Nuestro uso de la tecnología, Internet, aplicaciones y redes sociales genera actualmente un volumen inmenso de datos que pronto resultó ser útil para muchos sectores comerciales, especialmente para agilizar procesos de automatización.
El origen del machine learning tiene ya algunas décadas, sobre todo en cuestiones teóricas, pero no ha sido, sino hasta en años recientes, que su potencial ha crecido sustancialmente y ahora es impensable ignorar su utilidad para casi cualquier compañía grande.
Comprender qué es machine learning y por qué importa es imprescindible para muchos sectores, especialmente para el marketing digital.
Si estás leyendo esto, es virtualmente imposible que no te hayas beneficiado en algún momento del machine learning. Ya lo verás.
¿Qué es machine learning?
Machine learning, o aprendizaje automático, como se le conoce también en español, es una rama de la inteligencia artificial (IA) que se ocupa de lograr que un sistema aprenda sin estar explícitamente programado para ello.
Este aprendizaje se logra a partir de una alimentación de datos que el sistema —la máquina— recibe y convierte en modelos. El objetivo principal es que pueda aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.
Lo anterior se logra con el uso de algoritmos que analizan los datos recibidos. De estos, y de la conformación del algoritmo dependerá el resultado final: por ejemplo, si el algoritmo es predictivo, el modelo también lo será.
De ahí el adjetivo “automático”, pues a medida que se alimente de más datos de entrada, el algoritmo podrá definir mejor los patrones, clasificar y detectar similitudes, así como predecir escenarios o implementar acciones por sí solo.
La detección de fraudes y spam, recomendaciones de compras y películas en plataformas digitales son ejemplos cotidianos de machine learning aplicado. Los vehículos autónomos son otro caso innovador.
El machine learning, como se usa actualmente, tuvo su origen en el reconocimiento de patrones y en el interés de los investigadores de la IA por saber hasta qué punto era capaz una computadora de aprender, a partir de los datos que se le proveyeran.
No obstante, los antecedentes se remontan unas décadas más atrás: por ejemplo, hacia la mitad del siglo XX, Alan Turing, el reconocido matemático, planteó de manera científica y por primera vez la posibilidad de que las máquinas aprendieran a “pensar”.
Justamente en las matemáticas encontramos la base y, por tanto, la esencia, del machine learning. La estadística es su piedra angular y junto con la probabilidad y el cálculo diferencial, principalmente, cumple sus objetivos.
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Importancia del machine learning y conceptos relacionados
Como se mencionó, el aprendizaje automático forma parte de la inteligencia artificial (IA). Definamos en primer lugar qué significa este concepto que, junto con otros, dan una idea general de lo que implica el machine learning y sus aplicaciones.
Se denomina como IA a todas las capacidades que tiene una máquina, robot o computadora para replicar procesos similares a los de la inteligencia humana: aprender de experiencias, seguir ejemplos, reconocer objetos y situaciones, comprender y resolver problemas, así como tomar decisiones.
La inteligencia artificial, el big data, la ciencia y la minería de datos son conceptos clave para entender mejor qué es el machine learning.
Si bien la IA comenzó como un concepto de la ciencia ficción, pronto se convirtió en una realidad. En la actualidad está integrada en la vida cotidiana con el uso de herramientas digitales.
Algo tan aparentemente sencillo como pedirle a un teléfono celular que haga una llamada, tiene su base en la IA. Al ser su objetivo aprender a detectar patrones, procesarlos y devolver modelos, cualidades que antes se esperaba solamente de cerebros humanos, el machine learning deriva de la inteligencia artificial.
En este sentido, la importancia del machine learning radica en los resultados que arroja. Producir modelos rápida y automáticamente para analizar datos cada vez más cuantiosos y complejos es un interés de la ciencia de datos y de muchos sectores comerciales por sus aplicaciones prácticas.
Los datos que alimentan el machine learning han crecido exponencialmente en el último par de décadas. A inicios del siglo XXI, el concepto de big data se aplicó para todos aquellos datos que, por su cantidad y complejidad, y en algunos casos su velocidad, son casi imposibles de procesar por métodos tradicionales.
El big data no es un requisito para hacer machine learning, pero sí puede mejorar la precisión de los modelos obtenidos. De esta manera, las compañías aprovechan la enorme cantidad de datos que generan junto con sus usuarios.
La posibilidad de analizarlos, de detectar qué funciona y qué no, así como optimizar e implementar otras estrategias y métodos, y predecir tendencias son objetivos de la minería de datos. Esta disciplina tiene como pilares para cumplir sus propósitos la IA, la estadística y el machine learning.
La unión de todo lo anterior impulsa el desarrollo de modelos que de forma automática producen resultados precisos, confiables y rápidos.
