Análisis predictivo VS Aprendizaje automático: Una análisis pertinente

El análisis predictivo y el aprendizaje automático son herramientas potentes para predecir resultados futuros a partir de grandes cantidades de datos. Si bien ambos procesos tienen objetivos similares, no son sinónimos.

Las herramientas de aprendizaje automático funcionan reconociendo y aprendiendo patrones en conjuntos de datos y pueden, a partir de ellos, producir predicciones cada vez más precisas a lo largo del tiempo. El análisis predictivo utiliza modelos predictivos para predecir con mayor exactitud los resultados de eventos, como una campaña publicitaria.

El análisis predictivo utiliza modelos matemáticos y estadísticos para identificar patrones en los datos y generar predicciones, mientras que el aprendizaje automático trabaja para automatizar el modelado predictivo mediante el entrenamiento con enormes conjuntos de datos y la creación de algoritmos que pueden adaptarse y aprender cuando se introducen nuevos datos en ellos.

Ambas herramientas tienen aplicaciones en diversos campos y se utilizan para personalizar la experiencia del cliente, mejorar la eficiencia, explorar patrones en estudios de mercado, automatizar chatbots y ofrecer a los usuarios un servicio rápido de atención al cliente en sitios web, entre otros.

Análisis predictivo VS Aprendizaje automático

El aprendizaje automático y análisis predictivo son herramientas extremadamente potentes que se utilizan para predecir resultados futuros a partir de grandes cantidades de datos. Ayudan a las empresas a obtener información, mejorar la eficiencia y tomar decisiones informadas.

Con el valor del espacio de big data estimado en 105 mil millones de dólares para 2027 (frente a los 37 mil millones de 2018) y el 97% de las organizaciones que invierten en big data e inteligencia artificial, la importancia del análisis predictivo y el aprendizaje automático no debe subestimarse.

En este artículo, exploramos los vínculos entre el aprendizaje automático y el análisis predictivo, lo que implica cada disciplina y cómo se relacionan entre sí.

Los términos “análisis predictivo” y “aprendizaje automático” se utilizan a menudo como sinónimos, ya que ambos procesos tienen objetivos similares pero no son lo mismo: mientras que las herramientas de aprendizaje automático funcionan reconociendo y aprendiendo de patrones en conjuntos de datos y pueden producir predicciones cada vez más precisas a lo largo del tiempo, las herramientas de análisis predictivo utilizan modelos predictivos para predecir con mayor exactitud los resultados de eventos, como una campaña publicitaria.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un campo de la informática en el que los ordenadores descubren patrones y tendencias en conjuntos de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático resultantes pueden utilizarse para diversos fines, como clasificar imágenes en diferentes categorías, predecir el precio de productos básicos basándose en determinados detalles e identificar tendencias en el mercado bursátil.

El aprendizaje automático es una técnica adaptativa en la que el sistema está diseñado para adaptarse y aprender cuando se introducen nuevos datos en él.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden resolver problemas complejos reconociendo patrones en los datos y actualizando continuamente lo que han aprendido.  

Otras aplicaciones del aprendizaje automático son:

• Creación de sistemas de recomendación
• Corrección de errores en transacciones o introducción de datos
• Personalizar la experiencia del cliente basándose en su historial de navegación.
• Exploración de patrones en estudios de mercado
• Automatización de chatbots en aplicaciones para ofrecer a los usuarios un servicio rápido de atención al cliente en sitios web.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo utiliza una combinación de métodos y procesos estadísticos para predecir resultados futuros, como la estadística avanzada, el análisis descriptivo, el modelado estadístico, el modelado predictivo, el aprendizaje automático y la minería de datos.

Es uno de los cuatro tipos principales de análisis utilizados habitualmente por los analistas de datos.

Los otros tipos de análisis, del más simple al más complejo, son los siguientes:

• Análisis descriptivo: recopilación, revisión y resumen de datos pasados para medir lo que ocurrió en el pasado.
• Análisis de diagnóstico: intenta establecer la relación causa-efecto de las tendencias en los datos para determinar por qué ha ocurrido algo.
• Análisis predictivo: el enfoque más preciso y no tan utilizado como el análisis predictivo.
• El análisis predictivo incorpora aspectos tanto del análisis descriptivo como del diagnóstico, examinando datos pasados y averiguando el “por qué” de las tendencias en los datos. Pero también va un paso más allá y predice lo que podría ocurrir. Estas observaciones pueden utilizarse para tomar decisiones empresariales o de inversión. El análisis predictivo puede utilizarse para determinar cuándo puede fallar un sensor o cuándo merece la pena invertir o negociar con acciones.

Algunos casos de uso del análisis predictivo en distintas industrias:

• Los propietarios de fábricas utilizan el mantenimiento predictivo, en el que supervisan el estado de las máquinas y utilizan el historial de fallos para realizar sustituciones antes de que la máquina falle.
• Los proveedores sanitarios utilizan el análisis predictivo para saber cuándo se producirán brotes de enfermedades. Esto puede permitir a los gobiernos evaluar la preparación y movilizarse en consecuencia.
• Las aseguradoras utilizan modelos predictivos para analizar perfiles de riesgo y emplean datos personales para crear planes de pago para los clientes.
• El sector de las apuestas deportivas analiza el rendimiento pasado de los equipos y calcula la probabilidad de ganar o perder en comparación con los equipos rivales.

Aprendizaje automático frente a análisis predictivo: ¿cuál es el cruce?

El análisis predictivo utiliza modelos matemáticos y estadísticos para identificar patrones en los datos y generar predicciones. El aprendizaje automático, por su parte, trabaja para automatizar el modelado predictivo mediante el entrenamiento con enormes conjuntos de datos y la creación de algoritmos. Los algoritmos pueden identificar patrones y anomalías en los datos. Estos algoritmos no dicen explícitamente lo que hay que buscar en los datos.

Los modelos de aprendizaje automático están diseñados para evolucionar y aprender de sus errores a medida que procesan cantidades crecientes de datos. Estos modelos aprenden de los datos que procesan y son capaces de evolucionar continuamente y mejorar su rendimiento. Sin embargo, el análisis predictivo sólo utiliza datos históricos y no evoluciona a medida que procesa más y más datos.

El aprendizaje automático es una tecnología que depende de algoritmos para funcionar. En cambio, el análisis predictivo es una práctica, no una tecnología. Lleva utilizándose mucho más tiempo que el aprendizaje automático, que sigue siendo un campo relativamente incipiente.

Conclusión

En resumen, el análisis predictivo es un proceso estadístico, mientras que el aprendizaje automático es un proceso computacional que los analistas de datos pueden utilizar como herramienta para mejorar el análisis predictivo.

Ya se utilicen por separado o combinados, tanto el análisis predictivo como el aprendizaje automático pueden proporcionar a las organizaciones soluciones a problemas del mundo real, al tiempo que les ayudan a mejorar sus resultados financieros.

Los líderes empresariales están invirtiendo mucho en IA y aprendizaje automático para mejorar los procesos, obtener información de sus datos y tomar decisiones seguras basadas en datos.