¿Qué es una red neuronal?
Una red neuronal es una metodología o un conjunto de algoritmos que funciona de manera parecida al cerebro humano. Utiliza técnicas de aprendizaje profundo para reconocer patrones y extraer conclusiones sin intervención humana.
Las redes neuronales, un tipo de aprendizaje automático, aprende y afina los resultados con el tiempo. Son capaces de aprender y modelar orgánicamente relaciones no lineales complejas. También pueden encontrar atajos que son de gran valor en los análisis de big data. Las redes neuronales pueden inferir relaciones y autorepararse cuando faltan datos o se producen condiciones erróneas.
¿Cuáles son los beneficios de una red neuronal?
Una red neuronal profunda ofrece múltiples beneficios. Por ejemplo, permite:
- Detectar fraude. Las redes neuronales ayudan a muchas industrias a prevenir el fraude al detectar y enviar alertas sobre esquemas fraudulentos.
- Mejorar las relaciones de cliente. Los negocios pueden utilizar las redes neuronales para identificar mejor los segmentos de cliente, enfocar sus esfuerzos de marketing y ventas y determinar por qué los clientes eligen a la competencia.
- Desarrollar iniciativas de marketing. Las aplicaciones de redes neuronales evolutivas se pueden utilizar para crear enfoques campañas de marketing para segmentos específicos. Por ejemplo:
- En el sector retail, pueden hacer previsiones más precisas, ofrecer una imagen mejor de qué productos se compran un día en concreto o cuántas veces y qué combinación de productos se compra más habitualmente.
- En el sector financiero, proporcionan predicciones más certeras del tipo de cambio y acciones, y permiten a las entidades ofrecer préstamos basados en los datos estadísticos recopilados.
- En las fábricas, pueden analizar los datos que generan las máquinas, los sensores, las balizas y las cámaras para monitorizar los procesos productivos.
- En el sector seguros, permiten a las aseguradoras segmentar a sus clientes para acciones de marketing, fijar precios y evaluar riesgos.
