¿qué es la inteligencia artificial sistemas predictivos?

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El aprendizaje automático es un área de la informática que utiliza métodos de aprendizaje cognitivo para programar sus sistemas sin necesidad de ser programados explícitamente. En otras palabras, se sabe que esas máquinas mejoran con la experiencia.

El modelado predictivo, por otro lado, es una técnica matemática que utiliza la estadística para la predicción. Su objetivo es trabajar sobre la información proporcionada para llegar a una conclusión final después de que se haya desencadenado un evento.

En pocas palabras, cuando se trata de análisis de datos, el aprendizaje automático es una metodología que se utiliza para idear y generar algoritmos y modelos complejos que se prestan a una predicción. Esto se conoce popularmente como análisis predictivo en el uso comercial que es utilizado por investigadores, ingenieros, científicos de datos y otros analistas para tomar decisiones y proporcionar resultados y descubrir las ideas ocultas haciendo uso del aprendizaje histórico.

Una forma avanzada de análisis descriptivo básico que hace uso del conjunto de datos actuales e históricos para proporcionar un resultado. Se puede decir que es un subconjunto y una aplicación del aprendizaje automático.

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La mayor diferencia entre la inteligencia artificial y el análisis predictivo es que la IA es completamente autónoma, mientras que el análisis predictivo se basa en la interacción humana para consultar los datos, identificar las tendencias y comprobar las hipótesis. Por ello, la IA tiene un alcance mucho más amplio y más aplicaciones que la mera analítica predictiva. La inteligencia artificial también implica la expansión continua de algoritmos multivariables en comparación con el estricto modelo de previsión del análisis predictivo.

Mitigar el riesgo y prever el éxito de las campañas nunca ha sido tan fácil gracias a la IA y al análisis predictivo. Aunque cada estrategia adopta un enfoque ligeramente diferente del análisis de datos, ambas ofrecen conocimientos avanzados y vistas de 360 grados de los patrones de datos para ayudarle a aumentar el ROI de marketing, las tasas de conversión y la fidelidad de los clientes.

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Para que una máquina sea inteligente, hay que enseñarle y darle las instrucciones correctas. Mediante el uso de algoritmos de reconocimiento de patrones y aprendizaje computacional, podemos enseñar a nuestras máquinas a realizar diversas tareas.

Cuanto mejor seamos capaces de realizar análisis matemáticos, mejores serán los algoritmos que podamos crear. Con el tiempo, y con entradas más precisas, los procesos se mejoran y se perfeccionan automáticamente y, de este modo, se pueden suministrar mejores análisis. Creamos un entorno en el que la máquina y el hombre aprenden el uno del otro. Podemos ayudarle con esto: hable con nosotros.

El análisis de datos utiliza el aprendizaje automático para diseñar modelos complejos y algoritmos adecuados para el análisis predictivo. La interacción del aprendizaje automático y la comprobación de qué algoritmos ofrecen la mejor predicción agiliza el flujo de trabajo y permite tratar y analizar grandes cantidades de datos en poco tiempo.

En tiempos de desplazamientos por guerras o desastres naturales, es habitual que las familias queden separadas. Con la ayuda de los datos y el reconocimiento facial, resulta más fácil ayudar a los miembros de la familia a reunirse.

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El análisis predictivo utiliza datos históricos para predecir eventos futuros. Normalmente, los datos históricos se utilizan para construir un modelo matemático que capta las tendencias importantes. Ese modelo predictivo se utiliza entonces con los datos actuales para predecir lo que ocurrirá en el futuro, o para sugerir acciones para obtener resultados óptimos.

La analítica predictiva se discute a menudo en el contexto de los big data, los datos de ingeniería, por ejemplo, provienen de sensores, instrumentos y sistemas conectados en el mundo. Los datos de los sistemas de negocio de una empresa pueden incluir datos de transacciones, resultados de ventas, quejas de clientes e información de marketing. Cada vez más, las empresas toman decisiones basadas en datos a partir de este valioso caudal de información.

Los fabricantes de equipos, por ejemplo, pueden tener dificultades para innovar sólo en hardware. Los desarrolladores de productos pueden añadir capacidades predictivas a las soluciones existentes para aumentar el valor para el cliente. El uso de análisis predictivos para el mantenimiento de los equipos, o mantenimiento predictivo, puede anticiparse a los fallos de los equipos, prever las necesidades de energía y reducir los costes de funcionamiento. Por ejemplo, los sensores que miden las vibraciones en las piezas del automóvil pueden señalar la necesidad de mantenimiento antes de que el vehículo falle en la carretera.