Modelización predictiva

Cómo funcionan los modelos predictivos

La idea central de la modelización predictiva es crear una representación matemática o computacional (un modelo) de un proceso del mundo real para hacer previsiones. Aunque los detalles varían mucho en función del problema y los datos, el proceso suele constar de varios pasos clave:

1. Recogida y preparación de datos: El primer paso consiste en recopilar los datos históricos pertinentes. A continuación, estos datos se someten a un preprocesamiento, que incluye la limpieza de datos, el tratamiento de los valores que faltan, la normalización para escalar los datos adecuadamente y la ingeniería de características para crear variables de entrada significativas para el modelo. La recopilación y anotación de datos de alta calidad son cruciales.
2. Selección del modelo: La elección del algoritmo adecuado depende de la naturaleza de la tarea de predicción (por ejemplo, predecir una categoría frente a un valor continuo) y de las características de los datos. Entre los tipos de modelo más comunes se incluyen la regresión lineal y la regresión logística para tareas más sencillas, los árboles de decisión, los bosques aleatorios y métodos más complejos como los modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning, DL), como las redes neuronales convolucionales (Convolutional Neural Networks, CNN) o las redes neuronales recurrentes (Recurrent Neural Networks, RNN).
3. Entrenamiento del modelo: El modelo seleccionado se entrena utilizando los datos históricos preparados(datos de entrenamiento). El modelo aprende patrones ajustando sus parámetros internos(pesos del modelo) para minimizar la diferencia entre sus predicciones y los resultados reales en los datos de entrenamiento, a menudo guiado por una función de pérdida. Seguir algunos consejos para el entrenamiento del modelo puede mejorar significativamente los resultados. A menudo es necesario ajustar los hiperparámetros para optimizar el rendimiento.
4. Evaluación del modelo: La capacidad del modelo para generalizarse a datos nuevos y desconocidos se evalúa utilizando datos de validación y datos de prueba independientes. El rendimiento se mide utilizando métricas relevantes para la tarea, como la exactitud, la precisión, la recuperación o la puntuación F1. Las técnicas de validación cruzada pueden proporcionar una evaluación más sólida.
5. Despliegue del modelo: Una vez validado, el modelo se despliega para hacer predicciones sobre nuevos datos del mundo real. Esto puede implicar su integración en aplicaciones informáticas, cuadros de mando o sistemas operativos. Existen varias opciones de despliegue de modelos, y seguir las mejores prácticas para el despliegue de modelos garantiza la fiabilidad y la eficiencia.

Aplicaciones reales

Los modelos predictivos proporcionan una valiosa visión de futuro, permitiendo estrategias proactivas y la optimización de recursos en diversos campos. He aquí dos ejemplos concretos:

1. Previsión de la demanda en el comercio minorista: Los minoristas utilizan modelos predictivos para prever la demanda de productos. Mediante el análisis de los datos históricos de ventas, la estacionalidad, los eventos promocionales e incluso factores externos como el clima o los indicadores económicos, los modelos pueden predecir los volúmenes de ventas futuros. Esto ayuda a optimizar los niveles de inventario, reduciendo las roturas de stock y el exceso de existencias, lo que permite alcanzar la eficiencia minorista con IA y mejorar la rentabilidad. Técnicas como el análisis de series temporales son habituales en este caso.
2. Estratificación del riesgo de los pacientes sanitarios: En la IA en la atención sanitaria, los modelos predictivos analizan los datos del paciente (datos demográficos, historial médico, resultados de laboratorio, factores de estilo de vida) para identificar a las personas con alto riesgo de desarrollar determinadas enfermedades (como diabetes o cardiopatías) o de sufrir acontecimientos adversos (como reingresos hospitalarios). Esto permite a los profesionales sanitarios intervenir de forma proactiva con medidas preventivas o planes de tratamiento personalizados, mejorando los resultados de los pacientes y gestionando los recursos con mayor eficacia.

Otros usos importantes del análisis predictivo son el mantenimiento predictivo en la industria manufacturera, la calificación crediticia en las finanzas con IA, la predicción de la pérdida de clientes en las telecomunicaciones e incluso la predicción de patrones de tráfico utilizando datos de sistemas de visión por ordenador (CV) que realizan el seguimiento de objetos con modelos como Ultralytics YOLO11.

Modelización predictiva frente a conceptos afines

Aunque está relacionada con otras técnicas analíticas, la modelización predictiva se centra en la previsión de resultados futuros. Es útil distinguirlo de:

• Análisis descriptivo: Analiza datos históricos para resumir lo sucedido (por ejemplo, calcular las ventas medias del último trimestre). Proporciona información sobre el pasado, pero no hace previsiones. Explore los distintos tipos de análisis.
• Análisis de diagnóstico: Se centra en comprender por qué sucedió algo examinando datos pasados (por ejemplo, investigar por qué cayeron las ventas en una región específica). Consulte esta definición de análisis de diagnóstico.
• Análisis prescriptivo: Va más allá de la predicción para recomendar acciones para lograr los resultados deseados (por ejemplo, sugerir estrategias óptimas de fijación de precios para maximizar los beneficios). A menudo utiliza los resultados de modelos predictivos. Consulte esta definición de análisis prescriptivo.

Los modelos predictivos suelen utilizar técnicas de aprendizaje supervisado, en las que el modelo aprende a partir de datos históricos etiquetados (datos cuyo resultado ya se conoce).

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, incluidos los modelos Ultralytics YOLO que, aunque se utilizan principalmente para tareas de visión, pueden generar datos que alimenten sistemas predictivos más amplios. Recursos como Machine Learning Mastery y Towards Data Science ofrecen más oportunidades de aprendizaje.

Comprender el modelado predictivo es crucial para aprovechar los datos de forma eficaz con el fin de anticipar tendencias futuras y tomar decisiones proactivas basadas en datos.