Durante la pandemia, muchas industrias iniciaron su transición al trabajo remoto y ha quedado al descubierto que en algunas áreas las formas tradicionales de administrar un negocio generan desperdicio de productividad. Es por eso que el aprendizaje automático o machine learning está siendo probado ahora misma por muchas empresas para resolver problemas fundamentales.
Machine learning utiliza algoritmos poderosos para descubrir información basada en datos del mundo real que luego se pueden usar para hacer predicciones sobre resultados futuros. En el momento en que aparecen nuevos datos, los programas de aprendizaje automático pueden adaptarse automáticamente y producir predicciones actualizadas.
Pero el aprendizaje automático no es una herramienta milagrosa, por supuesto que es todo un proceso. Sin embargo, hay muchas situaciones en las que la tecnología puede superar a los algoritmos lineales y estadísticos. Te compartimos cinco casos de uso comunes en los que machine learning es de gran ayuda.
5 Casos de uso comunes para machine learning
Codificar reglas para ciertos problemas
Hay muchas respuestas que no se pueden resolver con soluciones simples basadas en reglas. Los ingenieros deben codificarlas actualizando miles o incluso millones de líneas de código; suena poco práctico ¿no es cierto?
Afortunadamente, los programas de aprendizaje automático no requieren que los usuarios codifiquen patrones reales. Estos programas solo necesitan algoritmos adecuados para extraer patrones automáticamente.
Escalar soluciones a millones de casos
No podrás clasificar miles de pagos como fraudulentos o no, sobre todo a medida que tu base de datos crezca. Las soluciones de aprendizaje automático son efectivas para manejar este tipo de problemas a gran escala con poca o ninguna intervención humana.
Hacer más rentables los trabajos manuales
Hay expertos que pueden procesar datos rápidamente pero su trabajo no deja de ser muy costoso para la organización y se desperdicia el talento que podrían invertir en otras áreas. Hacer demasiado trabajo manual tal vez no sea el mejor uso para tu presupuesto.
En estos casos machine learning es la solución más rentable porque ofrece precios predecibles de pago por uso para operaciones totalmente escaladas.
En conjunto de datos masivos sin patrones obvios
Aun para los analistas de datos, estos conjuntos de datos sin patrones identificables son una pesadilla. Para este problema, los algoritmos de aprendizaje automático están capacitados para encontrar conexiones ocultas entre puntos de datos que no son claras para los humanos. Herramientas como Interpreting Tracers pueden incluso describir cómo los modelos de aprendizaje automático llegan a su conclusión.
Para lidiar con los cambios de forma adaptativa
El mundo está cambiando justo en el momento en que lees esto. Las empresas que pueden ir a la velocidad de los cambios son las más eficientes. Por ejemplo, si tu organización procesó grabaciones de citas médicas para extraer diagnósticos, información de procedimientos y códigos de facturación, es posible que tus reglas tengan que evolucionar constantemente.
Hacer este tipo de adaptaciones en tiempo real solo es posible con machine learning. Los métodos de aprendizaje automático pueden aprender de los datos a lo largo de todo el ciclo de vida de tu aplicación desde la primera línea de código escrita hasta el momento en que finalmente se cierra el modelo.