Principios de machine learning

Machine Learning para negocios

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Tipos de machine learning

Machine learning: aplicar métodos estadísticos o de informática a los datos para:

  1. Extraer ideas causales

    «¿Qué está causando que nuestros clientes cancelen su suscripción?»

  2. Predecir eventos futuros

    «¿Qué clientes podrían cancelar el mes que viene?»

  3. Entender patrones en los datos

    «¿Hay grupos de clientes similares que usan el servicio de forma parecida?»

Machine Learning para negocios

ML supervisado vs. no supervisado

Machine learning: aplicar métodos estadísticos o de informática a los datos para:

  1. Extraer ideas causales

    ML SUPERVISADO

  2. Predecir eventos futuros

    ML SUPERVISADO

  3. Entender patrones en los datos

    ML NO SUPERVISADO

Machine Learning para negocios

Estructura de datos en ML supervisado

estructura de datos de ML supervisado

Machine Learning para negocios

Variable objetivo

variable objetivo

Machine Learning para negocios

Variables de entrada

características de entrada

Machine Learning para negocios

Ejemplos de variables de entrada

muestra de fraude

Machine Learning para negocios

Uso de variables de entrada

uso de características de entrada

Machine Learning para negocios

Predecir la variable objetivo

predicción de la variable objetivo

Machine Learning para negocios

Estructura de datos en ML no supervisado

no supervisado 1

Machine Learning para negocios

Variables de entrada no supervisadas

características de entrada no supervisadas

Machine Learning para negocios

Resultados en ML no supervisado

clustering

Machine Learning para negocios

Ejemplos de ML - Marketing

Machine Learning SUPERVISADO:

  • Predecir qué clientes comprarán el mes que viene
  • Predecir el valor de vida esperado de cada cliente

Machine Learning NO SUPERVISADO:

  • Agrupar clientes en segmentos según compras pasadas
Machine Learning para negocios

Ejemplos de ML - Finanzas

Machine Learning SUPERVISADO:

  • Identificar atributos clave de transacciones que indiquen posible fraude
  • Predecir qué clientes incumplirán pagos hipotecarios

Machine Learning NO SUPERVISADO:

  • Agrupar transacciones por atributos para ver qué segmentos son más rentables
Machine Learning para negocios

Ejemplos de ML - Manufactura

Machine Learning SUPERVISADO:

  • Predecir qué piezas en producción podrían fallar y requieren inspección manual
  • Predecir qué máquinas podrían averiarse y necesitan mantenimiento

Machine Learning NO SUPERVISADO:

  • Agrupar lecturas de sensores y detectar anomalías por posibles fallos de fabricación
Machine Learning para negocios

Ejemplos de ML - Transporte

Machine Learning SUPERVISADO:

  • Predecir la entrega esperada del paquete
  • Identificar la ruta más rápida en coche
  • Predecir la demanda para preparar stock, alquilar/comprar vehículos y contratar personal
Machine Learning para negocios

¡Vamos a practicar!

Machine Learning para negocios

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