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¿Para qué sirve Machine Learning? [Parte 2 y última]

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En otro post dábamos un listado de casos de uso de Machine Learning, y es hora de explicar con más detalle algunos ejemplos. Imagina que tenemos trabajamos para una gran compañía como Amazon y tenemos y completo historial de compras de los usuarios de nuestro portal de venta, así como de las reclamaciones, devoluciones, navegación por el portal, etc Lo que queremos saber es la probabilidad de que un cliente compre un determinado  artículo, para saber qué  recomendarle. Sería muy sencillo mostrarle su historial de búsqueda o los accesorios para artículos que ya ha comprado.  Para eso no necesitamos Machine Learning. Pero nuestro objetivo es mucho más ambicioso: predecir qué  producto va a comprar. Por ejemplo si el cliente ha comprado artículos para sembrar césped probablemente tenga un jardín y necesitará otras herramientas relacionadas : cortadora de césped, podadora, etc y las querrá dentro del rango de precios en el que compra habitualmente.  De nuevo sería se
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¿Para que sirve Machine Learning? [Parte 1]

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Probablemente hayas oído hablar del concepto Machine Learning pero no tengas ni idea claro para qué sirve. Conviene enterarse, porque después la competencia se te adelanta y ya sólo queda lamentarse. Aquí presento una lista no exhaustiva: Deportes Prever rendimiento deportistas sin depender de las corazonadas de los ojeadores Marketing Detectar si un cliente va a abandonar la empresa La tarifa aplicable a un cliente Sacar un perfil completo del cliente Prever la demanda de un artículo Personalizar oferta a un cliente Prever la demanda de un articulo en una determinada fecha Determinar si una comunicación con un cliente va a resultar en una compra Determinar los clientes que es más probable contraten un servicio Ingeniería Detectar fallos en fabricación de piezas (la medidas individuales son correctas pero el conjunto falla) predecir la localización de pozos de petróleo, de los bancos de peces en el mar, etc.   Tareas de clasificación Mejorar la colocación de lo
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Ejemplo práctico de Machine Learning: precio de vivienda

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Detengámonos en un ejemplo práctico de uso de Machine Learning: Tengo la información de varios años de los precios de venta de viviendas en todo el país junto con docenas de características de cada vivienda: localización , m2, nº de habitaciones, sueldo medio de la zona, etc. ¿Puedo calcular el precio óptimo de una vivienda para este año?  Este es un gran ejemplo de lo útil que puede resultar Machine Learning para aligerar ventas y mejorar ganancias . No queremos tener a la venta una vivienda a un precio superior al de mercado (no se venderá) ni tampoco queremos tener un precio inferior y reducir el margen de beneficio. Actualmente el precio se establece "a ojo" por el profesional inmobiliario "según a lo que se hayan vendido otras viviendas similares de la zona" .  El problema de la subjetividad es que se nos pueden pasar por alto la influencia que tienen ciertas características en el precio. Por ejemplo, una vivienda de dos dormitorios y 70 m2
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