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Abril 18, 2020

Machine Learning

Machine Learning o el aprendizaje automatizado es una solución interesante que muchas compañías ya están utilizando e implementando en sus proyectos de innovación, ya que les permite entrenar a los diferentes algoritmos para encontrar patrones o establecer métricas de desempeño o tendencias de acuerdo a sus requerimientos.

Usar Machine Learning, requiere tener un determinado grupo de tecnología para su implementación, pero ahora con las capacidades del cómputo en la nube, se puede llegar a utilizar sobre demanda, como es el caso de los servicios de AWS Amazon Web Services.

Un proyecto de Machine Learning tiene grandes ventajas para su implementación en donde los pueden llegar a integrar con otras soluciones de AI (Inteligencia Artificial) ó Internet de las Cosas (IoT).

Entonces un proyecto de Machine Learning, debe de considerar algunos puntos importantes:

  • Datos
  • Algoritmos
  • Entrenamiento del patrón de datos
  • Usar soluciones de Nube

Un proyecto de Machine Learning, podemos considerar muchos patrones de datos, en donde se quiere saber que puede llegar a suceder en base a los algoritmos utilizados

Al ser una solución en donde se pueden llegar a entrenar los patrones, Machine Learning, puede empezar a aprender y a entrenarse de una manera sencilla

¿Como se puede considerar un caso práctico de Machine Learning?

Son muchos los casos en donde se puede emplear Machine Learning, por ejemplo:

En el caso de las ventas, si tiene información, de sus ventas, productos, fechas, clientes, en un periodo de un tiempo determinado. Se puede llegar a implementar ML, en donde se consideren los grupos de datos que se quieren analizar.

Se definen los datos, que se van a analizar, se crean los grupos de datos y se integra el algoritmo.

En donde, si quisieran obtener las compras de un determinado cliente en el lapso de tiempo y los artículos adquiridos, podrán ser más proactivos y hablar al cliente para decirles que tiene su producto en promoción, antes de que lo esté pensando en comprar, y además realizar una correlación de otros productos que el cliente compra en esos momentos.

Otro ejemplo de Machine Learning es en las operaciones financieras, que pueden detectar patrones de conducta diferentes, y poder determinar si es un uso indebido de la tarjeta.

Machine Learning y Algoritmos

El entrenamiento de los algoritmos, va a depender en gran parte de los datos predictivos que requiera analizar, existen algunos que se mencionan a continuación:

  • Algoritmos de regresión
  • Algoritmos bayesianos
  • Algoritmos de agrupación
  • Algoritmos de árbol de decisión
  • Algoritmos de redes neuronales
  • Algoritmos de reducción de dimensión
  • Algoritmos de Aprendizaje Profundo

Machine Learning, les ayuda a implementarlo en diferentes áreas de la compañías:

  • Ventas
  • Marketing
  • Compras
  • Facturación

Otro caso de uso de Machine Learning, lo están utilizando algunas compañías, en donde ponen camarás de seguridad, y si llega un asaltante con una pistola con la cara cubierta. El algoritmo detecta una señal de alarma e inmediatamente se comunica con la estación de policia.

Si requiere más información para un proyecto de Machine Learning, podemos apoyarlos

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