Machine learning estadística – Un nuevo uso para una antigua ciencia
La inteligencia del hombre ha sido capaz de transferir sus procesos mentales a las máquinas a través de modelos matemáticos que simulan el pensamiento humano. Nace entonces machine learning estadística como una manera de potenciar el volumen de trabajo de los equipos, al identificar e inferir relaciones a partir del flujo de información.
La capacidad de autoaprendizaje de un ordenador se potencia con el empleo de estrategias analíticas de uso común. Se podrían mencionar, por ejemplo, dos herramientas estadísticas bien conocidas, los coeficientes de dispersión y de regresión. Al ser plasmados en gráficos la aplicabilidad salta a la vista, pudiendo establecerse incluso patrones adaptados a curvas de comportamientos de funciones sencillas.
El río de datos generados por las empresas actualmente, o aquellos que ya existían pero que no se analizaban, encuentran en las nuevas tecnologías de inteligencia artificial las herramientas que permiten examinar a profundidad los procesos internos. También calculan su efecto sobre los demás elementos presentes para conseguir relaciones que mejoren los antiguos procedimientos.
Sacando el máximo provecho de la intuición
En el pasado, muchas decisiones gerenciales eran intuitivas y se justificaban por la experiencia y los resultados obtenidos con aplicaciones anteriores, basadas en el método de ensayo y error. Las novedosas herramientas de machine learning acuden a apoyarlas con gráficos, tablas, variables estadísticas y su codependencia, que ofrecen razones explicadas por medio de la matemática.
Por otro lado, la gestión de grandes cantidades de datos es una labor especializada que requiere de un desarrollo acelerado. De este modo, las acciones establecidas sobre esa base pueden ser valederas, haciendo factible medir el alcance de su impacto en tiempo real o lo más cercano posible a ello.
Las empresas que implantan machine learning tienen adicionalmente la experiencia de otras organizaciones. Esto les permite establecer criterios que van más allá de los valores que tiene en cuenta una compañía, potenciando el aprendizaje y la aplicación de resultados a un mayor número de clientes que, de forma individual, no lo habrían podido realizar.
Los procesos autoinductivos de los ordenadores tiene el potencial de magnificar las decisiones tomadas por la gerencia de la empresa. Con las estrategias adecuadas, la productividad puede alcanzar niveles de éxito nunca antes soñados.