Modelos así de exactos ofrecen la oportunidad a organizaciones de detectar riesgos a tiempo, potenciar sus ventas y proyectar escenarios rentables. Por esta razón, el machine learning es punta de lanza para muchos sectores.
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Funcionamiento del machine learning
En la informática tradicional, para que un sistema realice alguna tarea, se tiene que programar manualmente, es decir, escribir el código que defina con detalle lo que la computadora o máquina tiene que hacer.
En cambio, en el aprendizaje automático se usan algoritmos que puedan procesar conjuntos de datos sin necesidad de escribir un código concreto. Así que, en lugar de escribir, el algoritmo se alimenta de datos y produce resultados.
Para que el machine learning arroje resultados válidos, es necesario suministrarle al sistema datos relevantes. Como mínimo, se recomienda que, para una respuesta nueva, se usen 6 entradas de datos (1).
Entre más datos nuevos se vayan introduciendo, el algoritmo se entrenará y “aprenderá” mejor, por lo que producirá modelos más acabados o predicciones cada vez más cercanas a la realidad.
Aprendizaje supervisado
En este tipo de machine learning, se introducen datos etiquetados como una forma de entrenar al sistema. De esta forma, el algoritmo ya tiene clasificados esos datos y luego, con la entrada de nuevos, puede identificarlos sin necesidad de etiquetas.
En una aplicación cotidiana, estos sistemas de reconocimiento por aprendizaje supervisado se utilizan mucho para clasificar si un correo electrónico es spam o no. En otras palabras, tu bandeja de correo funciona bien debido al machine learning.
Aprendizaje no supervisado
En este caso, los datos suministrados no se etiquetan. Así, el algoritmo tendrá que detectar patrones por medio de similitudes y arrojar resultados. De cierta forma, se parece a la manera en que el cerebro humano clasifica la información exterior.
El reconocimiento facial es una aplicación del aprendizaje no supervisado, pues el algoritmo no está a la búsqueda de rasgos concretos, sino que detecta una serie de patrones que procesa como un mismo rostro.
La forma en que el machine learning funciona para distintas tareas está en constante actualización. Todos sus tipos son un centro importante de procesamiento e investigación.
Aprendizaje por reforzamiento
Se trata de un modelo de aprendizaje conductual. A diferencia del supervisado, no se introducen los datos etiquetados, pero el algoritmo tampoco trabaja completamente solo: recibe retroalimentación para que vaya afinando los resultados.
El sistema aprende con base en prueba y error; una dinámica de premios y castigos. Así creará la mejor estrategia posible a partir de la experiencia, mientras elude penalizaciones y busca mayores recompensas. Los automóviles autónomos funcionan bajo esta premisa.
Deep learning
El deep learning es un tipo bastante específico del machine learning; de hecho, se le considera como una categoría aparte. El deep learning añade redes neuronales en capas sucesivas con el objetivo de aprender de manera iterativa a partir de los datos.
Estas redes neuronales están diseñadas para imitar al cerebro humano y son bastante útiles con enormes conjuntos de datos no estructurados. Las computadoras entrenadas por deep learning son capaces de hacerse cargo de abstracciones y problemas mal planteados.
El deep learning se utiliza de manera cotidiana para el reconocimiento de imágenes (como la manera en que Google o Facebook saben que eres tú en una foto) o la verificación por voz.
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Aplicaciones del aprendizaje automático
Para cualquier industria que maneje una cantidad ingente de datos, el machine learning es muy útil. El conocimiento que obtienen con la información que resulta ayuda a las compañías a ser más eficientes y mucho más competitivas.
Aquí te presentamos una pequeña muestra de algunos sectores beneficiados:
- Motores de búsqueda y redes sociales
Para los motores de búsqueda, el machine learning es esencial para analizar muchas variables sobre cómo la gente utiliza Internet y con qué objetivos. Horarios, búsquedas frecuentes, resultados preferidos; todo juega un papel importante para la configuración y eficiencia de los resultados de búsqueda.
Respecto a las redes sociales, las recomendaciones, actualizaciones y la implementación de nuevas funciones, requieren del machine learning para procesar los datos que suministran los usuarios. Este es el big data en todo su esplendor.
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- Servicios financieros
Las dos aplicaciones más populares que utilizan bancos y entidades financieras a partir del aprendizaje automático son: la identificación de datos para reconocer oportunidades de inversión y la prevención de fraudes.
- Transporte
De esta forma, las rutas pueden ser más eficientes, con menos costos en la operación de logística y distribución, y agilizando el envío de trenes o vehículos, entre otros beneficios.
Otra de las aplicaciones importantes (y no por ello, precisamente positiva para el cliente) es la sobreventa de boletos que realizan las aerolíneas. El análisis y modelado de datos les permite definir en qué vuelos se puede aplicar y en qué porcentaje.
