Machine Learning

-Aprendizaje Automático

El Machine Learning se considera que nació de la búsqueda de la Inteligencia Artificial; cuando en sus primeros días la IA era una disciplina académica algunos investigadores tenían el interés en hacer que las máquinas de alguna manera aprendieran. Estos problemas se trataron de resolver con varios métodos simbólicos, asimismo, con perceptrones o redes neurales y otros modelos lineales conocidos en las estadísticas.

En los años 90, el Machine Learning logró ganar cierta popularidad, ya que la estadística y la informática tuvieron confluencia, lo que dio lugar a un rumbo de probabilidades en la Inteligencia Artificial; generando un gran cambio en el Machine Learning, motivado a la cantidad de datos con los que se trabajaría.

En este período esta tecnología se comenzó a utilizar en diversas áreas comerciales, tales como: software adaptable, minería de datos, aprendizaje de texto, aplicaciones web y aprendizaje de idiomas.

Para comenzar debemos saber que el Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Es decir, cuenta con la habilidad  para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones.

Prácticamente el ‘machine learning’ es un maestro del reconocimiento de patrones.

La estadística es sin duda la base fundamental del aprendizaje automático, que básicamente consiste en una serie de algoritmos capaces de analizar grandes cantidades de datos para deducir cuál es el resultado más óptimo para una determinada conclusión.

Para que entiendas mejor el ‘machine learning’ está detrás de las recomendaciones de películas en plataformas digitales, del reconocimiento por voz de los asistentes virtuales o la capacidad de los coches autónomos para ver la carretera, sin embargo el origen de esta disciplina data de varias décadas atrás. Hoy en día con la llegada del internet y los datos masivos el machine learning trabaja mil millones de veces más rápido. conoceremos un poco más sobre el tema  existen 3 tipos de machine learning:

• El ‘aprendizaje por refuerzo’ se produce cuando una máquina aprende por medio de prueba y error hasta alcanzar la mejor manera de completar una tarea dada.
• ‘Aprendizaje supervisado’, se produce cuando se entrena a las máquinas con datos etiquetados. El algoritmo que utiliza la máquina es capaz de seleccionar esas etiquetas en otras bases de datos.
• Finalmente, en el caso del ‘aprendizaje no supervisado’, las máquinas no identifican patrones en bases de datos etiquetadas, sino que buscan similitudes. Es lo que ocurre, por ejemplo, en el caso del reconocimiento facial, en el que el algoritmo no busca unos rasgos concretos, sino una serie de patrones comunes que le ‘dicen’ que se trata del mismo rostro.

Como nota importante, los modelos de ‘machine learning’ y en concreto el aprendizaje por refuerzo o ‘reinforcement learning’ tienen una característica que los hace especialmente útiles para el mundo empresarial. “Es su flexibilidad y su capacidad para adaptarse a los cambios en los datos a medida que van entrando en el sistema y aprender de las propias acciones del modelo.

Analíticas del alcance de la información

Cómo funciona

El Machine Learning utiliza algoritmos que realizan muchas acciones por cuenta propia. Estos obtienen cálculos propios según la cantidad de datos recogidos en el sistema y mientras se obtengan más datos, las acciones resultantes serán mejores y más precisas.

Hasta cierto punto, estas computadoras se programan a sí mismas, empleando estos algoritmos, los cuales tienen la función de actuar como un ingeniero que pueda diseñar nuevas respuestas, según la información que se le suministra por medio de su interfaz. Absolutamente todos estos datos se transforman en un algoritmo, y mientras sea en mayor cantidad, la complejidad y efectividad de cálculo que proporcionen también será mayor para el sistema informático.

Te has preguntado Quién lo utiliza

La mayoría de las industrias que trabajan con grandes cantidades de datos han reconocido el valor de la tecnología del machine learning. Obteniendo insights de estos datos – a menudo en tiempo real – las organizaciones pueden trabajar de manera más eficiente o lograr una ventaja sobre sus competidores.

Las posibilidades del ‘machine learning’ son virtualmente infinitas mientras existan datos disponibles de los que aprender.

Conoce mas sobre el uso de los algoritmos en la plataforma de YouTube aquí.

Las ventajas del machine learning en marketing digital

• Segmentación de clientes: Los modelos de segmentación de clientes de aprendizaje automático son muy eficaces. Se utilizan para extraer pequeños grupos homogéneos de personas con comportamientos y preferencias similares.
• Predicción de abandono de clientes: Se trata de descubrir patrones en los datos generados por muchos clientes que se interesaron o realizaron compras en el pasado. El pronóstico de aprendizaje automático para la predicción de abandonos en páginas web visitadas o en carritos de la compra de tiendas online puede prever con precisión en qué perfiles de clientes se podría influir.
• Previsión del valor del cliente: Los sistemas de aprendizaje automático que incluyen algunos CRM son una excelente manera de predecir el valor de por vida de los clientes existentes. Es una herramienta valiosa para segmentar clientes y para medir el valor futuro de una empresa y predecir el crecimiento.

El futuro del marketing digital está estrechamente relacionado con el marketing basado en el machine learning. Un gran número de grandes corporaciones ya se están beneficiando de ello y lo explotarán cada vez más.

Las prácticas de realizar encuestas online y el estudio analógico de las redes dejan paso a estos sistemas. Ahora, muchas organizaciones pequeñas y medianas están siguiendo este camino para aprovechar al máximo su gran poder en el ámbito del marketing digital.

Por último y no menos importante hay que considerar también que el machine learning en marketing amenaza muchos puestos de trabajo que, al igual que sucedió con otras tecnologías anteriores, se tendrán que readaptar a la exigencia de los mercados.

Creado por:

• Gabriela Moreno Oro
• Jessica Paola Bibiano Corona
• Alan Emmanuel Rodríguez Martínez

Colaboradores de MdeMercadotecnia.com