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Aprenda cómo los datos escalan modelos predictivos y ajustan solicitudes fraudulentas. Acelere el valor comercial con una plataforma escalable de ciencia de datos. La analítica predictiva emplea capacidades de analítica avanzada que abarcan análisis predictivo estadístico ad-hoc, modelación predictiva, minería de datos, analítica de texto, optimización, ponderación en tiempo real y Aprendizaje Automatizado. Estas herramientas ayudan a las organizaciones a descubrir patrones en datos e ir más allá de saber qué ha sucedido, para anticipar lo que va a ocurrir a continuación.

El Aprendizaje Automatizado, es una forma de la Inteligencia Artificial que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita. Sin embargo, el Aprendizaje Automatizado no es un proceso sencillo. Conforme el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, es posible producir modelos más precisos basados en datos. Un modelo de Aprendizaje Automatizado es la salida generada cuando entrena a su algoritmo de Aprendizaje Automatizado con datos. Después del entrenamiento, al proporcionar un modelo con una entrada, se le dará una salida. Por ejemplo, un algoritmo predictivo creará un modelo predictivo. A continuación, cuando usted proporcione el modelo predictivo con datos, recibirá un pronóstico basado en los datos que entrenaron al modelo.