El machine learning permite a todas las empresas que manejan un gran nivel de datos hacer más eficientes su organización y funcionamiento.
- Industria del petróleo y gas
En este caso, el aprendizaje automático ha probado ser útil para predecir fallos en refinerías, así como analizar minerales del suelo y encontrar nuevos yacimientos por explotar.
- Sector público
El uso de algoritmos y la inteligencia artificial puede servir en las políticas de austeridad y el ahorro del gasto público. Asimismo, la prevención de fraudes y la suplantación de identidad son otras posibilidades.
- Cuidado de la salud
El surgimiento de dispositivos y aplicaciones de medición en tiempo real de las personas (signos vitales y otros datos), inauguró la tendencia del aprendizaje automático para esta industria.
Con el uso de esta tecnología, podrían prevenirse infartos cardiacos o cerebrales, así como identificar patrones que conduzcan a una mejoría en el diagnóstico y tratamiento de los pacientes.
Componentes del Proceso de Machine Learning
El proceso de machine learning se compone de varias etapas interconectadas que trabajan en conjunto para desarrollar modelos efectivos y precisos. A continuación, desglosaremos los componentes clave de este proceso.
Adquisición y Preparación de Datos
- Fuentes de Datos
La adquisición de datos es el punto de partida. Los datos pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos, archivos CSV, APIs web o incluso sensores. Es crucial que los datos sean relevantes, completos y representativos del problema que se está abordando.
- Limpieza y Transformación de Datos
Antes de que los datos sean utilizables, deben someterse a un proceso de limpieza y transformación. Esto implica la eliminación de valores atípicos, la imputación de valores faltantes y la normalización de las características. Los datos limpios y bien estructurados son esenciales para un modelo sólido.
Elección y Entrenamiento de Modelos
- Selección de Algoritmos Adecuados
La elección del algoritmo correcto depende del tipo de problema y los datos disponibles. Algunos algoritmos son más apropiados para problemas de clasificación, mientras que otros son mejores para regresión o agrupamiento. Investigar y experimentar con diferentes algoritmos es clave para encontrar el más adecuado.
- División de Datos y Validación
Para evaluar el rendimiento del modelo, los datos se dividen en conjuntos de entrenamiento y prueba. El conjunto de entrenamiento se utiliza para entrenar el modelo, mientras que el conjunto de prueba evalúa su rendimiento en datos no vistos. Además, la validación cruzada puede ayudar a obtener una evaluación más robusta al alternar los conjuntos de entrenamiento y prueba.
Evaluación y Mejora de Modelos
- Métricas de Rendimiento
Las métricas de rendimiento son indicadores que miden qué tan bien está funcionando el modelo. Para problemas de clasificación, las métricas pueden incluir precisión, recall y F1-score. En problemas de regresión, se pueden utilizar métricas como el error cuadrático medio (MSE) o el coeficiente de determinación (R²).
- Ajuste de Hiperparámetros
Los hiperparámetros son configuraciones ajustables que influyen en el rendimiento y comportamiento del modelo. Ajustar estos hiperparámetros de manera óptima es crucial para lograr un modelo bien ajustado. Esto se puede hacer utilizando técnicas como la búsqueda de cuadrícula o la optimización bayesiana.
El proceso de machine learning es iterativo y requiere un enfoque cuidadoso en cada etapa. Desde la selección de datos hasta la evaluación del modelo final, cada componente juega un papel esencial en la creación de modelos predictivos y analíticos precisos que pueden aportar conocimientos valiosos a una variedad de aplicaciones y campos.
Inteligencia artificial en el marketing digital
Cada vez es más evidente que las aplicaciones de la IA para el marketing digital se diversifican o modifican para producir resultados más precisos, y así optimizar las estrategias digitales.
El machine learning ha resultado muy útil debido a que en el marketing digital ya era importante el uso, procesamiento y análisis de datos. Ahora, con los algoritmos de IA, muchas funciones se han vuelto más eficientes.
Los datos siempre han acompañado la operación de las estrategias digitales.
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Algunas de las aplicaciones del machine learning para el marketing digital son:
- Interacción con clientes más relevantes. El uso de datos y herramientas de automatización abre la posibilidad para las empresas de identificar los tipos de clientes y sus necesidades; por ejemplo, cuáles son más demandantes o con cuáles funciona mejor cierta estrategia. Es pasar de lo reactivo a lo proactivo.
- Predicción de comportamientos futuros. Por medio del análisis de datos históricos, el machine learning puede contribuir a generar predicciones sobre los clientes que puedan abandonar un servicio. Asimismo, estos datos también permiten identificar las conductas de potenciales clientes.
