--- title: El análisis predictivo y el modelado de datos automático description: Descubre cómo apoya machine learning la optimización del análisis predictivo. image: https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/59493530_thumbnail.jpg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # El análisis predictivo y el modelado de datos automático Publicado el 26/05/16 8:00 El **[aprendizaje automático](http://www.lantares.com/blog/aprendizaje-automatico-y-predictive-analytics-diferencias) (machine learning**) se utiliza a menudo para construir modelos predictivos mediante la extracción de patrones a partir de grandes conjuntos de datos. Estos modelos se utilizan en Lo cierto es que el **análisis predictivo** **y aprendizaje automático** avanzan de la mano ya que, en la práctica la predicción siempre va a depender de lo que se haya logrado aprender de los ejemplos anteriores. Y, en esta línea, puede hablarse de **cuatro enfoques de machine learning:** [![¡Descarga la guía gratuita de predicitive analytics y descubre como beneficiarte de la predicción!](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/4e26c2e9-24b6-4766-b947-75479fb7562a.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/4e26c2e9-24b6-4766-b947-75479fb7562a) ## **Aprendizaje basado en la información.** 1. **Aprendizaje basado en la similitud.** 2. **Aprendizaje basado en la probabilidad.** 3. **Aprendizaje basado en el error.**   ## Cómo apoya machine learning la optimización del análisis predictivo **Las capacidades de análisis predictivo del negocio se ven impulsadas gracias al aprendizaje automático.** Esto se nota especialmente en dos aspectos: - **En relación con [Big Data](http://www.lantares.com/blog/las-cinco-principales-aplicaciones-de-big-data)**: al trabajar con grandes volúmenes de datos permite a las organizaciones llevar a cabo efectivas combinaciones de datos estructurados con datos no estructurados. Lo consigue mediante la **automatización de los procesos de análisis** que logra ahorrar un tiempo precioso y que, de cualquier otra forma, sería prácticamente inviable.[![analisis_predictivo_aprendizaje_automatico.jpg](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hubfs/59493530_thumbnail.jpg?width=640&name=59493530_thumbnail.jpg "analisis_predictivo_aprendizaje_automatico.jpg")](https://recursos.es.logicalis.com/predictive-analytics-el-impacto-de-la-prediccion-para-una-organizacion)   - **En cuanto al modelado de datos**: una vez que los algoritmos iniciales son interpretados, **el machine learning automatiza el proceso de modelado de datos** mediante la producción de modelos tanto en los datos actuales, como en los futuros, que proporciona una aceleración sin precedentes. En concreto, permitiendo pasar de los dos o tres modelos creados por semana, a los miles. **Permitiendo a los algoritmos del análisis predictivo aprender de los datos de reciente recogida sin la necesidad de una intervención humana constante y sin hacer falta tampoco una programación explícita**, se está logrando alcanzar cotas de valor insólitas. A estos beneficios hay que sumar dos ventajas más, que se derivan de la capacidad de los desarrolladores para utilizar algoritmos de aprendizaje automático en sus aplicaciones. Estos beneficios son: - **Se reduce la dependencia de los científicos de datos.** - **La complejidad asociada con la creación de algoritmos queda minimizada.**   ## IOT, análisis predictivo y aprendizaje automático **El aprendizaje automático, especialmente cuando se aplica en su versión "as a Service" desempeñar un papel crucial en la generación de valor a partir de todos los datos procedentes del Internet de las Cosas (IOT, Internet of Things).** **Hoy día, hablar de Big Data es hacerlo de [IOT](https://blog.es.logicalis.com/analytics/inteligencia-de-negocio-iot-y-seguridad),** que es su máxima expresión al estar asociado con la conectividad perpetua y la transmisión constante de información desde cualquier variedad de aparatos y dispositivos, a través de una red de sensores. A este ritmo, sería virtualmente imposible para un equipo de científicos de datos el encontrar el tiempo suficiente para refinar continuamente los algoritmos y modelos necesarios para: - **La elaboración de respuestas en tiempo real.** - **El análisis predictivo de las, más que grandes, gigantescas cantidades de datos involucrados en el IOT.** Por eso, la solución es el **aprendizaje automático,** que se ocupa d**e construir modelos y algoritmos futuros a partir de datos históricos y datos obtenidos en tiempo real,** una capacidad que se optimiza cuando se emplea la versión de **machine** **learning as a Service.** **[![Predictive Analytics](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/ad3db33a-6804-48f0-ac06-89d2103676f0.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/ad3db33a-6804-48f0-ac06-89d2103676f0)** Categoría: [Analítica Predictiva](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/analítica-predictiva) - [Tweet](https://twitter.com/share) ### Post relacionados [Éxito probado en proyectos emblemáticos](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/exito-probado-en-proyectos-emblematicos) [Visión y experiencia de IBM en operativas de Cloud híbrido e inteligencia artificial](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/vision-y-experiencia-de-ibm-en-operativas-de-cloud-hibrido-e-inteligencia-artificial) [La inteligencia artificial se sumerge en la operativa IT](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/la-inteligencia-artificial-se-sumerge-en-la-operativa-it) ### Categorías - 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