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lunes, 18 de noviembre 2019
18/11/2019
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La importancia de los Métodos Cuantitativos en las Organizaciones

Por: Luis Fernando Bedoya- Digital Transformation Lead on Natural Language Processing de YSEOP

¿Preguntándose cuál sería la relevancia de métodos cuantitativos en las compañías en la
actualidad?

Quedándonos cortos en la propuesta, podría decirse que los métodos cuantitativos son el ADN de la dinámica de las industrias en la actualidad. En general podemos decir que los métodos cuantitativos dan a los gerentes un mejor entendimiento de los problemas dentro de las organizaciones para que puedan tomar mejores decisiones con la información que tienen disponible, y aplicarlo en temas como la planeación y programación de la producción, en generación de modelos financieros o incluso en aplicaciones para ciencias de la salud. Actualmente los métodos cuantitativos están jugando un rol muy importante dentro de la mayor parte de las industrias, debido a su utilización en diversos modelos de Inteligencia Artificial.

Con el tiempo, los modelos han venido tomando mucha fuerza, debido al incremento de su aplicación en modelos predictivos de todo tipo, basados en estadística e investigación de operaciones; dentro de la industria del software se ha alcanzado un estado del arte en el que las soluciones como servicios en inteligencia están bastante estandarizados y listos para ser personalizadas para todo uso, solo que la manera correcta de personalizar estas soluciones es a través de los diferentes modelos cuantitativos.

Ahora profundicemos en algo más específico, aplicaciones donde las tecnologías de avanzada solo funcionan al máximo gracias a su integración con los métodos cuantitativos: “Inteligencia Artificial y Machine Learning serán usadas en áreas como radiología, dermatología y patología para — mejorar los cuidados clínicos — y superar el trabajo que más tiempo consume y que los profesionales de la salud pueden manejar” Simon Stevens, NHS England.

… o en medicina nuclear, para entender la actividad del cerebro humano; en esta aplicación en particular son las redes neuronales artificiales las que logran ser entrenadas con muestras reales de espectros de materiales radioactivos. Después de la etapa de entrenamiento, la RNA (Red Neuronal Artificial) fue aplicada a un subset de muestras de resultados similares, estaban en buena concordancia con resultados obtenidos en técnicas tradicionales, mostrando la alta potencialidad de una Red Neuronal Artificial; ahora bien, una red neuronal es una tecnología modelada del cerebro humano y el sistema nervioso. Una red neuronal artificial es un grupo de nodos (procesadores) vinculados entre sí, al igual que las neuronas en el cerebro. En una red neuronal artificial, los procesadores trabajan en paralelo y se organizan en capas.

Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas.

Como podrán ver, los modelos estadísticos y cuantitativos tienen una influencia directa en los mecanismos de aprendizaje de máquinas y modelos predictivos que utilizan inteligencia artificial. Desde clasificadores no sesgados hasta cubos involucrando 6 dimensiones de manejo de datos, sus entradas siempre son distribuciones de probabilidades, cuyos motores son procesos estocásticos y su terreno de juego la investigación de operaciones, y todos su métodos cuantitativos que la acompañan.

 

 

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