La inteligencia artificial se ha puesto de moda en estos últimos años desde que han apareciendo herramientas que nos permiten interactuar con ella de forma activa, pero la verdad es que el machine learning lleva mucho tiempo con nosotros mejorando las estrategias de marketing.
Como agencia de marketing digital, tenemos mucha experiencia con la utilización de todo tipo de herramientas y plataformas que utilizan el aprendizaje automático para generar negocio para las empresas.
Por eso, queremos ofrecerte, a través de este artículo, toda la información que necesitas para conocer bien este tema, de tal forma que sepas su verdadera utilidad tanto si eres un estudiante del marketing como si quieres potenciar tu propio negocio.
¿Qué es el machine learning y para qué sirve?
El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la creación de sistemas capaces de aprender y mejorar a partir de la experiencia, sin que por tanto, tengan la necesidad de ser explícitamente programados para una tarea concreta.
Dicho proceso de aprendizaje se basa en el análisis de Big Data, es decir, en el procesamiento de un gran volumen de datos, permitiendo de esta forma que las máquinas identifiquen patrones, que hagan predicciones y que tomen decisiones las cuales estén basadas en la información que previamente han procesado.
El machine learning se fundamenta en la idea de que, al exponer un sistema a datos suficientes, este puede desarrollar una comprensión interna que le permita realizar tareas de manera autónoma.
De esta forma, los datos proporcionan al sistema son los ejemplos necesarios para aprender a realizar una tarea concreta, como la clasificación de archivos, la predicción de valores futuros, o la detección de problemas.
¿Qué es un modelo de machine learning?
Los modelos de machine learning aprenden patrones y relaciones dentro de los datos, lo que les permite hacer inferencias sobre nuevos datos, incluso cuando estos no se han visto por el modelo durante el proceso de entrenamiento, algo que por ejemplo se utiliza mucho en el marketing predictivo.
Por supuesto, existen varios tipos de modelos de machine learning, cada uno de los cuales está diseñado para poder afrontar diferentes tipos de problemas:
- Modelos de clasificación: Se utilizan para asignar categorías o etiquetas a los datos. Por ejemplo, un modelo de clasificación podría predecir si un correo electrónico es spam o no. Entre los algoritmos comunes para esta tarea se encuentran los árboles de decisión, las máquinas de vectores de soporte y las redes neuronales.
- Modelos de regresión: Predicen valores continuos en lugar de categorías. Por ejemplo, un modelo de regresión podría predecir el precio de una vivienda basándose en características como el tamaño, la ubicación y el número de habitaciones. Los algoritmos de regresión lineal y regresión logística son ejemplos de esta categoría.
- Modelos de agrupamiento: Utilizados cuando no se tienen etiquetas previas, estos modelos buscan agrupar datos en función de similitudes inherentes. Por ejemplo se utiliza para segmentar clientes en grupos basándose en el comportamiento del consumidor.
- Modelos de reglas de asociación: Se aplican para descubrir relaciones que puedan ser interesantes entre las variables que están presentes dentro de un conjunto de datos. Por ejemplo, en un supermercado, podrían identificar que ciertos productos tienden a comprarse juntos.
- Modelos de redes neuronales: Inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, estos modelos son capaces de manejar grandes volúmenes de datos y de detectar patrones complejos, por lo que se utilizan para el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y muchas más funciones asociadas a la digitalización de las empresas.
¿Cómo es el proceso para desarrollar un modelo de machile learning?
El proceso para desarrollar un modelo de machine learning generalmente sigue varias etapas:
- Recolección y preprocesamiento de datos: Antes de entrenar un modelo, es fundamental reunir los datos suficientes y prepararlos para su análisis, para lo que hay que cuidar la limpieza de los propios datos, así como la eliminación de valores faltantes en caso de que estos existan.
- Selección de características: En esta segunda etapa se identifican las variables más importantes que el modelo usará para hacer predicciones, por lo que esta etapa es totalmente fundamental para mejorar la precisión y la eficiencia del modelo.
- Entrenamiento del modelo: En esta fase, se selecciona un algoritmo y se entrena con los datos disponibles. Con ello, el modelo ajusta sus parámetros para minimizar los errores y mejorar su capacidad predictiva.
- Evaluación del modelo: Después del entrenamiento, es necesario evaluar el rendimiento del modelo utilizando un conjunto de datos de prueba, lo que ayuda a comprobar que el modelo generaliza bien y no se ajusta únicamente a los datos de entrenamiento.
- Despliegue y monitoreo: Una vez que el modelo ha sido evaluado, puede ser desplegado en un entorno real para hacer predicciones en tiempo real, pero hay que monitorear su desempeño para saber que sigue funcionando bien a medida que se enfrenta a nuevos datos.
¿Cuáles son las técnicas de machine learning que más se emplean a nivel empresarial?
Las técnicas de machine learning más utilizadas en las empresas, por norma general, son aquellas que permiten resolver problemas concretos, además de obtener ventajas competitivas a través de la automatización y el análisis avanzado de datos.
De esta forma, existen diferentes técnicas que merece la pena analizar por separado, puesto que tienen características únicas que las hacen muy interesantes tanto para el estudio de este tema, como para identificar su posible uso a nivel empresarial.
Aprendizaje supervisado
Una de las técnicas más extendidas es el aprendizaje supervisado, que se basa en el uso de datos etiquetados para entrenar modelos predictivos.
La verdad es que este tipo de aprendizaje es ideal para las tareas donde se conoce la relación entre las variables de entrada y salida, como la clasificación de correos electrónicos como spam o no spam y la predicción de la demanda de productos.
De entre los algoritmos más empleados en este contexto se encuentran la regresión lineal, la regresión logística y los árboles de decisión, siendo modelos particularmente útiles en el análisis de riesgo y la automatización de diagnósticos.
Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado es otra técnica para la segmentación de clientes y el análisis de patrones en datos no etiquetados, pero a diferencia del aprendizaje supervisado, en este caso los modelos buscan descubrir estructuras ocultas en los datos.
Un ejemplo típico es el ‘clustering’, que agrupa datos similares en categorías, lo que es fundamental para el análisis de mercados y la personalización de ofertas para los clientes.
Redes neuronales
Por otra parte, las redes neuronales se basan en modelos que simulan el funcionamiento del cerebro humano, utilizando múltiples capas de neuronas artificiales para procesar datos complejos.
Empresas de tecnología, como Google y Facebook, utilizan las llamadas redes neuronales convolucionales para la identificación de archivos y las redes neuronales recurrentes para el análisis de secuencias temporales, como sería el caso del procesamiento del lenguaje natural.
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