

En el ambito de la auditoría forense, para detectar casos de clientes que tengan caracteristicas de aquellos que han contratado servicios, por ejemplo en instituciones financieras, para utilizar sus productos para cometer delitos financieros.

Con el analisis de los datos de los perfiles de los clientes que ya han sido en algun momento determinados o "diagnosticados" como fraudulentos, poder anticipar si un prospecto puede llegar a convertirse en uno de esta tipología.

Saludos.

Luis B.

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Se puede aplicar en predicción de ventas, compras a competencia, llegada a nuevos mercados, seguimiento a compromisos con clientes.

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Se puede aplicar en predicción de ventas, compras a competencia, llegada a nuevos mercados, seguimiento a compromisos con clientes.

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Ámbito educativo escolar.

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Considero que se puede utilizar por ejemplo en pruebas de auditoria por ejemplo para verificacion de aprobaciones de documentos. Por ejemplo una factura de un monto de $50 K por procedimiento deba aprobarse por el Gerente de contabilidad,las variables predictoras serian: el proveedor, el monto de la factura, el concepto,y la variable resultado si fue aprobada o no.

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Considero que el aprendizaje automático transforma industrias desde salud, detectando enfermedades en imágenes médicas, hasta seguridad, identificando fraudes bancarios.

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Modelos de Machine Learning

En nuestro caso pudiera aplicarse para determinar si una solicitud de afiliación sera aceptada o no.

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Mi area de trabajo es Analisis y Planeacion Financiera, por lo tanto el LM resulta de suma importancia ya que podria facilitar el trabajo tomando como base datos de periodos anteriores y evitar asi posibles errores de juicio.

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Dentro de la industria en la que me desempeño, podríamos utilizar modelos de ML para determinar si una licencia tiene o no tiene posibilidad de ser renovada, esto con la finalidad de optimizar estrategias y predecir mejor las proyecciones de desempeño.

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Modelo de clasificación en investigación de mercados

Una técnica de la investigación de mercados son las encuestas online.

Pienso que se podría desarrollar un modelo de clasificación para detectar encuestas online fraudulentas que son realizadas por bots o otros sistemas en lugar de personas. Como variables predictoras se podría utilizar duración de la encuesta, número de caracteres de una pregunta especifica que se selecciona para analizar, y una pregunta de tipo "trampa" que se utiliza para determinar si los participantes están prestando atención a lo que se les pregunta, y la variable de respuesta es si una encuesta es clasificada como fraudulenta o no. En general encuestas realizadas en pocos minutos, con muchos caracteres para la respuesta de una pregunta, y si la respuesta de la pregunta trampa es ilógica podrían evidenciar que son realizadas por un bot en lugar de personas.

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Modelos de Machine Learning en aeropuertos

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Modelos de Machine Learning en aeropuertos

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En mi area de trabajo que son los aeropuertos y aerolineas, hemos desarrollado un modelo de machine learning que nos permite decidir en que puerta de abordaje debe estacionar un avion para que los pasajeros puedan conectar a sus vuelos de conexion de forma mas rapida, esto basado en historial de conexiones para asi lograr que estos no pierdan sus vuelos.

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Predicción de Ventas: Predecir las ventas de productos en diferentes tiendas y períodos.

Recomendación de Productos: Identificar productos que los clientes tienen más probabilidades de comprar juntos.

Reconocimiento de Imágenes: Clasificar imágenes de productos para el control de calidad.

Análisis de Sentimientos: Clasificar opiniones y comentarios de clientes.

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Modelos de Clasificación - Melvin Menjívar

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Modelos de Clasificación - Melvin Menjívar

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En el área de producción textil podríamos desarrollar modelos de clasificación por medio de ML para identificar si una maquina presentara falla durante un intervalo de tiempo, tomando en cuenta datos del modelo de la maquina, fallas previas, fecha de adquisición, utilización, etc. Esta información seria valiosa para gestionar de forma eficiente los repuestos y reducir los tiempos de paro de maquinaria.

