Modelización predictiva

Cómo funcionan los modelos predictivos

El desarrollo de un modelo predictivo sigue un proceso estructurado que transforma los datos brutos en previsiones procesables. Este flujo de trabajo suele incluir varias etapas clave:

1. Recogida y preparación de datos: El proceso comienza con la recopilación de datos históricos relevantes, que sirven como datos de entrenamiento. A continuación, se lleva a cabo una fase crucial de preprocesamiento de los datos, en la que se limpian, formatean y enriquecen para garantizar su calidad y coherencia.
2. Selección del modelo y entrenamiento: Se elige un algoritmo adecuado en función del problema. Los tipos más habituales son los modelos de clasificación, que predicen una categoría (por ejemplo, sí/no), y los modelos de regresión, que predicen un valor numérico. A continuación, se entrena el modelo con el conjunto de datos preparado.
3. Evaluación y ajuste: El rendimiento y la precisión del modelo se evalúan utilizando datos de validación. Esto suele implicar el ajuste de hiperparámetros para optimizar su poder predictivo.
4. Despliegue y supervisión: Una vez validado, el modelo se pone en producción mediante su despliegue para realizar predicciones en el mundo real. La supervisión continua del modelo es esencial para garantizar su eficacia a lo largo del tiempo.

Aplicaciones reales

La modelización predictiva se aplica en muchos sectores para resolver problemas complejos.

• Mantenimiento predictivo en la fabricación: En la IA para la fabricación, los modelos analizan los datos de los sensores de la maquinaria para predecir cuándo es probable que falle un componente. Por ejemplo, un modelo puede aprender los patrones de vibración que preceden a una avería. Esto permite un mantenimiento proactivo, reduciendo significativamente el tiempo de inactividad no planificado y los costes. Puede obtener más información sobre estrategias de mantenimiento predictivo en Deloitte. Los sistemas de visión por ordenador, impulsados por modelos como Ultralytics YOLO, pueden mejorar esto inspeccionando visualmente los equipos en busca de defectos, proporcionando datos críticos al sistema predictivo.
• Previsión de la demanda en el comercio minorista: Las empresas minoristas utilizan modelos predictivos para prever la demanda de productos mediante el análisis de los datos históricos de ventas, la estacionalidad y los eventos promocionales. Se trata de un componente básico de la IA en el comercio minorista que ayuda a optimizar la gestión del inventario, garantizando que los artículos más populares estén en stock y evitando el exceso de existencias de los menos populares.

Modelización predictiva frente a conceptos afines

Resulta útil distinguir el modelado predictivo de términos estrechamente relacionados:

• Aprendizaje automático (AM): El modelado predictivo es una de las principales aplicaciones del ML. El aprendizaje automático proporciona los algoritmos y métodos utilizados para construir los modelos, mientras que el modelado predictivo es la práctica específica de utilizar esos modelos para predecir eventos futuros.
• IA estadística: es la base teórica sobre la que se construyen muchos modelos predictivos. Los métodos clásicos de la IA estadística, como la regresión lineal y logística, son formas directas de modelización predictiva.
• Detección de anomalías: Mientras que los modelos predictivos pronostican un resultado futuro probable, la detección de anomalías se centra en identificar puntos de datos inusuales que se desvían de los patrones establecidos. Por ejemplo, un sistema de detección de anomalías podría señalar un latido irregular, mientras que un modelo predictivo podría pronosticar el riesgo a largo plazo de enfermedad cardiaca basándose en el historial del paciente.

Herramientas y plataformas

El desarrollo y despliegue de modelos predictivos a menudo implica el uso de bibliotecas y plataformas de software especializadas. Las bibliotecas de aprendizaje automático más populares, como Scikit-learn, y los marcos de aprendizaje profundo, como PyTorch y TensorFlow, proporcionan los bloques de construcción para muchos modelos predictivos. Plataformas como Kaggle ofrecen conjuntos de datos y entornos para la experimentación. Para gestionar el ciclo de vida de principio a fin, plataformas como Ultralytics HUB proporcionan herramientas para entrenar, gestionar conjuntos de datos, realizar un seguimiento de los experimentos y desplegar modelos. Recursos como Machine Learning Mastery y Towards Data Science ofrecen más oportunidades de aprendizaje.