Uso de datos por las empresas 

Cada día usamos más internet, hay más dispositivos conectados a la red y el aumento de la capacidad de almacenamiento es superior. Sin embargo, no son tantas las empresas que implementan tecnologías de IA o inteligencia artificial en el estudio de los datos. 

Según un estudio de Forbes en 2020, sólo el 13% de las empresas mundiales usan de forma eficiente los datos que poseen.   

Con la ciencia de datos, la inteligencia artificial o el Machine Learning las empresas pueden aprovechar los datos y la información para adoptar decisiones de manera más rápida y más eficiente.  

El Machine Learning nos sirve para hacer predicciones basadas en las probabilidades de lo que pasará, tras la observación y comprensión de la historia.  

Pero podemos preguntarnos para que le sirve a una empresa esta información.  

¿Para qué le sirven a una empresa los datos? 

Cuando hablamos de para qué sirve la ciencia de datos, podríamos simplificar diciendo que “permite responder preguntas usando datos” 

En principio la IA sirve para reducir costes y para aumentar la eficiencia. Además, permite responder a preguntas mediante el uso de datos. Por ejemplo, ¿Cuánto dinero ganamos el año pasado?” “¿cuánto dinero ganaremos este año?” 

La meta final en el camino es poder crear nuevo conocimiento partiendo de las predicciones que generan los algoritmos de inteligencia artificial mediante la observación y análisis de los datos .

Un algoritmo es un procedimiento utilizado para resolver un problema o realizar un cálculo. Los algoritmos actúan como una lista exacta de instrucciones que realizan acciones específicas paso a paso en rutinas basadas en hardware o software. Los algoritmos se utilizan ampliamente en todas las áreas de TI. Son como un listado de instrucciones preestablecidas que guían las decisiones a tomar.  

¿Cómo elegimos el algoritmo adecuado? 

No hay una respuesta segura a esta pregunta, sino que depende de muchos factores, como el tipo y el tamaño de los datos, la observación de los datos, etc. 

En principio, se recomienda recopilar una buena cantidad de datos para obtener predicciones confiables. 

Conjunto de datos más pequeño 

Si los datos de entrenamiento son más pequeños o si el conjunto de datos tiene una menor cantidad de observaciones y una mayor cantidad de características, hay que elegir algoritmos con alto sesgo/baja variación como regresión lineal, Naive Bayes o SVM lineal. 

 Explicamos brevemente estos algoritmos de IA: 

• Regresión lineal: en este proceso se establece una relación entre variables independientes y dependientes ajustándolas a una línea. Esta línea se conoce como línea de regresión y se representa por una ecuación lineal Y=a*x+b 
• Algoritmo Naive Bayes: Un clasificador Naive Bayes asume que la presencia de una característica particular de una clase no está relacionada con la presencia de otras características 
• SVM lineal En el algoritmo SVM (máquina de vector de soporte), trazamos datos sin procesar como puntos en un espacio n-dimensional (n es igual al número de características que tienes). El valor de cada característica se vincula a una coordinada particular, haciendo más fácil clasificar el dato  

Cantidad de datos suficientemente grandes 

Si los datos de entrenamiento son lo suficientemente grandes y la cantidad de observaciones es mayor en comparación con la cantidad de funciones, se pueden optar por algoritmos de baja desviación/variación alta como KNN, árboles de decisión o kernel SVM.  

• KNN. Este algoritmo puede aplicarse a problemas de clasificación y regresión. Almacena todos los casos disponibles y clasifica cualquier nuevo caso tomando un voto de sus K vecinos. El caso se asigna entonces a la clase con la cual tiene más en común 
• Árbol de decisión: Es un algoritmo de aprendizaje supervisado que es usado para los problemas de clasificación. En este algoritmo, dividimos la población en 2 o más conjuntos homogéneos bastados en los atributos más significativos y variables independientes 
• Algoritmo KERNEL SVM: La función Kernel generalmente transforma el conjunto de datos de entrenamiento para que una superficie de decisión no lineal pueda transformarse en una ecuación lineal en una mayor cantidad de espacios de dimensión. 

Esperamos que con este artículo haya podido entender cómo y por qué se usan los algoritmos en Inteligencia artificial en las empresas y cuando hay que usar cada uno. Si tiene dudas contacte con Aratecnia