Las aplicaciones de máquinas de vectores de soporte hoy en día son más comunes de visualizar, es por eso que aquí te explicamos a detalle algunas aplicaciones.
Recordemos lo escrito en nuestra entrada «Máquinas de vectores de soporte« la definición
Es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se puede emplear para clasificación binaria o regresión.
Las máquinas de vectores de soporte son muy populares en aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural, el habla, el reconocimiento de imágenes y la visión artificial.
Una de las Aplicaciones de máquinas de vectores de soporte es la siguiente
Predicción de fuga de clientes para una institución financiera
La fuga de clientes es un fenómeno que atañe a la gran mayoría de las instituciones financieras, siendo también un tema de intensivo estudio científico en los últimos años.
Existen dos tipos de fuga: las fugas voluntarias y las fugas no voluntarias.
Las fugas voluntarias se asocian a la desafiliación del cliente por iniciativa propia, sin injerencia directa por parte de la institución.
A diferencia del caso anterior, las fugas no voluntarias son desafiliaciones, por consiguiente el banco es responsable directo del término de los acuerdos contractuales.
¿Por qué es importante retener a un cliente?
Al tener una cartera con un mayor número de clientes, se realizan en promedio un mayor número de transacciones, es decir, aumentando las utilidades de la institución.
Descripción de las variables utilizadas
En varios estudios para instituciones financieras se han identificado las variables más relevantes para la predicción de fuga de clientes.
Se comprobó la utilidad de estas variables usando métodos estadísticos, por un lado, y la experiencia de los expertos, por otro.
La predicción de fuga de clientes es una de las Aplicaciones de máquinas de vectores de soporte más populares.
Construcción del modelo y enfoque de solución
El problema planteado se enfrentó con un enfoque de clasificación binaria.
Este tipo de procedimiento se basa en la determinación de una función clasificadora que permite asignar a cada objeto a una de las dos clases definidas a priori.
En estas aplicaciones de máquinas de vectores de soporte, cada cliente será asignado a una de las clases “fuga” o “no fuga”.
Obtención del hiperplano óptimo de separación
Consideremos un problema de clasificación binaria para el cual ya se ha definido el conjunto de entrenamiento, en nuestro caso, los objetos a clasificar son los clientes.
Construcción del problema de optimización
De la obtención del hiperplano sabemos que debemos clasificar correctamente a todos los clientes en el conjunto de entrenamiento , es por eso que debemos imponer las restricciones en las clases.
Resolución analítica del problema de optimización
El problema de optimización planteado tiene una única solución óptima.
Esta solución puede ser obtenida encontrando las condiciones de optimalidad de primer orden, conocidas como las condiciones de Karush, Kuhn y Tucker.
Resultados del modelo predictivo
El modelo de predicción de fugas es una herramienta importante de apoyo a la hora de decidir cuáles de los clientes de la cartera poseen una mayor tendencia a la fuga.
Trabajo futuro
Las nuevas líneas de investigación y trabajos futuros se centran en los siguientes aspectos:
- Desarrollar nuevos estudios sobre la identificación de atributos relevantes para la clasificación.
- Desarrollar nuevas formulaciones que minimicen el número de puntos sobre los hiperplanos canónicos. Siendo más ajustadas, mientras menos puntos haya en los hiperplanos canónicos será mejor los resultados.
Otras de las Aplicaciones de máquinas de vectores de soporte importes consiste en
Estimación de parámetros petrofísicos
Se utilizaron máquinas de soporte vectorial en regresión para la estimación del volumen de arcilla mediante registro de rayos Gamma.
Dicho parámetro, junto con porosidad y saturación de agua son muy importantes en la caracterización de yacimientos de hidrocarburos.
Sistema de verificación de hablantes
Su objetivo principal es la implementación y evaluación del desempeño del sistema, basado en máquinas de soporte vectorial como sistema de clasificación.
Existen muchas Aplicaciones de máquinas de vectores de soporte los cuales nos ayudan en tareas cotidianas
Hay mucho campo de acción en las Aplicaciones de máquinas de vectores de soporte
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