El Machine Learning es una disciplina de la Inteligencia Artificial que permite crear sistemas de aprendizaje automático. Se basa en la idea de que un sistema puede aprender a identificar datos, patrones, e incluso tomar decisiones.

Apliquemos el Big Data y el Machine Learning al mundo empresarial:

Nos permite dar un servicio más especializado, conocer la opinión del cliente y saber la satisfacción de los mismos entre otras muchas cosas. Imaginémonos que somos una empresa de telefoní móvil y te gustaría conocer qué clientes tienen más posibilidad de darse de baja en sus servicios. La empresa guarda infinidad de datos que suelen usar para facturar y para hacer estadística, sin embargo, conocemos el uso y el tiempo que invierte en realizar llamadas, navegación online, megas que consume… En definitiva, con la tecnología de Machine Learning podemos ser proactivos y anticiparnos a este tipo de soluciones.

Este tipo de historiales en un solo individuo puede que no indique nada, pero si se tratan en bloque pueden ser utilizados para estudiar comportamientos y generar patrones de comportamientos.

Las listas ordenadas de comportamiento (Behaviour Sorted Lists en inglés) es una de las características del Machine Learning. Estas listas revisan el modo en que varias transacciones comunes se relacionan con al comportamiento normal de un cliente/cuenta de diferentes formas como:

• Lista de cuentas que el cliente paga regularmente;
• Aparatos que el cliente utilizó previamente para hacer sus pagos
• Países donde el cliente realizó pagos
• Lista de personas de quienes el cliente ha recibido fondos regularmente
• Nuevos orígenes de pagos;
• Hora y día de la semana específicos para pagos.

¿Por qué es importante el Machine Learning?

Los datos que recopilan y generan las empresas aumentan de forma exponencial, extraer esta información puede ser muy valiosa y supone una ventaja competitiva que no se debe despreciar. Con el Machine Learning es posible actualmente crear modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad. Además, los sistemas proporcionan resultados rápidos y precisos sin intervención humana, incluso a gran escala. El resultado: predicciones de alto valor para tomar mejores decisiones y desarrollar mejores acciones de negocio.

Otras funcionalidades a las que sacarle partido con Machine Learning:

• Detectar fraude en transacciones.
• Predecir de fallos en equipos tecnológicos.
• Prever qué empleados serán más rentables el año que viene (el sector de los Recursos Humanos está apostando seriamente por el Machine Learning).
• Seleccionar clientes potenciales basándose en comportamientos en las redes sociales, interacciones en la web…
• Predecir el tráfico urbano.
• Saber cuál es el mejor momento para publicar tuits, actualizaciones de Facebook o enviar las newsletter.
• Hacer prediagnósticos médicos basados en síntomas del paciente.
• Cambiar el comportamiento de una app móvil para adaptarse a las costumbres y necesidades de cada usuario.
• Detectar intrusiones en una red de comunicaciones de datos.
• Decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente.

En definitiva, Los humanos pueden crear, por lo general, uno o dos buenos modelos por semana; el machine learning puede crear miles de modelos por semana.

 – Thomas H. Davenport –