The Machine Learning journey.

El camino hacia la optimización e innovación.

¿Qué es Machine Learning y cómo puede beneficiar a mi negocio?

Hablar sobre estos conceptos puede sonar intimidante, sin embargo, el objetivo de este documento es dar una introducción sencilla y clara que te permita conocer los beneficios que puede ofrecer Machine Learning a tu organización, sin importar el giro o industria a la que pertenezca.

¿A quién va dirigido?

Buscamos crear conciencia sobre su potencial para generar y explorar nuevas oportunidades de negocio que resulten en mayor productividad, competitividad y beneficio económico. Este documento está dirigido a dueños y directivos de negocios que estén involucrados en la transformación digital de sus organizaciones. Una vez que obtengas una visión general de lo que conlleva la aplicación de Machine Learning, ponemos a tu disposición una autoevaluación para que contestes la siguiente pregunta:

¿Está lista tu organización para comenzar su camino hacia la optimización e innovación?

Definición de Machine Learning 

A pesar de que términos como Machine Learning e Inteligencia Artificial están muy de moda hoy en día, la realidad es que hay poca claridad sobre qué son, así como sus similitudes y diferencias. En esta sección buscamos proporcionar una definición clara del concepto de Machine Learning que nos ayude entender si en realidad una máquina puede aprender y llegar a ser autónoma.

Definición de conceptos

Machine Learning vs Inteligencia Artificial

¿Las máquinas pueden aprender?

¿Qué Tan Autónoma Puede Ser Una Máquina?

Aplicaciones Machine Learnig 

Todas las organizaciones comparten la necesidad de mejorar su proceso de toma de decisiones, de forma que Machine Learning puede y es aplicada en múltiples industrias sin importar el tamaño. En esta sección ejemplificamos el impacto que ha tenido en el sector de pagos y préstamos, así como en la industria de seguros.

Procesamiento inteligente de reclamos

Predicción de éxito en el proceso de reclamos

Evaluación automatizada de daños

Segmentación de clientes en préstamos automotrices

Consideraciones Machine Learning

Si bien Machine Learning cuenta con gran potencial para generar beneficio a las organizaciones, también requiere de una inversión de tiempo y recursos considerable, generando múltiples cuestionamientos acerca de su implementación. En esta sección, abordamos los retos que conlleva Machine Learning, la confiabilidad de sus resultados y respondemos si realmente podría reemplazarnos.

¿Puedo confiar en los resultados de un modelo ML?

¿Un modelo de Machine Learning puede remplazarme?

¿Por qué no todos implementan modelos de ML?

Algoritmos
Machine Learning

Para poder comprender mejor cómo una máquina puede aprender y llegar a construir un modelo predictivo, es importante conocer la clasificación de los algoritmos de aprendizaje. Dependiendo del problema que desea solucionarse y los factores que afectarán la toma de decisiones, podemos encontrar distintos tipos de algoritmos. En esta sección, nos enfocaremos en explicar brevemente el concepto y las aplicaciones de los tres aprendizajes más utilizados: supervisado, no supervisado y reforzado.

La construcción de un modelo predictivo

Aprendizaje supervisado: preguntas y respuestas

Aprendizaje no supervisado: clasificación y agrupación

Aprendizaje reforzado: basado en la experiencia