Machine learning se ha convertido en una herramienta empresarial diversa para mejorar los diversos elementos de las operaciones comerciales. También, tiene un influencia significativa en el desempeño del negocio. Los algoritmos de machine learning son ampliamente utilizados para mantener la competencia en diferentes industrias. Sin embargo, existen diferentes tipos de algoritmos para objetivos y conjuntos de datos. La selección de un algoritmo, depende del rol de un usuario y su propósito. Si utilizas Regresión Lineal, entonces puedes implementar o entrenar rápidamente, a diferencia de otros algoritmos de machine learning. La desventaja de este algoritmo es que no es aplicable para predicciones complejas. Por lo tanto, es importante conocer diferentes algoritmos de machine learning para obtener mejores resultados.
Algoritmos de machine learning
A continuación te mencionamos cinco tipos de algoritmos de machine learning que mejoran el éxito empresarial. Estos algoritmos son fáciles de usar y te pueden ayudar a lograr diferentes objetivos. Te invitamos a conocer las ofertas de empleo que tenemos en EmpleosTI.
Regresión lineal
La regresión lineal es la forma pura de algoritmo que se correlaciona entre dos variables en conjunto de datos. La entrada y salida de conjuntos son examinados para mostrar una relación. Asimismo, muestra cómo el cambio de una variable puede afectar a la otra. Se representa trazando una línea en el gráfico. El algoritmo es popular porque es fácil de explicar, transparente, no requiere ajuste. Las empresas utilizan este algoritmo para pronosticar ventas y hacer evaluaciones de riesgos para la toma de decisiones a largo plazo.
Máquinas de soporte vectorial
También conocido como SVM, por sus siglas en inglés (Support vector machine). Este algoritmo analiza internamente el conjunto de datos en clases. Es un enfoque útil para futuras clasificaciones. Entonces, su trabajo principal es encontrar la línea que separa los datos de entrenamiento en clases particulares. Además, maximiza los márgenes para ingresar datos futuros en las clases.
El algoritmo funciona mejor para los datos de entrenamiento, pero los datos no lineales pueden ser programados en SVM no lineales. Por lo general, se encuentra en el sector financiero, debido a su precisión en los conjuntos de datos actuales y futuros. Estos algoritmos se usan ampliamente para comparar la ganancia en inversión financiera, valores y rendimiento.
K- means clustering
Es un algoritmo de clasificación que agrupa tipos de conjuntos de datos a través de grupos definidos, basándose en sus características. Es un método iterativo que también genera grupos similares con datos de entrada adjuntos. Su principal ventaja, es la precisión del algoritmo. Ha creado una reputación de proporcionar agrupaciones simplificadas en poco tiempo en comparación con otros algoritmos. Da grupos significativos basados en patrones internos. Este algoritmo ayuda a los especialistas en marketing a identificar grupos de audiencia objetivo. Empleos de Python.
Árbol de decisión
Un árbol de decisión consiste de diferentes ramas que representan el resultado de varias decisiones. En este algoritmo, los datos se recopilan y son representados gráficamente en múltiples ramas. Predice variables de respuesta basadas en decisiones pasadas. Este método se comunica de manera eficiente y visual para mapear decisiones y resultados. Este algoritmo funciona mejor para pequeños conjuntos de datos y decisiones de baja participación debido a sus largas imágenes visuales.
La popularidad de este algoritmo se debe a la capacidad de mostrar múltiples resultados y pruebas sin la participación de data scientists. Este algoritmo es el mejor, si necesitas verificar si el cambio de decisión afectará el resultado o no.
A priori
Este algoritmo se basa en el principio de A priori y se utiliza en análisis de mercado. Este algoritmo verifica la correlación positiva y negativa entre productos después de analizar A y B en conjuntos de datos. Es utilizado especialmente por los equipos de ventas que vigilan las canastas de los clientes para encontrar qué productos comprarán los clientes con otros productos. Por ejemplo, si la mayoría de los clientes están comprando A con B, entonces la relación tiene un alto porcentaje. Además, concluirá que la compra de A conduce a B. Mandará información en conjuntos de datos y proporciones de compra.
Asimismo, informa las intenciones de marketing, así como las estrategias de colocación de productos. Empresas como Amazon y Google, están utilizando este algoritmo para predecir búsquedas y compras de productos.
