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Análisis predictivo con TensorFlow

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En Bosonit, realizamos análisis predictivo de los datos utilizando TensorFlow, una plataforma de código abierto para Machine Learning (ML). Nuestro objetivo es guiar a las empresas hacia un futuro lleno de posibilidades gracias al uso estratégico de los datos. Con nuestra experiencia y conocimientos avanzados, podemos ayudarte a aprovechar todo el potencial del ML para mejorar tus procesos comerciales y tomar decisiones más informadas.

En este artículo vamos a profundizar en cómo TensorFlow ayuda a realizar análisis predictivos de los datos gracias a la aplicación de inteligencia artificial, para dotar a las empresas de insights de valor que les permitan tomar decisiones estratégicas.

TensorBoard: Visualización interactiva

La visualización efectiva es clave cuando trabajamos con grandes cantidades de datos y modelos complejos. Por eso usamos TensorBoard, una suite  diseñada específicamente para TensorFlow que nos permite entender, depurar y optimizar nuestros modelos. Además, proporciona representaciones visuales claras e intuitivas del entrenamiento del modelo, lo que facilita la identificación rápida de problemas o ineficiencias.

Usando TensorBoard podemos ver claramente si el modelo está sufriendo de algún problema (como overfitting o underfitting) durante el proceso de entrenamiento. Esta herramienta ofrece como funcionalidad adicional, histogramas dinámicos para visualizar cambios en la distribución de los pesos y sesgos del modelo, a lo largo del tiempo, gráficas de precisión/ pérdida durante el entrenamiento, entre otros.

Cómo funcionan los modelos preentrenados de IA

Basandonos en el uso eficiente del aprendizaje transferido, mediante la aplicación inteligente de modelos preentrenados de IA. A través de estas redes neuronales previamente entrenadas, podemos adaptar a nuevas tareas reduciendo significativamente el tiempo requerido por otros métodos. Es el caso al utilizar modelos como VGG16 o ResNet50, que han sido pre-entrenados con millones de imágenes, y luego ajustados para una tarea específica. Dentro de las ventajas encontramos:

  • Ahorra tiempo valioso: Al utilizar modelos pre-entrenados, no necesitamos empezar desde cero. Esto nos permite ahorrar un gran cantidad de tiempo y recursos computacionales.
  • Reduce la necesidad de grandes cantidades de datos: Los modelos pre-entrenados ya han sido expuestos a una amplia variedad de datos durante su formación inicial, lo que significa que requieren menos datos para ajustarse correctamente cuando se aplican a nuevas tareas.

TensorFlow: Framework de Deep Learning

Con TensorFlow podemos construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones, similares a la forma en que lo haría el cerebro humano. Este framework es altamente flexible e intuitivo, permitiendo crear soluciones personalizadas según las necesidades específicas del negocio, y aportando beneficios como:

  • Potenciación de las capacidades del Machine Learning: TensorFlow ofrece una gama completa de herramientas avanzadas y algoritmos de ML, que nos permiten construir modelos precisos y eficientes.
  • Incrementa los procesos analíticos predictivos: Gracias a su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos, TensorFlow puede acelerar significativamente el tiempo necesario para obtener resultados en análisis predictivo. Con Tensorflow, se pueden desarrollar modelos capaces predecir ventas futuras, basándose en datos históricos, o incluso anticiparse a problemas técnicos antes que estos ocurra .

Cómo implementar Machine Learning en nuestros procesos

Hacemos uso estratégico del Machine Learning (ML), una rama esencial dentro del análisis predictivo. Utilizando ML, nuestros sistemas pueden aprender automáticamente sin ser explícitamente programados. Esto nos permite desarrollar modelos capaces de predecir futuros comportamientos, basándose en datos históricos, tales como:

  • Análisis detallado con precisión mejorada: Con la ayuda del Machine Learning, podemos identificar patrones complejos en grandes conjuntos de datos, con mayor exactitud que los métodos tradicionales. Por ejemplo, podríamos usar ML para analizar el comportamiento de compra de los clientes y predecir qué productos serán más populares en el futuro.
  • Solución eficiente para tareas complejas o repetitivas: Los algoritmos de aprendizaje automático son excelentes herramientas cuando se trata realizar tareas tediosas o complicadas, ya que estos pueden aprender a hacerlo por sí mismos, optimizando así el proceso.

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