Inteligencia Artifcial Básica con un Modelo Predictivo

La inteligencia artificial desde hace poco más de dos años ha estado en boga. Pero esto no comenzó hace dos años, comenzó muchísimo tiempo atrás y Google fue uno de sus promotores. Seguramente has implementado la inteligencia artificial antes de la salida de los chatbots como ChatGPT de la startup Open AI o Gemini (antes Bard) este último de Google.

¿Qué es un modelo predictivo? 

Nos encanta describirlo como el Walter Mercado de la Inteligencia Artificial, pero en lugar de leer los astros, se interpreta a base de los datos históricos de tu marca o negocio. ¿Cuántas veces me he topado con clientes a quienes pregunto sobre las ventas de un mes específico del año 2020 y no tienen respuesta?Pero tienen como objetivo superar el año anterior. Como lograremos esa meta sin cometer los errores del pasado (esos errores los podemos ver en los datos históricos).

Esto es un error común. Por eso es importante contar con datos históricos junto con un modelo predictivo que te de las herramientas de lo que funciona o no funciona.

Un modelo predictivo es una herramienta estadística o de aprendizaje automático que utiliza datos históricos para predecir resultados futuros. Funciona analizando patrones en los datos y aplicando algoritmos para estimar probabilidades o tendencias. Se utiliza en diversas áreas, como marketing, finanzas y salud, para anticipar comportamientos, optimizar decisiones y mejorar estrategias.

Este modelo nos ayudará a encontrar que acciones funcionan, cuáles no, como podemos mejorar lo que hemos hecho e incluso que contenido es el mejor para x o y audiencia ¿qué tipo de contenido es el ideal para mi audiencia y cómo esto repercute en ventas? Esta última se peude contestar con un modelo predictivo.

¿Cómo crear o desarrollar un modelo predictivo? 

Para desarrollar un modelo predictivo, primero necesitas definir el problema que deseas resolver y recopilar datos relevantes. Luego, realiza un análisis exploratorio de los datos para entender patrones y relaciones. A continuación, selecciona un algoritmo adecuado, como regresión, árboles de decisión o redes neuronales, y divide tus datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. Entrena el modelo con el conjunto de entrenamiento y evalúa su rendimiento con el conjunto de prueba, ajustando parámetros según sea necesario. Finalmente, implementa el modelo y monitorea su desempeño en el tiempo.

Proceso para desarrollar un modelo predictivo

1. Obtención de Datos mediante API

Las API (Application Programming Interfaces) permiten conectarse directamente a sistemas o plataformas que manejan datos relevantes para tu modelo.

Flujo:

1. Proveedor de datos: Identificar una API que ofrezca datos útiles (p.ej., estadísticas de usuarios, datos demográficos, etc.).
2. Conexión desde Python: Usar bibliotecas como requests o http.client para consumir la API.
3. Formato de datos: Generalmente, la API devuelve los datos en formato JSON o XML.
4. Procesamiento en Python: Convertir el JSON o XML a un formato manejable como un DataFrame con pandas.

Ejemplo:

import requests
import pandas as pd

# URL de la API
url = "https://api.ejemplo.com/datos"

# Hacer la solicitud GET
response = requests.get(url)

# Convertir JSON a DataFrame
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    df = pd.DataFrame(data)

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2. Obtención de Datos desde un Archivo CSV

El archivo CSV es un formato común para almacenar y compartir datos tabulares, ideal para intercambiar información entre sistemas.

Flujo:

1. Recepción del archivo: El proveedor o sistema genera un archivo CSV (descargado manualmente o automatizado).
2. Carga en Python: Se usa pandas para leer y procesar el archivo.
3. Integración con el modelo: Se limpian y preparan los datos para ajustarlos al modelo predictivo.

Ejemplo:

import pandas as pd

# Leer archivo CSV
df = pd.read_csv("datos_certificaciones.csv")

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3. Conexión Directa a Bases de Datos

Si los datos están en una base de datos relacional (como MySQL, PostgreSQL) o no relacional (como MongoDB), se puede acceder a ellos directamente desde Python.

Flujo:

1. Configurar la conexión: Usar bibliotecas como sqlalchemy para bases relacionales o pymongo para bases no relacionales.
2. Consulta de datos: Ejecutar consultas para extraer datos específicos.
3. Análisis en Python: Convertir los resultados a un DataFrame para trabajar en el modelo.

Ejemplo:

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

# Crear conexión
engine = create_engine("mysql+pymysql://usuario:contraseña@host/base_datos")

# Ejecutar consulta
query = "SELECT * FROM participantes"
df = pd.read_sql(query, con=engine)

4. Automatización e Integración

En proyectos más avanzados, puedes combinar estas fuentes:

• API para datos en tiempo real.
• CSV para almacenamiento histórico.
• Bases de datos para manejo robusto de grandes volúmenes de datos.