Archive for ‘Machine Learning’ Category

04
oct
Deep Learning desde la base
  • Pablo Navarro
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  • Artificial Intelligence . Deep Learning . Inteligencia Artificial . Machine Learning . Neural Networks . Perceptrones . Redes Neuronales .

Como bien se adelantaba en el artículo anterior “Deep Learning, solo para pilotos profesionales”: no tiene sentido comprarse un Ferrari con un año de carnet. Sin embargo, queremos romper una lanza en favor del Deep Learning y pensamos que es importante empezar por algún sitio. Queremos comenzar con un artículo puramente divulgativo, para aquellos a los que el Deep Learning les suene a película de ciencia ficción (o de terror). Con esto no pretendemos que terminéis utilizando modelos de redes neuronales a diario, simplemente nos interesa que tengáis las bases para poder dar el gran salto al mundo del Deep Learning. Si queremos comenzar por la base es conveniente hacernos la pregunta ¿qué es el Deep Learning? La respuesta es…

29
ago
Semi-Supervised Learning…el gran desconocido
  • Alfonso Ibañez
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  • Algoritmos Semisupervisados . Big Data . Machine Learning .

Durante los últimos años se ha avanzado mucho en la resolución de problemas complejos gracias a los algoritmos de Inteligencia Artificial. Estos algoritmos necesitan de un gran volumen de información para poder descubrir y aprender, de manera continua, los patrones ocultos en los datos. Sin embargo, esta no es la forma en que la mente humana aprende. Una persona no requiere de millones de datos y múltiples iteraciones para solucionar un determinado problema, ya que lo único que necesita son algunos ejemplos para resolverlo. En este contexto, técnicas como el semi-supervised learning o aprendizaje semi-supervisado están jugando un papel importante hoy en día. Dentro de las técnicas de Machine Learning podemos encontrar varios enfoques bien diferenciados (ver Gráfico 1). Los…

16
ago
Anticiparse a la Fuga de Clientes mediante Palancas de Retención
  • Rubén Granados
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  • Big Data . Churn Prediction . Data Science . Fuga de Clientes . Machine Learning . Palancas de Retencion .

  Identificación y análisis de sendas de desvinculación de clientes Saber qué clientes pueden dejar de serlo ha sido el objetivo de los clásicos modelos de fuga (churn) cuyo output final consistía en una probabilidad de abandono asociada a cada cliente en determinado rango temporal. Sin embargo, una vez que sabemos que el cliente se va a ir, nos surge una pregunta: ¿Qué hacer para evitar su marcha? Incluso llegar más allá: ¿Qué hacer para conseguir que el cliente ni siquiera se plantee su marcha? Medidas preventivas de fuga de clientes en el sector bancario En Synergic Partners hemos realizado un proyecto para una de las entidades bancarias más importantes de España en el cual se responde a estas preguntas…

30
may
Mejorando la operatividad de un Call Center con Machine Learning
  • Víctor Gonzalez
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  • Algorithms . Big Data . Data Science . Machine Learning . Procesamiento de Lenguaje Natural .

Entender a nuestros clientes y dar la mejor respuesta a sus necesidades en el menor tiempo posible es clave para aumentar su satisfacción y su engagement con la compañía. El problema comienza cuando el número de clientes es alto y nos llegan cientos o miles de mensajes al día. En esta situación tenemos dos problemas a solucionar. Primero hay que priorizar a qué mensajes le vamos a dar respuesta primero y, segundo, hay que entender qué es lo que nos dicen. Está claro que algunos mensajes serán más importantes o más urgentes que otros, y no siempre es fácil priorizar. Para facilitar esta tarea podemos servirnos de técnicas de Machine Learning que hagan parte del trabajo por nosotros. En este…

08
nov
Una Breve Historia del Machine Learning
  • Víctor Gonzalez
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  • Big Data . ciencia de los datos . Data Science . Machine Learning .

Como miembros de la comunidad del Machine Learning es bueno que conozcamos la historia del sector en el que trabajamos. Aunque actualmente estamos viviendo un auténtico boom del Machine Learning, este campo no siempre ha sido tan prolífico, alternando épocas de altas expectativas y avances con “inviernos” donde sufría severos estancamientos. Nacimiento [1952 - 1956] 1950 — Alan Turing crea el “Test de Turing” para determinar si una máquina era realmente inteligente. Para pasar el test, una máquina tenía que ser capaz de engañar a un humano haciéndole creer que era humana en lugar de un computador.. 1952 — Arthur Samuel escribe el primer programa de ordenador capaz de aprender. El software era un programa que jugaba a las damas…

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