Cross-validation: 5 aplicaciones a nivel empresarial
Inteligencia ArtificialEl uso de la inteligencia artificial (IA) en el día a día de empresas de diferentes sectores empieza a convertirse en la normalidad. El análisis de datos es la herramienta más usada, pero a medida que su complejidad crece, se necesitan modelos predictivos más fiables. Para evaluar su precisión, se utilizan distintas técnicas. Una de las más eficaces es la validación cruzada o cross-validation.
Si te interesa aprender habilidades avanzadas en IA, no pierdas la oportunidad de formarte con nuestro Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios. Aprenderás a utilizar herramientas actuales, y cómo aplicarlas a empresas para gestionar sus diferentes modelos de negocio.
¿Qué es la cross-validation o validación cruzada?
La validación cruzada, o cross-validation, es una técnica estadística que se utiliza sobre todo en el aprendizaje automático para evaluar el rendimiento de un modelo predictivo de machine learning. Su objetivo principal es medir la capacidad del modelo para generalizar sobre nuevos datos.
Así se evita el problema del overfitting o sobreajuste, que ocurre uando un modelo está demasiado ajustado a los datos de entrenamiento. Entonces, comete fallos cuando debe hacer una previsión con datos que no había visto antes.
Cuando se usa esta técnica, los datos que hay disponibles se dividen en varios subconjuntos, a los que se conoce como pliegues. Para entrenar al modelo, se usarán algunos de estos pliegues, mientras que otros se usarán para la prueba.
Hay que repetir el mismo proceso varias veces, con cambios en los pliegues de entrenamiento y prueba. De esta manera, se evalúa al modelo con distintas combinaciones de subconjuntos y el resultado será más exacto y con menos sesgos.
¿Cómo funciona y para qué sirve?
La validación cruzada en machine learning se puede utilizar mediante distintos métodos. Uno de los más comunes es el k-fold cross-validation. Este sistema divide el conjunto de datos en k partes. El modelo se entrena en k-1 pliegues y se valida en el restante.
Este proceso se repite k veces, de forma que cada pliegue se utilice una vez como conjunto de prueba. Al final, se hace un promedio de todos los resultados y se hace una estimación más ajustada del rendimiento del modelo.
Los métodos analíticos se emplean para garantizar que el rendimiento de los modelos es fiable. En particular, en aquellos escenarios en los que no hay suficientes datos o en los que se producen variaciones en estos últimos. Con la validación cruzada se pueden realizar ajustes que optimicen su análisis. De esta manera, cuando después se utilizan para situaciones que son reales, son eficaces como apoyo a la toma de decisiones.
5 aplicaciones de la cross-validation a nivel empresarial
Ahora que sabemos qué son, vamos a conocer 5 de las aplicaciones del cross-validation a nivel empresarial.
Optimización de modelos predictivos de ventas
Una de las aplicaciones más populares del cross-validation es la estimación de las ventas futuras o la demanda de productos. Con estos métodos, que han aprendido a trabajar con datos cambiantes, se pueden predecir cambios en el comportamiento de los consumidores que afecten al nivel de ventas. Pero también, fluctuaciones en los mercados.
Por ejemplo, si hablamos de una empresa de retail, el modelo sería útil para calcular la demanda que habrá en las próximas temporadas. Con ello, se evita que haya falta de stock o exceso de este que no tendrá salida.
Detección de fraudes financieros
En el sector financiero, los modelos se diseñan para identificar transacciones que sean fraudulentas. Estas resultan más difíciles de detectar porque son menos habituales que las legítimas. Por tanto, el análisis predictivo tiende a fallar y se requieren sistemas que sean muy fiables.
La validación cruzada evalúa el rendimiento de los modelos en estas situaciones, y asegura que la detección de fraudes sea la más alta posible y que se reduzcan los falsos positivos al mínimo. El objetivo es evitar bloquear transacciones que sí han realizado los clientes y no generarles molestias.
Análisis de riesgo crediticio
También en el sector financiero, se necesita conocer el riesgo crediticio asociado a la concesión de un préstamo o crédito, tanto a personas individuales como a empresas. El cross-validation mejora la precisión de los modelos a la hora de predecir el riesgo de impago. En consecuencia, las entidades financieras gestionan mejor sus carteras, evitan las pérdidas y optimizan la tasa de interés en función del riesgo de cada perfil.
Segmentación de clientes para marketing personalizado
Otra aplicación interesante del cross-validation es en marketing para la segmentación de clientes en las campañas. Cuanto más precisa sea esta tomando como referencia diferentes características, mayor será la eficacia general de las estrategias.
Los modelos de segmentación que se basan en datos de comportamiento o demográficos aplican la validación cruzada para identificar los segmentos de clientes adecuados. Si las campañas se personalizan en gran medida, la probabilidad de conversión es más alta. Además, la experiencia del cliente también se ve mejorada.
Sistemas de recomendación
Las plataformas de streaming y los e-commerce hacen uso del método cross-validation para analizar sus modelos y hacer sugerencias de productos a sus usuarios o clientes. Estos sistemas de recomendación se suelen basar en algoritmos avanzados, como el deep learning.
La validación cruzada los evalúa y se ajustan los parámetros para que sean lo más relevante que sea posible. La experiencia del usuario se optimiza y se incrementa el tiempo de interacción con las plataformas y las ventas.
Conclusión
Las aplicaciones del cross-validation seguirán aumentando a medida que siga avanzando la tecnología y su capacidad. Para no quedarte atrás en los cambios que se están produciendo en todos los sectores, fórmate con Inesdi y prepárate para un futuro profesional marcado por los avances tecnológicos y la innovación.
Máster en Business Intelligence y Data Management Online