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Cuándo usar modelos de Clasificación – Lilliam Ruiz

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Cuándo usar modelos de Clasificación – Lilliam Ruiz

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Los ejemplos de clasificación son abundantes, si se califica o no para un puesto, si se es candidato para un seguro o préstamo, es riesgosa o no una inversión, para predecir si una transacción será fraudulenta o no, si se aprobara o no un descuento.

En todos estos casos tenemos innumerables variables para predecir nuestra variable respuesta.

En términos bancarios o de inversión resulta positivo para evitar o disminuir las perdidas, para valoración de inversiones, prevenir gastos innecesarios también. Por otro lado, si tenemos una base sólida o una estadística favorable en el modelo podemos aumentar ingresos o ganancias aprovechando la ventaja competitiva que nos permite el contar con información de calidad.

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Al trabajar en el sector de la salud, un ejemplo común de un modelo de clasificación es el de riesgo de enfermedades cardíacas. Estos modelos nos pueden ayudar a identificar a individuos con alto riesgo de desarrollar enfermedades cardíacas, los médicos pueden intervenir antes de que los síntomas se presenten, lo que puede prevenir complicaciones graves y mejorar los resultados de salud. Los médicos pueden utilizar la información del modelo para personalizar los planes de tratamiento según el perfil de riesgo de cada paciente, asegurando que reciban la atención más adecuada y efectiva. Los pacientes identificados como de alto riesgo pueden recibir educación específica sobre cambios en el estilo de vida, como dieta y ejercicio, que pueden reducir su riesgo de enfermedad cardíaca. Los sistemas de salud pueden utilizar estos modelos para priorizar la atención y los recursos hacia aquellos pacientes que más lo necesitan, mejorando la eficiencia y efectividad del sistema de salud en general. Entre muchas otras cosas.

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Un modelo de predicción puede ser de gran ayuda al permitirnos perfilar a los clientes en función de su cargo o nivel dentro de una empresa. Esto nos facilita identificar las necesidades e intereses específicos de cada departamento, lo que a su vez nos permite ofrecer soluciones tecnológicas personalizadas para cada profesional. Al adaptar las ofertas a problemas reales de sus áreas, podemos proporcionar soluciones más relevantes y efectivas, mejorando así tanto la satisfacción del cliente como el impacto de nuestras propuestas.

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Resolviendo problemas con Machine Learning

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Resolviendo problemas con Machine Learning

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Los modelos de clasificación en machine learning pueden resolver problemas como la detección de fraude en transacciones financieras, mejorando la seguridad y reduciendo pérdidas; el diagnóstico médico, aumentando la precisión y rapidez en la detección de enfermedades; la clasificación de correos electrónicos como spam, optimizando la gestión del correo; el reconocimiento de voz, facilitando la interacción con dispositivos; la recomendación de productos en plataformas de comercio electrónico, mejorando la experiencia del usuario y aumentando las ventas; y el análisis de sentimientos en redes sociales, ayudando a las empresas a entender mejor la opinión pública y mejorar sus servicios.

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En el curso, hemos visto cómo las técnicas de clasificación se pueden aplicar en diferentes escenarios. Me imagino que, además de predecir la cancelación de reservas en hoteles, podríamos abordar otros problemas como la detección de fraudes en transacciones bancarias, donde el modelo clasifica si una transacción es fraudulenta o no. También se podría usar en la clasificación de correos electrónicos para identificar si son spam o legítimos, lo cual es muy común hoy en día. Otro ejemplo podría ser en el sector de la salud, donde un modelo de clasificación puede ayudar a predecir si un paciente tiene una enfermedad en función de sus síntomas y resultados de pruebas médicas. En realidad, cualquier situación en la que necesitemos tomar decisiones basadas en datos y categorizar un resultado podría beneficiarse de estas técnicas de aprendizaje automático.

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Entrenando modelos de clasificación para la detección de noticias falsas.

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Entrenando modelos de clasificación para la detección de noticias falsas.

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Uso de modelos de clasificación para la detección de noticias falsas (fake-news). Jose Luis Mora.

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