Principales algoritmos para el modelos predictivos

Al hacer Modelos Predictivos, creamos algoritmos ad hoc para ayudar a nuestras empresas clientes a resolver problemas específicos.
Estos algoritmos pueden variar según el problema que se necesite resolver. De hecho, seleccionar el algoritmo incorrecto no solo resultará en un rendimiento deficiente, sino que también puede ser un desperdicio de recursos.

La mejor manera de elegir un algoritmo es haciendo las preguntas adecuadas a los profesionales de la industria para identificar el problema exacto que vamos a resolver con el modelo predictivo. Es por eso que trabajaremos en estrecha colaboración con los expertos de las empresas.

Los 5 algoritmos principales que usamos con más frecuencia para los modelos predictivos son:

1. Modelos estadísticos:
   Los sofisticados modelos y enfoques estadísticos, como el modelado generalizado, la regularización, la inferencia bayesiana y el análisis y la predicción de series temporales, se utilizan para capturar dependencias complejas, modelar la incertidumbre y hacer predicciones sólidas con modelos generalizados basados en distribuciones de datos complejas y estructuras latentes.
2. Algoritmos de aprendizaje automático (machine learning): Modelos potentes para capturar relaciones de datos complejas con técnicas de conjuntos basadas en árboles y kernels (bagging, boosting, stacking and blending y voting ensembles). Los enfoques avanzados de ML supervisado se mejoran con técnicas para mejorar la generalización y la interpretabilidad.
   Se desarrollan y utilizan técnicas de aprendizaje no supervisado avanzadas y personalizadas para centrarse en el descubrimiento de patrones ocultos, la creación de segmentos y grupos.
   El aprendizaje por refuerzo a través de las interacciones con el entorno mediante la aplicación de la optimización de las políticas, el aprendizaje basado en valores y los métodos de actor-crítica están diseñados para la toma de decisiones (secuencial). Estas técnicas incluyen:
   1. la agrupación,
   2. la reducción de la dimensionalidad
   3. y el aprendizaje de la representación.
3. Técnicas Deep Learning: el Deep Learning se basa en redes neuronales profundas para aprender representaciones jerárquicas de datos, siendo clave en aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes.
4. Redes Neuronales: modelos y enfoques avanzados de deep learning (sí, las redes neuronales son consideradas parte de las metodologías deep learning). El aprendizaje de representación y las arquitecturas basadas en la atención que permiten la innovación de última generación y también más allá de la tecnología en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el modelado secuencial. La motivación es mejorar la generalización, la escalabilidad y la interpretabilidad a través de técnicas avanzadas superando los límites de lo que la máquina puede aprender.
5. Técnicas de explainable Artificial Intelligence (XAI): métodos que tienen como objetivo descubrir cómo los modelos con conjuntos de datos y estructuras complejas hacen las predicciones, proporcionando transparencia en los procesos y procesos de toma de decisiones. Las técnicas incluyen enfoques agnósticos y específicos del modelo. Son cruciales para comprender la lógica detrás de un resultado de modelo y una decisión..

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