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Comprender la regresión del aprendizaje automático: Una guía completa

Descubre cómo tomar decisiones empresariales de éxito aprovechando la regresión en el aprendizaje automático. Explora tipos de regresión y cuándo usarlos.

El aprendizaje automático o machine learning ha evolucionado hasta convertirse en una de las herramientas más potentes del mundo de los negocios. Pero, ¿cómo puedes utilizar el aprendizaje automático en beneficio de tu negocio? Con acceso a análisis de regresión de aprendizaje automático, puedes completar tu conjunto de datos y tomar decisiones más precisas.

Por ejemplo, el aprendizaje automático de regresión lineal puede ayudarte a estimar los datos que faltan dentro de tu rango de datos y a estimar los datos futuros que podrían estar fuera de tu rango de datos. De este modo, puedes asegurarte de que dispones de suficiente información para averiguar qué pasos debes dar a continuación en tu negocio.

Antes de que ver cómo puedes utilizar exactamente el aprendizaje automático para tu negocio, necesitas entender en qué consiste la regresión en el aprendizaje automático y sus diferentes tipos.

¿Qué es la regresión de aprendizaje automático?

Antes de responder a esta pregunta, tenemos que saber qué es la regresión. El análisis de regresión implica que estás calculando la relación entre una variable dependiente y una o varias variables independientes en función de la información que tienes entre manos.

Verás la información que tienes delante, averiguarás qué función se ajusta más a los datos y luego usarás esa función para suplir las carencias en el conjunto de datos.

Si crees que faltan datos, interpolarás los datos que falten en función de la función de regresión. O, si deseas estimar información futura que se encuentra fuera del rango actual, deberás realizar una extrapolación para obtener esa información.

El aprendizaje automático puede utilizar la regresión para ayudarte a encontrar la función correcta en función de los datos que tienes delante. A continuación, puedes utilizar el aprendizaje automático para ampliar tu conjunto de datos o suplir las carencias que pueda haber. Ahí es donde puede ser útil la regresión de aprendizaje automático.

Ventajas del uso de la regresión de aprendizaje automático

El uso de la regresión de aprendizaje automático tiene varias ventajas significativas. Las principales son:

Rápida identificación de funciones

Aunque es posible identificar la función matemática que coincida con el conjunto de datos por tu cuenta, es probable que puedas usar la regresión de aprendizaje automático para hacerlo más rápidamente. Esto te puede ayudar a ahorrar una cantidad significativa de tiempo.

Suplir las carencias de datos

También puedes utilizar la regresión de aprendizaje automático para identificar las carencias en tu conjunto de datos y suplirlas. De este modo, dispones de un conjunto de datos más robusto que puedes utilizar para tomar decisiones.

Previsión de tendencias

Debes estar al tanto de las últimas tendencias si deseas que tu negocio tenga éxito. Con acceso a los modelos de regresión de aprendizaje automático, puedes pronosticar e identificar tendencias que te faciliten la toma de decisiones comerciales.

Previsión de los resultados

Incluso puedes utilizar modelos de regresión de aprendizaje automático para predecir los resultados en función de ciertos conjuntos de información. Esto puede ayudarte a aumentar la transparencia y tomar la decisión correcta en determinados casos.

Predicciones de mercado

Incluso puedes utilizar la regresión de aprendizaje automático para realizar predicciones en medio de las fuertes fluctuaciones del mercado. Esto puede dar una sensación de estabilidad a tu negocio.

Con acceso a informes y análisis detallados a partir de la regresión de aprendizaje automático, puedes averiguar qué pasos dar a continuación.

Tipos de regresión de aprendizaje automático

Existen muchos tipos de regresiones y aprendizaje automático. Los más habituales son:

Regresión lineal sencilla

Este tipo de aprendizaje automático suele ser el primer tipo de regresión de aprendizaje automático que se aprende. Con un modelo de regresión lineal simple, existe una relación entre una única variable de entrada y una única variable de salida separada. El modelo de aprendizaje automático tratará de averiguar cómo están relacionadas ambas variables.

Regresión lineal múltiple

Si tienes más de dos variables en juego, ahora te enfrentas a una regresión lineal múltiple.

El objetivo del modelo de aprendizaje automático es intentar encontrar la relación entre varias variables de entrada y una variable de salida por el otro lado. Si tienes varias variables y estás intentando encontrar el patrón entre ellas, podrías utilizar la regresión lineal múltiple para ayudarte.

Regresión polinomial

Si tienes datos que no se pueden separar de una manera lineal, es posible que tengas que utilizar la regresión polinomial. Este tipo de regresión es similar a la regresión lineal pero, en lugar de una línea, estás intentando encontrar una curva que se ajuste a todos los puntos de datos. Debido a que la función que se ajusta a los datos puede ser una curva, se denomina no lineal.

Regresión de vectores de soporte

La regresión de vectores de soporte es un algoritmo que te permite predecir valores discretos teniendo en cuenta la información que tienes entre manos. Este tipo de regresión tiene como objetivo encontrar la línea que mejor se adapta al modelo. Esa línea cruzará el número máximo de puntos representados por el conjunto de datos. A continuación, una vez que tengas la línea que mejor se ajuste, puedes predecir otros valores en el conjunto de datos.

