Aprendizaje automático frente a análisis predictivo: diferencia y uso

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una técnica computacional en la que se pueden utilizar diferentes algoritmos para generar modelos a partir de datos en tiempo real. Estos modelos luego se utilizan para producir resultados consumibles a partir de datos nuevos. A medida que se introducen más datos en el sistema con el tiempo, el modelo evoluciona automáticamente en función de sus nuevos aprendizajes. El aprendizaje automático requiere grandes cantidades de datos para funcionar bien y proporcionar resultados más precisos. El crecimiento de los datos, generados a partir de fuentes como IoT y web scraping, ha ayudado a impulsar el aprendizaje automático.

Si bien teóricamente puede ejecutar cualquier algoritmo en cualquier conjunto de datos, para obtener los mejores resultados, primero se debe evaluar el tipo y el formato de los datos. El aprendizaje automático permite el procesamiento de datos en tiempo real, y la mayoría de los modelos consumen un flujo continuo de datos y crecen por sí solos.

El término Machine Learning se puede utilizar tanto para el aprendizaje supervisado como para el no supervisado. En el aprendizaje supervisado, el conjunto de datos se etiqueta y el modelo se ejecuta primero en los datos etiquetados para aprender de ellos. Luego se ejecuta en datos sin etiquetar, para producir predicciones. En el caso del aprendizaje no supervisado, todos los datos no están etiquetados y los algoritmos generalmente usan diferentes puntos de datos para encontrar patrones, similitudes y diferencias en el conjunto de datos. Puede comprender la diferencia a través de un caso de uso de cada uno:

a). En el aprendizaje supervisado, puede entrenar su máquina con imágenes etiquetadas de perros y gatos y, una vez que esté entrenada, puede ingresar imágenes sin etiquetar de perros y gatos y probar las capacidades predictivas de la máquina.

b). En el aprendizaje no supervisado, daría múltiples imágenes sin etiquetar de gatos y perros y probaría si la máquina puede separarlos.

Análisis predictivo

El uso del análisis predictivo ha existido mucho antes del comienzo de la IA o incluso del crecimiento de las máquinas computacionales modernas. Implica la compresión de grandes cantidades de datos que serán más legibles por humanos. En su forma más simple, puede calcular promedios, conteos o medianas. Por lo general, se utiliza para encontrar una respuesta a una pregunta específica, como:

a). ¿Cuáles son las categorías más vendidas en los sitios web de comercio electrónico en invierno?

b). ¿Cuáles son las palabras clave que se pueden incluir en un artículo para asegurarse de que llegue a una gran audiencia?

Si bien implica el estudio de datos históricos y actuales, el énfasis está principalmente en un gran conjunto de datos históricos y no se puede utilizar en un flujo continuo de datos. Cualquier análisis predictivo combina tres componentes principales:

a). Datos: La calidad, cantidad y amplitud de los datos definirán el éxito de un Análisis Predictivo. En caso de que los datos se queden cortos en cualquiera de estos 3 frentes, es probable que veamos un resultado sesgado.

b). Suposiciones: incluso antes de realizar un estudio, se hacen ciertas suposiciones sobre los datos disponibles. Por ejemplo, si está calculando las ventas acumuladas de los últimos 10 años para averiguar el posible crecimiento en el año actual, está suponiendo que las métricas de crecimiento seguirán el mismo patrón.

C). Técnicas estadísticas: las técnicas de aprendizaje estadístico, como la regresión y los árboles de decisión, forman el cálculo central necesario para consumir los datos disponibles y, por lo tanto, comprender estas técnicas es imprescindible antes de manipular los datos.

¿Cual es mejor?

Tanto el aprendizaje automático como el análisis predictivo son técnicas computacionales y ambos se ejecutan en máquinas en la actualidad. Sería difícil decir cuál es mejor ya que ambos abordan diferentes planteamientos de problemas. Sin embargo, podemos discutir algunos de los pros y los contras de cada uno.

El aprendizaje automático es una ciencia más avanzada y se puede utilizar en casi cualquier tipo de datos, ya sean imágenes satelitales o un conjunto de datos de detalles de los estudiantes. La cantidad de datos que alimenta a un modelo de aprendizaje automático y su limpieza determinan qué tan bien funcionará su modelo en la vida real.

Predictive Analytics es más adecuado para declaraciones de problemas en las que ya tiene una pregunta y una breve comprensión de adónde pueden llevarlo los datos. Suele guiarse por datos históricos. Sin embargo, en los casos en que dichos datos no estén disponibles, o si las tendencias históricas probablemente no coincidan con los datos actuales, debido a ciertas desviaciones, pueden resultar inutilizables.

