Al hablar de predictive analytics, cada vez se hace más difícil no hacer alguna referencia al aprendizaje automático. Sin embargo, ni son exactamente lo mismo ni se trata de conceptos opuestos. Conocer sus diferencias es tan importante como saber cuáles son sus posibilidades.
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Principales diferencias entre aprendizaje automático y analítica predictiva
Pese a que ambas técnicas se emplean con gran éxito en su aplicación al mundo de los negocios, y aunque están íntimamente relacionadas, el aprendizaje automático y predictive analytics son cosas distintas. Las principales diferencias entre las dos se pueden resumir en:
- Predictive analytics es una rama de conocimiento dentro del aprendizaje automático.
- La analítica predictiva usa la información como base para interpretar los usos y costumbres, mientras que el aprendizaje automático se apoya en ella para profundizar en el dato.
- La analítica predictiva puede asimilarse a la estadística clásica, mientras que el aprendizaje automático no funciona de esta forma. En la primera es necesaria la intervención de un experto humano que determine las fórmulas a aplicar y las ponga a prueba en base a su relación causa - efecto. El último, trabaja en sentido inverso, y comienza con el resultado, que enseña a un ordenador que se ocupará de descubrir automáticamente los factores que lo impulsan.
- Las relaciones entre datos que el aprendizaje automático maneja pueden ser increíblemente complejas, incluyendo cientos de posibles causas, interacciones y respuestas no lineales. Si se realiza correctamente, el resultado es un modelo predictivo mucho más preciso que el que se obtiene con predictive analytics y que, además, tiene la capacidad de ajustarse automáticamente para mejorar con el tiempo.
- El aprendizaje automático, en términos generales, permite abordar una gran variedad de problemas tales como el aprendizaje supervisado y no supervisado, la agrupación, la selección de atributos, etc.; mientras que el análisis predictivo siempre se ocupa de trabajar sobre los datos futuros.
- En el aprendizaje automático, los modelos estadísticos se actualizan de forma automática, mientras que en el análisis predictivo es necesaria la intervención de un científico de datos que pruebe los modelos de forma iterativa para garantizar la obtención de mejores resultados.
En cualquier caso, en ambos, aprendizaje automático y análisis predictivo es absolutamente imprescindible definir claramente los objetivos organizacionales o el problema de negocio al que se quiere hacer frente.
Aplicaciones del aprendizaje automático
El aprendizaje automático no implica una única opción, sino múltiples, como los modelos que pueden aplicarse, entre los que se encuentran:
- Regresión lineal.
- Regresión logística.
- Redes neuronales.
- Red bayesiana.
Por medio de ellos es posible llegar a hacer realidad las ideas más increíbles, como la auto-conducción de coches, las recomendaciones online que utilizan grandes empresas del sector del retail como Amazon, o gigantes del entretenimiento como Netflix y, por supuesto, el aprendizaje automático combinado con la creación de reglas lingüísticas permite saber lo que los clientes están diciendo sobre la empresa en los medios sociales, es decir, Twitter, Facebook, LinkedIn, de forma mucho más precisa que aplicando solamente técnicas de analítica predictiva.
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