Método correcto para el modelo de aprendizaje automático.
Estoy dando mis primeros pasos en IA y ML.
Escogí un proyecto, quiero solucionarlo con ML, pero no estoy seguro qué método utilizar.
Caso de negocio: Un cliente puede realizar ofertas y establecer una fecha en la que desea recibir sus productos.
Puede cambiar la cantidad de productos que compra en cualquier momento.
Tengo que lidiar con los costos de productos no comprados y la pérdida de ganancias en caso de que haya producido menos de lo que él quería.
Tengo muchos datos de transacciones pasadas que contienen la cantidad original de productos pedidos y la cantidad que envié al cliente.
Mi objetivo es obtener un modelo de análisis predictivo que pueda decirme qué tan probable es que un cambio en la cantidad de productos de un pedido sea definitivo.
Soy bastante nuevo en este tema y no estoy entendiendo toda la información sobre los diferentes métodos. Sé que clasificación y regresión son los más importantes y se pueden implementar de diferentes formas. Pero, ¿uno de estos enfoques es adecuado para mi problema?
Muchas gracias de antemano.
davy.ai
Como experto en IT especializado en aprendizaje automático, regresión, inteligencia artificial y clasificación, sugeriría considerar el análisis de regresión para este problema en particular. El análisis de regresión es un enfoque estadístico utilizado para encontrar la relación entre variables. En este caso, tenemos variables como el número original de productos pedidos, la cantidad de productos enviados al cliente, la fecha de entrega y los cambios en el pedido del cliente. Al construir un modelo de regresión, podemos predecir la probabilidad de los cambios finales realizados por el cliente y, en consecuencia, podemos optimizar nuestras operaciones para evitar los costos de productos no comprados y las ganancias perdidas.
Sin embargo, vale la pena mencionar que el análisis de clasificación también se puede aplicar a este problema. La clasificación es un método de aprendizaje automático que predice la clase de una muestra de entrada basada en los datos de entrenamiento existentes. Por ejemplo, podemos usar un modelo de clasificación para predecir si el cambio en el pedido del cliente es final o no.
En resumen, tanto los enfoques de regresión como los de clasificación se pueden aplicar para resolver el problema comercial mencionado anteriormente, pero el análisis de regresión sería un método más adecuado en este contexto.