Principales algoritmos para el modelado predictivo

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.
Para dar una idea, los 5 algoritmos principales que usamos con más frecuencia para los modelos predictivos son:

1. Modelos estadísticos:
   Entre ellos se encuentran técnicas tradicionales como la regresión lineal y logística, que se utilizan para analizar y predecir datos en función de su distribución y relaciones inherentes.
2. Algoritmos de aprendizaje automático (machine learning):
   1. Supervisado: Modelos como árboles de decisión, SVM (Support Vector Machines) y regresión logística, que se entrenan en conjuntos de datos etiquetados.
      
   2. No supervisado: Técnicas como la agrupación (por ejemplo, K-means) y el análisis de componentes principales (PCA), que encuentran patrones y estructuras ocultas en datos no etiquetados.
   3. Aprendizaje por refuerzo: los algoritmos aprenden a través de recompensas y castigos, siendo útiles en situaciones de toma de decisiones secuenciales.
      

1. Redes Neuronales::
   1. Artificial Neural Networks (ANN): se utilizan para modelar relaciones complejas entre entradas y salidas de los modelos de datos.
      
   2. Convolutional Neural Networks (CNNs): especializados en el procesamiento de datos con una estructura de cuadrícula, como imágenes.
      
   3. Recurrent Neural Networks (RNN): se utilizan para secuencias de datos o series temporales.
      
2. 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.
3. Técnicas de explainable Artificial Intelligence (XAI): (XAI) techniques:

Métodos que permiten interpretar y comprender cómo los modelos complejos toman decisiones, esenciales para aplicaciones donde la transparencia es crucial. → Revisa nuestras Soluciones para modelado predictivo