El aprendizaje automático supervisado: una clave para el éxito

¿Qué es el aprendizaje automático supervisado y cómo funciona?

El aprendizaje automático supervisado es un tipo de algoritmo que aprende de los datos de formación para predecir resultados y realizar diversas tareas.

Con algoritmos de formación supervisados, el equipo se entrena utilizando datos etiquetados, por lo que ya tiene las respuestas correctas. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisado se pueden comparar con la educación en el aula; los estudiantes aprenden distintas materias de un profesor.

Los algoritmos de formación supervisados se entrenan a través de datos, que enseñan un conjunto de modelos que dan el resultado deseado.

Con el tiempo, el modelo de aprendizaje automático supervisado aprende qué quieres que haga en función de los datos específicos que le has dado. Hay dos tipos de algoritmos de aprendizaje automático supervisado:

Clasificación

La clasificación del aprendizaje automático supervisado se utiliza cuando el resultado se puede clasificar en dos o más clases.

Por ejemplo, puedes enseñar al sistema a ordenar el correo spam enseñándole qué es. También puedes enseñarle a enviar determinados correos electrónicos mediante activadores, que en definitiva le dicen al ordenador qué enviar y cuándo enviarlo. En estos casos, le dices al equipo qué buscar y, con el tiempo, termina aprendiendo a buscarlo.

Regresión

Los algoritmos de formación supervisados por regresión se utilizan cuando el resultado es un valor continuo o real sujeto a cambios.

Por ejemplo, se suele utilizar para las proyecciones financieras porque si una variable cambia, la variable dependiente también cambiará, lo que dará una cifra completamente distinta a la anterior.

Una forma de utilizar la regresión para predecir el precio de un producto según el inventario si se va a descatalogar, o cómo una calculadora en línea puede decirte cuánto puedes pagar por una casa en función de variables como ingresos, deudas y entrada.

El modelo de equipo supervisado consta de cuatro pasos:

1. Recopilación y procesamiento de datos
2. Entrenamiento de modelos
3. Evaluación del modelo
4. Implementación de modelos

Para que funcionen los algoritmos de aprendizaje automático supervisado, deben tener un resultado deseado claro. Además, es necesario entrenarlos sobre cómo utilizar ciertos datos de formación.

Por ejemplo, los clientes de correo electrónico clasifican automáticamente los correos electrónicos de spam por ti en función de datos como líneas de asunto, reputación del remitente e incluso acciones que has realizado para poner los correos electrónicos intencionalmente en tu carpeta de spam. Una vez que el sistema está entrenado, puedes evaluar su rendimiento antes de implementarlo a escala.

Aprendizaje automático supervisado frente a semisupervisado frente a no supervisado

Hay tres tipos de aprendizaje automático que debes recordar: aprendizaje automático supervisado, semisupervisado y no supervisado. Como hemos explicado, el aprendizaje automático depende de los datos que el humano le introduzca para entrenar su comportamiento. El aprendizaje supervisado etiqueta todos los datos con la respuesta.

Por desgracia, no siempre es posible utilizar datos etiquetados. El aprendizaje no supervisado es un modelo de aprendizaje con un conjunto de datos que no incluye instrucciones. Este conjunto de datos es una colección de ejemplos sin un resultado deseado. En resumen, el equipo no se alimenta con la respuesta correcta.

En su lugar, la máquina debe encontrar una forma de estructurar los datos y extraer características útiles analizándolos. El modelo de aprendizaje automático no supervisado organiza los datos de varias maneras, entre ellas:

• Agrupación: la agrupación permite a las máquinas extraer conclusiones basadas en los datos dados. Mediante grupos cerrados de datos de formación, extraen algunas conclusiones.
• Detección de anomalías: la detección de anomalías puede ordenar los datos y encontrar instancias de una ruptura del patrón.
• Asociación: la asociación permite a las máquinas determinar qué nuevos datos deben agruparse en función de los datos de formación.

La diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado es que el no supervisado es menos preciso porque no se ha entrenado con las respuestas correctas.

El último tipo de aprendizaje automático es el semisupervisado, que es un tipo intermedio entre un aprendizaje supervisado preciso y un aprendizaje no supervisado menos preciso. El aprendizaje semisupervisado requiere un conjunto de datos de entrenamiento con datos etiquetados y sin etiquetar. Después, aprende lo que puede de los datos etiquetados y extrae conclusiones de los datos no etiquetados.

Ventajas de los modelos de formación supervisados

El aprendizaje automático aumenta tu rendimiento, gracias a que un equipo analiza grandes conjuntos de datos por ti. El aprendizaje automático supervisado tiene varias ventajas para tu empresa, entre ellas:

Mejora de la toma de decisiones

El aprendizaje automático supervisado es preciso porque ya conoce las respuestas gracias a los datos de entrenamiento. Dado que se basa principalmente en reglas, solo coincide con los registros que se ajustan a las condiciones adecuadas.

Por ejemplo, puedes utilizarlo para segmentar clientes en función de su edad y saber que es correcto porque ya le has dicho qué hacer y cómo hacerlo. El aprendizaje automático supervisado se puede utilizar para realizar predicciones financieras más precisas, ya que consume un número ilimitado de datos que puede ordenar mucho más rápido que un ser humano, lo que permite tomar mejores decisiones basadas en datos sin errores.

Información más relevante de los clientes

El aprendizaje automático supervisado puede mejorar la información de tus clientes para ayudarte a aprender más sobre su comportamiento. El aprendizaje automático te permite analizar la información que has recopilado de los clientes, incluidos los comportamientos y compras recientes, e interpretarlos.

