PREDICCIÓN

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Los sistemas de predicción son técnicas que construyen y estudian nuevas previsiones a través de una rama de la inteligencia artificial denominada aprendizaje automático (machine learning).

Estos sistemas de aprendizaje automático están capacitados para realizar predicciones como errores en fabricación, previsiones del sistema eléctrico, predicciones meteorológicas, estimación de precio de una vivienda, detección de spam, detección de texto a mano alzada, detección de fraude… mediante una alimentación de datos de experiencia.

El aprendizaje automático ofrece la capacidad de aprendizaje a una máquina para lograr realizar predicciones con precisión sobre sistemas nuevos que no se hayan dado en situaciones anteriores.

 

Para ello, el aprendizaje automático hace uso de diferentes técnicas como modelos estadísticos, redes neuronales (ANN), maquinas de vectores soporte (SVM) o herramientas de agrupamiento (clusters) para poder predecir situaciones en base a la experiencia obtenida.

Predicciones sobre el comportamiento de los usuarios.
Predicciones sobre el comportamiento de sus clientes.
Descubra predicciones automáticas basadas en las conversaciones en redes sociales.
Detecte Trolls Digitales y spam.
Smart City.

MACHINE LEARNING, INTELIGENCIA ARTIFICIAL PREDICTIVA

Dentro de este complejo pero al mismo tiempo apasionante contexto, la tan de moda parte de la inteligencia artificial dedicada al aprendizaje por parte de las máquinas, el  machine learning trata de que los sistemas aprendan automáticamente.

Entendemos esa acción de aprendizaje como la identificación de patrones complejos en millones de datos. Básicamente, la máquina es capaz de predecir comportamientos “aprendiendo” un algoritmo que revisa los datos.

La peculiaridad de sus métodos de predicción, basados en métodos algorítmicos donde la certeza del modelo teórico, deja paso a modelos aproximados basados en la probabilidad y la estadística. Esta forma de modelar la realidad, en base a probabilidades, es la que nuestro cerebro sigue, apoyado por su gran capacidad de cómputo. La certeza absoluta no existe para nuestro cerebro, cada uno de nosotros interpreta la realidad y la ajusta según una determinada probabilidad, la necesaria en el momento

Libre de la certeza absoluta del modelo, tal como se describe previamente, su nivel de fiabilidad se moverá dentro de una determinada horquilla, considerada con un nivel de eficacia significativo. A tal efecto, será decisiva la utilidad práctica que pueda brindar un determinado porcentaje de aciertos.

Y los resultados pueden llegar a ser espectaculares, tal y como demuestran dos de sus mayores logros: el reconocimiento de voz de Google o el facial de Facebook. En ambos casos, sin llegar al modelo real que subyace a cada uno, aplicando algoritmos de machine learning y obteniendo modelos aproximados con un margen de error aceptable y con una velocidad de cómputo enorme. Es esta velocidad de cómputo lo perseguido en la mayoría de los casos, buscando un error muy pequeño en la predicción en un tiempo de cómputo aceptable a la aplicación.

 

 

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