Tabla: Análisis predictivo frente a aprendizaje automático

Dado que el análisis predictivo implica el estudio de datos históricos, las inferencias o los modelos se pueden generar rápidamente y aplicar a los datos actuales. Por otro lado, los modelos de aprendizaje automático generalmente necesitan entrenarse en un flujo de datos durante un período prolongado para poder manejar casos extremos y mejorar su precisión.

La desventaja es la incapacidad del modelo de análisis predictivo para adaptarse a las variaciones en los flujos de datos. Las desviaciones en los datos pueden inutilizar un modelo de análisis predictivo y el equipo de datos tendría que volver a la mesa para realizar algunos cambios manuales. Los modelos de Machine Learning, cuando se entrenan en un flujo de datos diverso y continuo, pueden adaptarse fácilmente a los cambios o desviaciones que están presentes en los datos.

la superposición

La mejora de las predicciones y la adaptación en tiempo real están integradas en el diseño de los modelos de Machine Learning. Por otro lado, Predictive Analytics funciona en un conjunto de datos estáticos, y cualquier cambio en el conjunto de datos requiere la recalibración de diferentes parámetros. La principal diferencia radica en el hecho de que se confía en la intervención humana para interpretar los resultados y las asociaciones en el caso de Predictive Analytics.

Sin embargo, en ciertos casos, el análisis predictivo puede aprovechar el aprendizaje automático para generar resultados más precisos y, en tal escenario, puede convertirse en un subconjunto del aprendizaje automático. Si ya tiene una declaración de problema específica pero no está seguro de la dirección, Machine Learning puede producir información útil. En un proceso diferente, el aprendizaje automático también se puede usar para procesar los datos sin procesar y producir un conjunto de datos más consumible que luego se puede usar para el análisis predictivo.

Sin embargo, en ciertos casos, el análisis predictivo puede aprovechar el aprendizaje automático para generar resultados más precisos y, en tal escenario, puede convertirse en un subconjunto del aprendizaje automático. Si ya tiene una declaración de problema específica pero no está seguro de la dirección, Machine Learning puede producir información útil. En un proceso diferente, el aprendizaje automático también se puede usar para procesar los datos sin procesar y producir un conjunto de datos más consumible que luego se puede usar para el análisis predictivo.

¿Qué son los casos de uso?

A). Campañas de marketing

Las campañas de marketing se han vuelto digitales en un intento por aumentar las tasas de conversión y reducir los gastos. Las campañas de marketing dirigidas suelen utilizar análisis predictivo para consumir datos del pasado, así como datos de campañas realizadas por otras empresas. Las empresas también utilizan los datos demográficos de los usuarios, como la ubicación, la edad, el sexo, el estado civil y la fecha de nacimiento, para mostrar los productos al cliente adecuado en el momento adecuado.

El historial de búsqueda anterior y los patrones de compra también se utilizan para decidir qué productos mostrar a los clientes. De esta forma, a dos clientes no se les muestran los mismos productos en la página de inicio.

B). Gestion de almacenes

Las grandes empresas de comercio electrónico utilizan información relacionada con el historial de búsqueda y los patrones de compra anteriores para decidir qué artículos guardar en qué almacén, especialmente cuando tienen varios almacenes repartidos por ciudades o países. Estas optimizaciones no solo reducen el costo para la empresa, sino que también aseguran que los plazos de entrega del producto sean más cortos para los clientes.

El aprendizaje automático ha experimentado un rápido crecimiento y los algoritmos como las redes neuronales han visto usos importantes como la detección de células cancerosas y la previsión de ventas. Algunos de los principales casos de uso de Machine Learning en la actualidad incluyen:

a). Reconocimiento de imagen

b). Reconocimiento de voz

C). Predicción de tráfico

d). Bots autónomos

mi). Filtrado de spam y malware

F). Asistentes virtuales

gramo). Detección de fraude

h). Diagnostico medico

¿Dónde puede obtener los datos?

Por lo general, el mismo equipo de ciencia de datos de una empresa de tecnología trabaja tanto en el aprendizaje automático como en el análisis predictivo y aplica cualquiera de ellos en función de la declaración del problema en cuestión. No importa qué proceso se aplique, nada se puede lograr sin los datos correctos.

Web Scraping es una de las formas más populares de recopilar datos en la actualidad y los proveedores de DaaS como PromptCloud ayudan a sus clientes a obtener los datos correctos para diferentes tipos de objetivos. Nuestro equipo hace que la recopilación de datos sea un proceso de dos pasos: usted nos da los requisitos y nosotros le damos los datos. No importa qué algoritmo utilice y qué tecnología aproveche, nuestra fuente de datos limpios puede ayudar a su empresa a mantenerse a la vanguardia.