MACHine 
learning
El aprendizaje automático es un conjunto de algoritmos que pueden aprender de datos registrados y realizar predicciones a partir de ellos modificando de manera importante la forma de trabajo tradicional.

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Con Machine Learning existen algunos pasos para implementar con éxito el aprendizaje automático en una empresa.

En primer lugar, identificar el problema de negocio a resolver. A continuación, deben recopilarse los datos, a partir de métricas empresariales históricas (transacciones, ventas, retención, facturación, entre otros).

Una vez agregados los datos, se puede crear un modelo ML a partir de ellos.

El modelo ML se ejecuta y la salida de la predicción se aplica al sistema empresarial para tomar decisiones más fundamentadas.

01. PROBLEMA DE NEGOCIO
El proyecto inicia con un problema de negocio que no ha sido resuelto, por ejemplo: la comprensión de textos, la realización de diagnósticos médicos, predicción de fallos en maquinaria, detección de fraudes, tendencias de ventas, conocer hábitos de compra de clientes, entre otros.
02. DATOS
Todos los modelos de inteligencia artificial se basan en datos, muchos datos. Una vez recopilados los datos que pueden venir de un CRM, un ERP o de transacciones de negocio, estos están listos para que se aplique un modelo de ML.
03. MODELO DE ML
La precisión de un modelo ML depende principalmente de la calidad y cantidad de los datos históricos. Este es el centro de la solución, un algoritmo probado que permite aprender sobre los datos que se ingresan y generar salidas que resuelven el problema de negocio.
04. APLICACIÓN
Una el modelo se encuentra estable y genera resultados, estos se presentan y permiten tener insighits que ayudan a la toma de decisiones.
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ALGUNAS SOLUCIONES QUE SE DERIVAN DE LA APLICACIÓN DE MACHINE LEARNING
Chatbot basado en IA
Unas de las funcionalidades más utilizadas en inteligencia artificial es el uso de chatbots que ayudan a la comunicación de primera línea con los clientes y usuarios.
Detección de anomalías
Permite la Identificación de elementos, eventos u observaciones que no se corresponden con un patrón esperado en algún proceso de la organización.
Abandono de clientes
El modelo puede identificar los clientes con alta probabilidad de abandono, lo que le permitirá interactuar con ellos proactivamente a través de promociones o contactos de soporte al cliente.
Marketing
En el marketing para conocer más a los clientes e impulsar las ventas. Es así como el machine learning es utilizado para aprender los hábitos del cliente potencial y ofrecerle aquellos productos o servicios que se adapten a sus necesidades. Sirve también para el remarketing.
Gustos y preferencias de clientes
Seleccionar clientes potenciales basándose en los comportamientos que tienen en las redes sociales o las interacciones en la web. ML se utiliza para aprender del usuario y de su uso para así recomendarles mejores productos y servicios
Detección de fraude
Se pueden crear modelos predictivos que ayudan a identificar transacciones de ventas potencialmente fraudulentas o detectar opiniones de productos inadecuadas.
Sugerencias y recomendaciones
Crear una experiencia al cliente más personalizada mediante el análisis predictivo para recomendar artículos o bien se puede optimizar el flujo del sitio web a partir de las acciones anteriores del cliente.
Predicción de fallos en maquinaria
Con un conjunto de datos previamente seleccionado, se pueden generar modelos que predicen si maquinaria en funcionamiento podría fallar en determinado momento, permitiendo tomar medidas anticipadas.
Reconocimiento de voz
Los algoritmos de Machine Learning pueden detectar a partir de las ondas de sonido que capta el micrófono del teléfono o el computador, y comprender las ordenes que indicamos para que nos faciliten cualquier actividad.