Regresión de árboles de decisión

El objetivo de la regresión de árboles de decisión es crear modelos de clasificación que adopten la estructura de un árbol. La regresión comenzará con el conjunto de datos y se dividirá en subconjuntos cada vez más pequeños. Esto expandirá poco a poco el árbol, creando nodos de decisión y nodos de hoja. El nodo de decisión tiene dos o más ramas fuera de él, mientras que el nodo de hoja representa una decisión única y selectiva.

Regresión de bosque aleatorio

Si tienes varios algoritmos de aprendizaje automático que necesitas combinar en un solo modelo, tienes una regresión de bosque aleatorio. La regresión de bosque aleatorio utiliza el aprendizaje supervisado para combinar predicciones de varios algoritmos en un solo algoritmo que se puede aplicar a varias situaciones.

El algoritmo final adoptará la forma de un árbol, con diferentes funciones que se utilizan para dividir los nodos a medida que te desplaces por el árbol. Luego se deberían incluir predicciones finales en la parte inferior.

¿Cómo funciona la regresión de aprendizaje automático?

Entonces, ¿cómo funciona exactamente la regresión de aprendizaje automático? El proceso consta de algunos pasos. Que son:

Preparación y recopilación de datos

En primer lugar, debes recopilar una gran cantidad de información para desarrollar tu modelo. También es posible que tengas que formatear los datos de una manera que el algoritmo de aprendizaje automático pueda comprender. Asegúrate de revisar y comprobar los datos para asegurarte de que sean exactos antes de crear un modelo donde vayan a emplearse.

Entrenamiento y validación de modelos

Ahora es el momento de entrenar y desarrollar un modelo. Por lo general, esto implica usar un gran conjunto de datos de entrenamiento para enseñar al modelo cuál es el resultado esperado.

Tendrás que validar el modelo para asegurarte de que funcione exactamente como se espera y debes asegurarte de que el algoritmo de correlación coincida con los puntos de datos que has proporcionado.

Pruebas y despliegue de modelos

Una vez que hayas implementado un modelo, debes probarlo bien. Es posible que tengas que proporcionarle al modelo unas cuantas situaciones hipotéticas y asegurarte de que la información que te proporcione sea precisa. Una vez que hayas probado y validado el modelo, puedes implementarlo para un uso más amplio.

Perfeccionamiento y mantenimiento de modelos

El hecho de poner en marcha el modelo no significa que puedas olvidarte de él. Debes vigilarlo para asegurarte de que no cometa ningún error. Es posible que tengas que ajustar cierta información relacionada con el modelo para asegurarte de que funciona exactamente como se espera.

Casos prácticos de regresión de aprendizaje automático

Hay varias situaciones en las que la regresión de aprendizaje automático puede ser beneficiosa. Por ejemplo:

Previsión de ventas

Puedes utilizar el aprendizaje automático para pronosticar tus ventas. Por ejemplo, es posible que tengas muchos clientes potenciales interesados en tus productos y servicios.

Es posible utilizar la regresión de aprendizaje automático para predecir cuántas unidades comprarán tus clientes durante el próximo trimestre. Esto podría facilitarte la generación de predicciones más precisas relacionadas con la generación de ingresos.

Análisis de marketing

El aprendizaje automático en marketing ha recorrido un largo camino y puedes utilizar la regresión de aprendizaje automático para ayudar a optimizar tu campaña de marketing.

Existen diferentes maneras de utilizar la inteligencia artificial en el marketing y es posible que puedas utilizar el aprendizaje automático para ayudarte a descubrir cuáles de tus campañas de marketing serán las más eficaces. De este modo, puedes utilizar tus recursos de forma inteligente, maximizando el retorno de tu inversión.

Segmentación de clientes

Si deseas maximizar los resultados de tus esfuerzos de ventas y marketing, los segmentos de clientes son importantes. La regresión de aprendizaje automático puede ayudarte a determinar cuál de tus segmentos responderá mejor a ciertas técnicas de marketing y qué segmentos se beneficiarán más de productos y servicios específicos.

Con un modelo de regresión de aprendizaje automático, puedes averiguar cómo optimizar el valor de tus recursos y asegurarte de dirigirte a los segmentos de clientes adecuados con las técnicas, productos y servicios de marketing correctos.

Mantenimiento predictivo

Incluso puedes utilizar la regresión de aprendizaje automático para manejar el mantenimiento predictivo. Puedes seguir algoritmos que te indiquen cómo debes manejar el mantenimiento relacionado con diferentes equipos, aplicaciones e incluso modelos de aprendizaje automático. De esa manera, sabes que funcionan exactamente como se espera.

Control de calidad

También puedes utilizar los datos de aprendizaje automático para ayudarte con el control de calidad. En particular, puede ayudarte con la calidad de los datos.

Puedes utilizar la regresión de aprendizaje automático para identificar las anomalías, evaluar la relevancia de tus datos, eliminar conjuntos duplicados e incluso suplir las carencias en tus datos. De este modo, sabrás que tus datos son coherentes en todas las plataformas.

Implementa el análisis de regresión y métodos de aprendizaje automático en tu proceso de trabajo

El análisis de regresión de aprendizaje automático tiene el potencial de beneficiar significativamente tu proceso de trabajo, proporcionándote una serie de análisis de público y valores predictivos que te permitan tomar la decisión correcta.

Mailchimp te proporciona un montón de herramientas de aprendizaje automático, como un asistente creativo que puede ayudarte a maximizar tus procesos de toma de decisiones. Explora las herramientas que te ofrece Mailchimp hoy mismo y aprovecha el nuevo sistema de aprendizaje automático.

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