Lo que todo gerente debe saber sobre el aprendizaje automático

¿Quizás escuchó recientemente acerca de un nuevo algoritmo que puede conducir un automóvil? ¿O inventar una receta? ¿O escanear una imagen y encontrar tu cara en una multitud? Parece que cada semana las empresas encuentran nuevos usos para los algoritmos que se adaptan a medida que encuentran nuevos datos. El año pasado, Wired citó a un ex empleado de Google diciendo que "Todo en la compañía está realmente impulsado por el aprendizaje automático".

El aprendizaje automático tiene un enorme potencial para transformar empresas, pero en la práctica es mucho más mundano que los robots y chefs. Piénselo simplemente como una rama de las estadísticas, diseñada para un mundo de grandes datos. Los ejecutivos que quieran aprovechar al máximo los datos de sus empresas deben comprender qué es, qué puede hacer y qué tener en cuenta al usarlo.

No solo datos grandes, sino datos amplios

La enorme escala de datos disponibles para las empresas puede plantear varios desafíos. Por supuesto, los grandes volúmenes de datos pueden necesitar software y hardware avanzados para manejarlos y almacenarlos. Pero el aprendizaje automático se trata de cómo el análisis de los datos también tiene que adaptarse al tamaño del conjunto de datos. Esto se debe a que los grandes volúmenes de datos no solo son largos, sino también amplios. Por ejemplo, considere la base de datos de clientes de un minorista en línea en una hoja de cálculo. Cada cliente obtiene una fila, y si hay muchos clientes, el conjunto de datos será largo. La mayoría de las herramientas en el aprendizaje automático están diseñadas para hacer un mejor uso de datos amplios.

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