Sistemas predictivos: MACHINE LEARNING y BIG DATA

Machine Learning y Data Bank

Sistemas predictivos: MACHINE LEARNING y BIG DATA

Ya tenemos los datos y los sistemas de gestión, y ahora, ¿qué hacemos con ellos?

El Machine Learning ya no es una expectativa del futuro, es una realidad que ya está transformando los negocios desde su aplicación al Big data para tomar decisiones estratégicas respecto sus productos o servicios y la personalización de su atención.

¿Qué es el Machine Learning?

Se trata de una disciplina científica del ámbito de la inteligencia artificial que crea sistemas que aprenden de forma automática.

Emplea un conjunto de algoritmos como Aprendizaje Automático, otorgando la autonomía necesaria a los sistemas informáticos para que aprendan de sus errores y optimicen sus aciertos sin intervención humana. De esta forma, basan su funcionamiento en la experiencia o comportamiento previo, que los orienta en sus decisiones.

El Machine learning es, en definitiva, un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir futuros comportamientos.

¿Qué es el Big Data?

A grandes rasgos, lo podemos definir como el conjunto de datos, o combinaciones de conjuntos de datos, cuyo volumen, complejidad y velocidad de crecimiento dificultan su gestión mediante técnicas convencionales. En Big Data, no es la cantidad de datos lo que es relevante, si no lo que las organizaciones hacen con estos datos.

Sirve para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

El Machine Learning en Big Data

El Machine Learning trabaja de la mano con Data Science, una rama del campo científico conocida como Big Data.

Es prácticamente imposible pensar en Big Data eficiente que no utilice tecnologías de inteligencia artificial Machine Learning. En las empresas que manejan enormes cantidades de datos no se podría analizar humanamente cada conexión entre ellos para extraer conclusiones que rentabilicen un servicio.

La combinación de Machine Learning con Big Data está invadiendo los mercados de consumo masivo y se está trasladando a las empresas de menor.

Dentro del sector bancario, tiene algunas aplicaciones prácticas: definición de producto y clientes (saber qué servicios le interesan a cada tipo de usuario mediante la segmentación de clientes); gestión de riesgos (la concesión de préstamos siempre va asociada al posible impago); y técnicas contra el fraude.

Si te interesa la aplicación del Big Data y la Inteligencia Artificial en el sector bancario, no te puedes perder Data Bank Day.

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