Ahorra tiempo

Filtrar los datos requiere mucho tiempo, y los seres humanos cometen errores fácilmente. El aprendizaje automático supervisado simplifica la entrada de datos para mitigar los riesgos asociados con errores contables o de mantenimiento de libros. También te puede ayudar a calcular el valor vitalicio del cliente.

Por ejemplo, puedes utilizar los datos para aprender sobre los comportamientos de los clientes y predecir la probabilidad de conversiones.

Desafíos del aprendizaje automático

Por desgracia, el aprendizaje automático supervisado no es perfecto. Presenta varios desafíos, entre ellos los siguientes:

Sesgo de los datos

Hay muchos tipos de sesgos en las estadísticas que se pueden integrar en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Dado que el aprendizaje supervisado depende de un conjunto de datos para las respuestas, es fácil que se creen sesgos que pasen desapercibidos.

El sesgo del aprendizaje automático, o el sesgo de la inteligencia artificial, se produce dentro de los modelos de aprendizaje supervisado debido a las suposiciones que han hecho durante el aprendizaje.

Esta parcialidad puede provocar desequilibrios en los datos y problemas para evaluarlos y proporcionar predicciones precisas. Además, los seres humanos evalúan los resultados y pueden crear sus propios sesgos al leer los datos recopilados por el aprendizaje automático.

Mala calidad de los datos

Los datos desempeñan un papel importante en el comportamiento de los modelos de formación supervisados. Si les das datos de mala calidad, tendrán un resultado de mala calidad.

Para que las máquinas aprendan, debe haber suficientes datos. El aprendizaje automático es sofisticado, pero no tanto como el cerebro humano (todavía). De modo que requiere toneladas de datos para aprender, incluidos miles de ejemplos y respuestas.

No tener suficientes datos significa obtener resultados inexactos porque el ordenador se basa en ejemplos y debe recibir la respuesta para hacerlo bien cada vez.

Precio

El aprendizaje automático es caro y puede ser difícil encontrar un técnico de datos. Las máquinas supervisadas se basan en millones de ejemplos, que requieren mucho tiempo y son caras.

Uso del aprendizaje automático supervisado para tu empresa

Ahora que entendemos el aprendizaje automático supervisado y cómo funciona, es posible que te preguntes cómo puede utilizarlo tu empresa para mejorar sus procesos internos y externos. Algunos casos de uso del aprendizaje automático para empresas son:

Seguridad y detección de fraudes

El aprendizaje automático también puede proteger tu empresa mediante el filtrado de correos electrónicos de spam, la detección de ataques de phishing y la información a los departamentos de informática, así como la detección de fraudes basados en la detección de anomalías.

Segmentación de clientes

El aprendizaje automático supervisado en marketing puede crear segmentos o grupos de clientes en función de diversos factores como el historial de compras recientes, el comportamiento, la edad, el sexo, la ubicación geográfica, etc.

Con la segmentación de clientes, puedes dirigirte a los clientes en función del comportamiento, la demografía, la psicografía, la zona geográfica y mucho más, para asegurarte de que tus ofertas lleguen a las personas adecuadas en el momento adecuado.

Análisis de comentarios de clientes

Tus clientes te dan su opinión en toda la web. Pueden escribir reseñas de Google, Yelp o varias páginas web, darte una valoración de estrellas o escribir blogs sobre ti.

Por desgracia, es difícil analizar la cantidad de datos de retroalimentación de los clientes que recibe tu empresa, sobre todo si está en la web. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisado pueden ayudarte a supervisar y rastrear los datos mientras categorizas los comentarios en función de reglas establecidas para ayudarte a hacer seguimiento de la opinión de los clientes.

Predicciones y recomendaciones de ventas y atención al cliente

Tu tasa de abandono es el número de clientes que no completan las acciones y dejan de convertirse en clientes.

Puede tratarse de clientes comprometidos y fieles que dejan de comprar en tu empresa de comercio electrónico o nuevos clientes que no finalizan el proceso de pago durante un periodo determinado. Con el aprendizaje automático supervisado, puedes clasificar a los clientes por grupos según la probabilidad de abandono y separarlos de los clientes comprometidos y fieles para analizarlos más de cerca y encontrar nuevas formas de venderles y evitar que abandonen.

Además, el aprendizaje automático supervisado te permite analizar el comportamiento de tus clientes y sus últimas compras para darles recomendaciones sobre los productos que suelen comprar. Por supuesto, muchas empresas ya hacen alguna forma de recomendación.

Por ejemplo, tu servicio de streaming favorito puede mostrar programas que es más probable que te gusten según las películas y los programas que ya has visto.

Análisis predictivos

Los análisis predictivos pueden ayudarte a tomar decisiones comerciales más informadas ya que pueden pronosticar todo, desde la probabilidad de conversión de los clientes potenciales a ciertas cifras financieras. Puedes anticiparte a los resultados en base a varias variables de salida para ayudarte a tomar mejores decisiones.

Utiliza el aprendizaje automático como herramienta, no como sustitución al conocimiento

El aprendizaje automático es una herramienta diseñada para ayudarte a mejorar la eficiencia dentro de tu organización. Sin embargo, siempre requiere la participación humana.

Si utilizas software de automatización o de aprendizaje automático, debes asegurarte de proporcionar suficientes datos de alta calidad de los que pueda aprender para obtener resultados más precisos.

Mailchimp te permite aprovechar el aprendizaje automático a través de la automatización. Segmenta a tus clientes, aprende de los datos y crea campañas de marketing más eficaces hoy mismo.