El análisis predictivo y el aprendizaje automático son herramientas extremadamente poderosas que se utilizan para predecir resultados futuros a partir de grandes cantidades de datos. Ayudan a las empresas a obtener información, mejorar la eficiencia y tomar decisiones informadas. Con el espacio de big data estimado para alcanzar un valor de 105 millones de dólares para 2027 (frente a $37 mil millones en 2018), y 97% de las organizaciones que invierten en big data e inteligencia artificial, no se debe subestimar la importancia del análisis predictivo y el aprendizaje automático. En este artículo, exploraremos el aprendizaje automático frente al análisis predictivo, lo que implica cada disciplina y cómo se cruzan.

Los términos "análisis predictivo" y "aprendizaje automático" a menudo se usan como sinónimos, ya que ambos procesos operan con objetivos similares, pero no son lo mismo: mientras herramientas de aprendizaje automático trabajan detectando y aprendiendo de patrones en conjuntos de datos y pueden hacer predicciones cada vez más precisas con el tiempo, las herramientas de análisis predictivo usan modelos predictivos para pronosticar eventos con mayor precisión, como los resultados de una campaña publicitaria.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un área de la informática en la que las computadoras descubren patrones y tendencias en conjuntos de datos. La resultante algoritmos de aprendizaje automático se puede usar para varios propósitos, incluida la clasificación de imágenes en diferentes categorías, la predicción de precios de productos básicos dados algunos detalles y la detección de tendencias en el mercado de valores. 

El aprendizaje automático es una técnica adaptativa, en la que el sistema está diseñado para adaptarse y aprender a medida que se introducen nuevos datos en el sistema. Al detectar patrones en los datos y actualizar continuamente lo que han aprendido, los algoritmos de aprendizaje automático pueden resolver problemas complejos.  

Algunos otros usos para el aprendizaje automático incluyen: 

• Construyendo sistemas de recomendación
• Marcar errores en transacciones o entrada de datos
• Personalización de la experiencia del comprador basada en el historial de navegación
• Descubriendo patrones en la investigación de mercado
• Automatización de chatbots en aplicaciones para brindar a los usuarios un servicio de atención al cliente rápido en páginas web

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo predice resultados futuros mediante una combinación de métodos y procesos estadísticos, que incluyen estadísticas avanzadas, análisis descriptivos, modelado estadístico, modelado predictivo, aprendizaje automático y minería de datos. Es uno de los cuatro principales tipos de analisis que los analistas de datos suelen utilizar. 

Los otros tipos de análisis, desde los más simples hasta los más complejos, incluyen:

• Analítica descriptiva: Implica recopilar, revisar y resumir datos históricos para medir que pasó en el pasado
• Análisis de diagnóstico: Busca establecer una relación de causa y efecto de las tendencias en los datos para identificar por qué sucedió algo.
• Analítica prescriptiva: Puede hacer predicciones sobre eventos futuros. y asesorar sobre Cómo resolver problemas futuros previstos; el enfoque más caro y no tan ampliamente adoptado como el análisis predictivo

El análisis predictivo incluye aspectos de análisis descriptivos y de diagnóstico, al examinar datos históricos y descubrir el "por qué" de las tendencias en esos datos. Sin embargo, va un paso más allá al predecir también qué podría suceder. Estas observaciones se pueden utilizar para luego tomar decisiones comerciales o de inversión. El análisis predictivo se puede utilizar para averiguar cuándo puede fallar un sensor o cuándo invertir o negociar acciones.

Algunos casos de uso de análisis predictivo en diferentes industrias incluyen: 

• Los dueños de las fábricas emplean mantenimiento predictivo, donde se monitorea el estado de la maquinaria y, en base al historial de averías, se realizan reemplazos antes de que la máquina falle.
• Proveedores de servicios de salud use análisis predictivos para comprender cuándo ocurrirán los brotes de enfermedades. Esto puede permitir a los gobiernos medir la preparación y movilizarse en consecuencia.
• Los proveedores de seguros utilizan modelos predictivos para analizar perfiles de riesgo y preparar planes de pago para clientes basados ​​en información personal.
• La industria de apuestas deportivas analiza el rendimiento anterior del equipo y calcula el porcentaje de posibilidades de ganar o perder en comparación con los equipos rivales.

Aprendizaje automático frente a análisis predictivo: ¿qué es la intersección?

El aprendizaje automático y el análisis predictivo comparten muchas características y se pueden utilizar como herramientas colaborativas, donde una mejora a la otra. A continuación se muestran algunas de sus similitudes:

• Se puede utilizar para analizar patrones en los datos.
• Requiere un gran conjunto de datos para poder trabajar de manera efectiva
• Por lo general, se usa con el mismo objetivo final en mente: modelado predictivo
• Se aplica comúnmente en industrias similares, como la fabricación, las finanzas, la seguridad, la cadena de suministro e incluso el comercio minorista.
• Mire los datos históricos para predecir algo sobre el futuro.

A pesar de estas similitudes, el aprendizaje automático y el análisis predictivo no se pueden usar indistintamente. Los casos de uso específicos para cada uno difieren, por lo que observar las diferencias entre el aprendizaje automático y el análisis predictivo es útil al tomar decisiones sobre qué proceso emplear.

El análisis predictivo utiliza modelos matemáticos y estadísticos para identificar patrones en los datos para generar predicciones. El aprendizaje automático, por otro lado, funciona para automatizar el modelado predictivo mediante el entrenamiento con grandes conjuntos de datos y la creación de algoritmos. Los algoritmos pueden detectar patrones y anomalías en los datos. A estos algoritmos no se les dice explícitamente qué buscar en los datos. 

Los modelos de aprendizaje automático están diseñados para evolucionar y aprender de sus errores a medida que procesan cantidades cada vez mayores de datos. Estos modelos aprenden de los datos que procesan y pueden evolucionar constantemente y mejorar su rendimiento. Sin embargo, el análisis predictivo utiliza solo datos del pasado y no evoluciona a medida que se procesan más datos. 

El aprendizaje automático es una tecnología que depende de algoritmos para funcionar. Por el contrario, el análisis predictivo es una práctica y no una tecnología. Ha estado en uso durante mucho más tiempo que el aprendizaje automático, que todavía es un campo relativamente incipiente. 

Conclusión

En resumen, el análisis predictivo es un proceso estadístico, mientras que el aprendizaje automático es un proceso computacional que los analistas de datos pueden emplear como herramienta para un mejor análisis predictivo.

Ya sea que se usen por separado o juntos, el análisis predictivo y el aprendizaje automático brindan a las organizaciones soluciones a problemas del mundo real y, al mismo tiempo, ayudan a mejorar sus resultados. Los líderes empresariales están invirtiendo mucho en inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar los procesos, generar conocimientos a partir de sus datos y tomar decisiones confiables y respaldadas por datos.

Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock.com

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• Fuente: https://www.dataversity.net/machine-learning-vs-predictive-analytics/