Expertos de la industria, competidores e incluso los clientes hablan sobre Machine Learning e Inteligencia Artificial. A medida que continúan creciendo en popularidad, más empresas que nunca están buscando formas de usar soluciones avanzadas para extraer datos, conectarlos y emplearlos para obtener información y aprendizaje significativos. Pero para garantizar el éxito de Machine Learning, los modelos empresariales necesitan ingerir conjuntos de datos limpios. De lo contrario, para decirlo sin rodeos, entran datos sucios y salen análisis de basura.
 

Machine Learning de un vistazo

Con la creciente cantidad de datos accesibles y el costo de la informática de alta potencia cada vez más asequible, los científicos de datos ya no necesitan depender de conjuntos de datos pequeños y cuidadosamente seleccionados. En cambio, se pueden usar conjuntos de datos grandes e incluso desorganizados con miles de parámetros para entrenar algoritmos y generar predicciones.

En base a estas cargas de trabajo modernas, se entiende que Machine Learning es una forma de Inteligencia Artificial y se refiere principalmente a los ordenadores que pueden aprender y mejorar su análisis de datos a lo largo del tiempo sin reprogramar su lógica central. Machine Learning ha dado un salto masivo en la adopción en los últimos años, y muchas empresas han adoptado o planean desarrollar modelos de Machine Learning.
 

Casos de uso empresarial que se pueden mejorar con Machine Learning

Tanto Machine Learning como la Inteligencia Artificial tienen aplicaciones distintas y prácticas para su negocio que van más allá de los coches de conducción autónoma.

Machine Learning le permite a tu negocio procesar y, lo que es más importante, comprender los datos más rápido, lo que te permite ejecutar campañas de marketing más efectivas, maximizar la eficiencia de las operaciones logísticas y superar significativamente a tus competidores.

Los ejemplos específicos de Machine Learning y datos incluyen marketing personalizado (usando datos de clientes para impulsar el reconocimiento en tiempo real y recomendaciones personalizadas), detección de fraude (usando datos IIP para comprender si alguien es quien dicen ser) y sistemas de mantenimiento predictivo (usando series de tiempo datos para entender cuándo pueden ocurrir fallas en un equipo).
 

Preparando tus datos para Machine Learning

Se requieren transformaciones comunes de datos antes de que los mismos se puedan procesar dentro de los modelos de Machine Learning. Cuanto mejores sean tus datos, más valioso será tu Machine Learning.

Estos son algunos consejos para ayudarte a aprovechar adecuadamente el poder de Machine Learning y los modelos de Inteligencia Artificial:

• Consolida y transforma datos de varias fuentes y tipos en un formato consumible.
• Identifica y evalúa cuidadosamente los objetivos del negocio y alinealos con tu estrategia de datos para ayudar a revelar dónde encaja Machine Learning en tu marco general de administración de datos.
• La selección manual de los datos que necesitas específicamente no solo mejorará la velocidad a la que se entrena tu modelo, sino que también te ayudará a analizarlos.
• Elimina caracteres como saltos de línea, retornos de carro, espacios en blanco al principio y al final de los valores, símbolos de moneda, etc.
• Asegúrate de que tus datos categóricos estén en formato numérico. Esto significa convertir valores como sí y no en 1 y 0. Sin embargo, ten cuidado de no crear accidentalmente un orden en categorías desordenadas, como convertir Sr y Sra en 1 y 2.
• Define un formato de fecha / hora específico y convierte todas las marcas de tiempo al formato definido.
• Determina cómo resolver datos incompletos en función de tu conjunto de datos. Si te faltan datos, deberías proceder con precaución al decidir entre la imputación o la eliminación, ya que puede crear un sesgo en tu modelo y/o sesgar tus resultados.

Machine Learning puede ayudar a tu proceso de negocio y comprender los conocimientos de datos más rápido, lo que permite tomar decisiones basadas en datos en toda tu organización. Sin embargo, para que Machine Learning sea exitoso, tus modelos necesitarán consumir conjuntos de datos limpios.

A medida que aumenta la calidad de tus datos, puedes esperar que también aumente la calidad de los conocimientos obtenidos. La transformación de datos para el análisis puede ser un desafío en función del creciente volumen, variedad y velocidad de los grandes datos.

Será necesario superar este desafío para desbloquear el potencial de tus datos y movilizar tu negocio para moverse más rápido y superar a los competidores.