- Experiencias mejoradas en e-commerce. La aplicación del machine learning en las compras en línea se relaciona con un proceso mucho más personalizado, que incluya recomendaciones muy precisas, basadas en el historial de compras y las similitudes entre usuarios, para volver más intuitiva toda la experiencia.
- Definición específica de una buyer persona. De igual manera, con el uso histórico de datos, el algoritmo puede arrojar información para identificar con mucha más exactitud cuáles son tus clientes ideales y así dirigir mejor tus estrategias.
- Mailing más eficaz. Las listas de correos electrónicos automatizados mejoran con el machine learning, pues permiten discriminar entre los clientes y potenciales clientes que tengan interés por ciertos productos, servicios, promociones, etc. De esta forma, se personaliza más el envío, teniendo mayores oportunidades de convertir.
- Usuarios de gran valor. En este caso, con el aprendizaje automático se analiza una base de datos de clientes para arrojar a los más valiosos o rentables. Luego se buscan perfiles similares, para no pasar a ninguno por alto, y captar su atención con estrategias dirigidas específicamente a ellos.
Como puedes ver, la inteligencia artificial en el marketing digital es muy valiosa y seguirá creciendo, puesto que cada vez hay más desarrollos y avances con el manejo de algoritmos, el volumen de datos que procesan y la exactitud de sus resultados.
Acerca de tendencias en el campo, se puede mencionar el análisis de opiniones para optimizar las ventas y descartar o incentivar ciertos productos o servicios, así como mejorar la atención al cliente con una valoración de su estado de ánimo y respuestas automáticas más útiles a las preguntas más comunes.
Otras tendencias son la publicidad hipersegmentada, que automatiza todo el proceso y ofrece contenidos publicitarios personalizados, además de estar acompañada del fortalecimiento de la privacidad y seguridad de usuarios ante ciberataques.
Otro gran objetivo respecto a la aplicación de la inteligencia artificial en el marketing digital es la creación automática de contenidos y copys, por medio de la generación y procesamiento del lenguaje natural, cuya efectividad está aún por verse.
Sobre esto, ya hay algunos intentos gracias al desarrollo del deep learning, que también mejora el procesamiento de la información. Es una de las tecnologías clave para entender, por ejemplo, la manera en que Google ha mejorado increíblemente su buscador.
Recuerda que cada vez que Netflix te recomienda una película, que te aparece algún tuit destacado o una noticia en el feed de Google, que válidas un acceso con tu voz o cara, o que aparece una publicidad en Facebook, el machine learning está detrás.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre el machine learning y la inteligencia artificial?
La diferencia clave entre el machine learning y la inteligencia artificial radica en su alcance y enfoque. La inteligencia artificial (IA) se refiere a la creación de sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el razonamiento y la toma de decisiones. Por otro lado, el machine learning es una técnica dentro de la IA que se enfoca en permitir a las máquinas aprender y mejorar a partir de datos, sin programación explícita. En resumen, mientras que la IA es el campo amplio, el machine learning es su herramienta específica para aprender de manera autónoma.
¿Cómo se selecciona el algoritmo adecuado para un proyecto de machine learning?
La elección del algoritmo adecuado para un proyecto de machine learning depende de varios factores. Primero, es esencial comprender el tipo de problema que se está abordando: clasificación, regresión, agrupamiento, entre otros. Luego, considera el tamaño y la naturaleza de los datos disponibles. Algunos algoritmos funcionan mejor con datos pequeños o grandes, mientras que otros son más efectivos con características específicas. La experimentación también es clave: prueba varios algoritmos y evalúa su rendimiento utilizando métricas relevantes antes de seleccionar el más adecuado.
¿Qué papel juegan los datos en el proceso de machine learning?
Los datos son el componente fundamental en el proceso de machine learning. Actúan como el combustible que alimenta los modelos y permite que aprendan patrones y relaciones. Cuantos más datos de calidad tengas, mejor será el rendimiento del modelo. Los datos deben ser representativos y abarcar una variedad de situaciones posibles. La limpieza y el preprocesamiento de datos también son esenciales para eliminar ruido y asegurarse de que los datos sean coherentes y relevantes para el problema en cuestión.
¿Cuál es la importancia de la validación cruzada en el entrenamiento de modelos?
La validación cruzada es una técnica crucial para evaluar la eficacia de los modelos de machine learning y abordar el problema del sobreajuste. En lugar de dividir los datos en un conjunto de entrenamiento y otro de prueba, la validación cruzada implica dividir los datos en varios subconjuntos (pliegues). Luego, se entrena y evalúa el modelo varias veces, alternando qué pliegue se utiliza para prueba y entrenamiento. Esto proporciona una estimación más confiable del rendimiento del modelo en datos no vistos, lo que ayuda a evitar la optimización excesiva y a seleccionar modelos más generalizables.
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