Hoy os compartimos la primera parte de esta Guía – Machine learning for Business – diseñada para que ejecutivos, expertos en desarrollo de negocio y diseñadores puedan familiarizarse y comprender los principales conceptos que dan forma a los algoritmos de Inteligencia Artificial.

Si los Datos y los algoritmos de Machine Learning ya están re-dibujando la forma en el que las compañías pueden idear nuevos productospropuestas de valor, ser digital en este contexto, va a trascender el uso de una u otra tecnología y va a requerir estar abierto a re-examinar por completo la forma en la que diseñamos nuestros modelos de negocios y explorar dónde están las nuevas fronteras del valor. Fronteras de valor en las que va a ser urgente comprender el funcionamiento de éstos algoritmos de Machine learning. Entender estos algoritmos nos posibilitará poder pensar en nuevas direcciones en las que extender los modelos de negocio de nuestras compañías.

¿De qué formas puede la Inteligencia Artificial ayudar a resolver vuestro Business Problem? ¿Cómo pueden estos algoritmos ayudaros a hiper-personalizar la experiencia de cliente que provee vuestro producto?

¿Qué tipo de algoritmos, en particular, vais a utilizar para resolver vuestro problema de negocio? ¿Es un algoritmo de clasificación, de regresión, de detección de anomalías, es una clusterización? ¿Es un modelo de recomendación? ¿Cuál es el output de cada uno de los modelos?

¿Qué es el aprendizaje supervisado? ¿Y el no supervisado? ¿Cómo pueden estos algoritmos ayudarnos a extender nuestro modelo de negocio? ¿Qué tipo de algoritmo tengo que utilizar si quiero resolver un problema de Churn? ¿Cuál es el output de un Random Forest? ¿Por que implementar una red Convolucional y no una Recurrente? ¿Nuestra solución, requerirá una optimización del modelo para recall o precisión?

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Posted by:Fran Castillo

@francastillo