Las mejores estrategias a partir de los datos
El Big Data, la Inteligencia Artificial o el Machine Learning se orientan hacia la automatización y el apoyo en la toma de decisiones, pero se puede ir más allá. Con el conocimiento que proporcionan los datos, se pueden planear estrategias y optimizar tareas, procesos y servicios.
¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?
El aprendizaje por refuerzo (o Reinforcement Learning) es una variedad del Machine Learning que permite a una Inteligencia Artificial planear estrategias efectivas en base a la experimentación con los datos.
Se trata de una forma de optimización basada en datos. La máquina aprende a partir de su propia experiencia, interaccionando con el entorno hasta dar con el comportamiento ideal. A partir de la información disponible, emprenderá acciones que repetirá y “reforzará” según las recompensas que obtenga, que pueden ser positivas o negativas.
¿Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo?
Más que tomar decisiones o hacer predicciones, el aprendizaje por refuerzo genera estrategias automáticamente. Esto permite, entre otras aplicaciones, un mantenimiento predictivo o la personalización de experiencias de cliente.
Una de las características fundamentales de los sistemas de aprendizaje por refuerzo es la iniciativa.
- Es el propio sistema el que explota los datos, analizando las estrategias que han funcionado en el pasado y repitiéndolas cuando se presenten situaciones similares en el futuro.
- Además, explora nuevas acciones o estrategias, evaluando la efectividad de las mismas y consiguiendo así mejorar las pasadas y prepararse ante nuevos escenarios.
- Con esta información, se puede planear una nueva estrategia de negocio.
Un paso más en este tipo de aprendizaje sería el Deep Reinforcement Learning o aprendizaje profundo por refuerzo
DEEP REINFORCEMENT LEARNING
El aprendizaje profundo por refuerzo es el campo que unifica Deep Learning y Reinforcement Learning para crear estrategias complejas, que optimicen procesos a partir de datos no estructurados como imágenes o textos.
Te ayudamos a plantear estrategias basadas en datos con el aprendizaje por refuerzo
¿Qué es la optimización?
La optimización consiste en planificar estrategias para mejorar un proceso empresarial hasta cierto objetivo: reducir los costes, minimizar los riesgos o aumentar los beneficios.
Suele nutrirse del análisis del Big Data y, mediante el aprendizaje por refuerzo u otras técnicas de Inteligencia Artificial, es una forma de implementar la llamada analítica prescriptiva, para que nos guíe en las decisiones a tomar.
Un sistema de optimización analiza los costes y beneficios previstos de cada una de las posibles decisiones, sugiriendo aquellas con mayor rentabilidad. Para realizar estas previsiones de forma certera emplea simulaciones y modelos predictivos, construidos en base a datos históricos y reglas de negocio.
¿Qué beneficios aporta la optimización?
Planificación data-driven
El análisis de datos permite crear estrategias a medida para cualquier empresa o sector.
Mayor eficiencia y calidad de los servicios
La analítica prescriptiva recomienda acciones para conseguir una mayor productividad, una mejor selección de candidatos o una mayor satisfacción de los clientes
Gestión y ahorro de recursos
Con la predicción de la demanda o de las necesidades, por ejemplo, se puede mejorar la gestión de recursos en hospitales y otros centros sociosanitarios o en el sector energético.
Reducción de tiempo y costes
Con técnicas de Machine Learning, se pueden optimizar procesos logísticos y de distribución de productos en el sector retail.
