MACHINE LEARNING

Transforma tus datos en decisiones informadas
con la potencia del aprendizaje automático.

MACHINE LEARNING

El Machine Learning (aprendizaje automático) es una rama de la inteligencia artificial que dota a las máquinas de la capacidad de aprender sin ser expresamente programados para ello. Es una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para, posteriormente, poder realizar predicciones sobre estos o realizar tareas específicas de forma autónoma.

Con Machine Learning conseguirás mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en tu organización al permitir el análisis de grandes cantidades de datos. Podrás predecir resultados con precisión, automatizar tareas repetitivas y mejorar la toma de decisiones basadas en datos concretos. Con acceso a datos en tiempo real, el aprendizaje automático puede impulsar el crecimiento de tu organización.

CICLO DE VIDA

El ciclo de vida típico de un proyecto de ML es el siguiente:

01.

Obtención/Almacenamiento Datos + Preparar los datos

Los primeros dos pasos, los podemos abordar a través de la herramienta de Azure Synapse y Databrics.

Azure Synapse es un servicio de análisis de datos en la nube de Microsoft con una gran capacidad de procesamiento, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, y también ofrece características de inteligencia artificial y machine learning. Por otro lado, Databricks es una herramienta que se puede utilizar para procesos de ETL a través de la ejecución de Notebooks de Python, aunque se utiliza principalmente para generar y entrenar modelos de machine learning.

02.

Selección Tipo Modelo ML + Generar y Entrenar Modelo ML

En estos dos siguientes pasos podemos utilizar varias herramientas según el enfoque del proyecto.

Si deseamos crear un modelo de manera manual, sin herramientas low-code ni experiencia code-first, podemos utilizar notebooks de Python o R ejecutados en Databricks utilizando el poder de sus clusters y motor de Spark. Alternativamente, si deseamos aprovechar herramientas y servicios para crear un modelo base mejorado mediante la retroalimentación de datos o modificación del código fuente, podemos usar servicios integrados de ML e IA en la nube, como Azure ML en Microsoft.

03.

Despliegue de Modelos ML

En este caso tenemos también dos opciones:

  • Utilizar los servicios integrados de IA y ML en la nube, ya que suelen incluir plataformas de despliegue del end-points (el resultado final de la ejecución del modelo con métricas calculadas) y se puede visualizar como “webs”.
  • Utilizar herramientas externas para visualización y análisis de datos, como por ejemplo Power BI de Microsoft.
BENEFICIOS
PREDICCIÓN DE TENDENCIAS Y NECESIDADES DE LA ORGANIZACIÓN

Con el análisis de los datos históricos, como los hábitos de compra de los clientes, se puede predecir cuales son los productos y/o servicios con mayor o menor demanda y cuando es el mejor momento para bajar y subir precios o lanzar nuevas campañas y promociones.

REDUCCIÓN DE COSTES

El aprendizaje automático permite automatizar tareas manuales y rutinarias que no aportan valor al negocio, lo que ayuda a mejorar la eficiencia y ahorra tiempo. También ha permitido la mejora de procesos, adaptándolos al entorno “máquina” para hacerlos más eficientes y ágiles.

IMPULSO DE LA INNOVACIÓN

La implementación del aprendizaje automático en las empresas ha llevado a mejoras en los procesos de producción y desarrollo de productos/servicios, con un enfoque en la mejora continua y la entrega de valor y calidad en los productos/servicios finales.

MAYOR CONOCIMIENTO DE LOS CLIENTES

Determinación de hábitos, gustos y necesidad de compra de los clientes. El Machine Learning ayuda a las empresas al desarrollo de productos enfocados en las necesidades de cada target mejorando la experiencia del cliente/usuario y facilitando su fidelización.

MARKETING Y VENTAS

El Machine Learning ayuda a las empresas a mejorar su relación con los clientes al desarrollar chatbots o asistentes virtuales que resuelven dudas e incidencias, al mismo tiempo que recopilan información útil para profundizar en el conocimiento de los clientes. Esto permite segmentar los datos para aumentar el volumen de ventas y la facturación de las compañías.

SEGURIDAD INFORMÁTICA

Gracias al Machine Learning las máquinas se encuentran en constante aprendizaje, lo que les permite conocer y diferenciar patrones de comportamiento anormales con el fin de predecir ataques externos.

SISTEMAS DE CALIDAD

El Machine Learning está ganando popularidad en el control de calidad, ya que puede detectar irregularidades y fraudes en los sistemas y procesos de producción, lo que ayuda a mejorar la experiencia del cliente.

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