Casos de uso empresarial – vertebrar.com

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Casos de uso empresarial de la IA

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Aprendizaje Automático

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Aprendizaje supervisado

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Bosque aleatorio (Random Forest)

Qué es:
Un modelo de método de ensamblaje que genera múltiples «árboles» de decisiones para promediar los resultados y evitar la alta variabilidad y sobrecompensación de un árbol de decisiones común.

Casos de uso empresarial:

Predecir volumen de tono de llamadas en call centers para el personal
Pronosticar la cantidad de electricidad a distribuir en distintos planteles

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Ada Boost (Impulso adaptador)

Qué es:
Meta-algoritmo que clasifica los resultados de otros modelos y posteriormente modifica sus valores en torno a su precisión en el resultado final.

Casos de uso empresarial:

Detectar actividad fraudulenta en transacciones de sitios web
Clasificación de imágenes de bajo costo

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Árboles potenciadores de gradientes

Qué es:
Modelo de predicción que utiliza otros modelos (usualmente árboles) y los generaliza con funciones de pérdida. El resultado final es una combinación de los resultados del «bosque».

Casos de uso empresarial:

Predecir demanda y almacenamiento necesario en el lanzamiento de un producto
Pronosticar precios de aparatos de segunda mano usando características como antigüedad, modelo, etc.

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Red neuronal simple

Qué es:
Grupo de neuronas artificiales conectadas entre sí, ponderando sus resultados con una función de pérdida que evalúa a la red y modifica la ponderación de las neuronas.

Casos de uso empresarial:

Conocer la posibilidad de que un usuario contrate Amazon Prime
Predecir si usuarios registrados comprarían un seguro a cierto precio

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Regresión lineal

Qué es:
Análisis de tendencias de datos que modela la relación entre variables de entrada y de salida para predecir los valores futuros de salida.

Casos de uso empresarial:

Entender las causas de la elasticidad de una demanda (precios, complementos, sustitutos, etc)
Optimizar cantidades a ofrecer y precios a definir

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Regresión logística

Qué es:
Algoritmo de clasificación tendencial de entradas que regresará una variable de salida discreta (binaria). Es similar a la regresión lineal.

Casos de uso empresarial:

Clasificar clientes de acuerdo a su banca crediticia
Predecir si un síntoma pertenece a una enfermedad dependiendo de ciertos factores

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Análisis linear o cuadrático de discriminantes

Qué es:
Modelo con una plataforma de decisión cuadrática o lineal que trata con problemas no lineales por medio de regresiones logísticas.

Casos de uso empresarial:

Predecir la tasa anual de renovación de clientes de una suscripción
Pronosticar la caída de la venta de un producto

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Árbol de decisión

Qué es:
Modelo predictivo que categoriza condiciones dentro de ramas en nudos de decisión para resolver un problema.

Casos de uso empresarial:

Comprender atributos que hagan a un deporte popular
Proporcionar un marco de decisiones para evitar comercializar con empresas fraudulentas

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Clasificador bayesiano ingenuo (Naive bayes)

Qué es:
Clasificador probabilístico basado en el teorema de Bayes, por lo que su resultado depende de la presencia de factores que pueden afectar un evento.

Casos de uso empresarial:

Analizar la opinión publica de un artista para asesorar el lanzamiento de una canción nueva
Clasificar correos publicitarios no deseados

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Máquina de vectores de soporte

Qué es:
Grupo de algoritmos usado para clasificación o regresión. Divide y etiqueta las clases para predecir clases de muestras nuevas. También puede resolver problemas no lineales.

Casos de uso empresarial:

Predecir el número de clientes a servir por un hotel en temporada baja
Pronosticar la efectividad de un anuncio digital

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Aprendizaje no supervisado

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K-medias

Qué es:
Método de agrupamiento por particiones de datos con características similares, común en minería de datos.

Casos de uso empresarial:

Segmentar empresas en grupos de distintas características para asignar tratos provisionales, evitar cancelaciones de contratos, etc.

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Modelo de mezcla gaussiano

Qué es:
Una generalización de agrupación por k-medias que provee más flexibilidad en las características de los grupos.

Casos de uso empresarial:

Segmentar empresas en torno a su potencial de entregar menos de lo acordado
Clasificar clientes para una mejor recepción de emails promocionales sin muchos factores individuales

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Agrupamiento jerárquico

Qué es:
Método de análisis de agrupaciones agregadas a lo largo de un árbol jerárquico para formar una jerarquía de grupos.

Casos de uso empresarial:

Agrupar servicios en conjuntos más segmentados
Informar del desarrollo de una marca al agrupar usuarios que repiten frases en redes sociales

Sistema de recomendación

Qué es:
Sistema de filtrado de datos necesarios para sugerir productos, servicios, etc. con técnicas de comportamiento de grupos.

Casos de uso empresarial:

Recomendar videos a usuarios de YouTube, basándose en preferencias de otros usuarios con gustos similares
Sugerir libros de distintos ámbitos relacionados al libro que el usuario esté leyendo

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Aprendizaje por refuerzo

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Precisar estrategias de comercio con distintas opciones de acción
Administrar una bodega con robots
Señalar inventarios en existencia en tiempo real para un producto altamente demandado
Balancear el flujo de agua hacia diferentes plantas
Mejorar el comportamiento de servicios automatizados

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Aprendizaje Profundo

Red neuronal convolucional

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Detectar imágenes o logos para agilizar la comunicación entre empresas o la creación de oportunidades de comercio

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Detectar fallos en la cadena de producción desde videos en vivo o imágenes

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Diagnosticar enfermedades con estudios médicos

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Entender la opinión pública en torno a un actor, producto, empresa, servicio, etc.

Red neuronal recurrente

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Generar títulos para videos o leyendas a imágenes
Proporcionar subtítulos automatizados
Asesorar la veracidad de una transacción digital
Crear reportes estadísticos para una aseguradora
Mejorar programas de respuesta automática para resoluciones de bugs de un programa
Dar seguimiento analítico o visual en una situación de riesgo financiero

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