¿Qué es el aprendizaje automático no supervisado?
El aprendizaje no supervisado es un algoritmo que permite a las máquinas aprender de forma independiente. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan conjuntos de datos sin etiquetar para descubrir patrones y agrupaciones sin necesidad de intervención humana. A diferencia de otros tipos de aprendizaje automático, los algoritmos de aprendizaje no supervisado no se basan en datos de entrenamiento, sino que sacan conclusiones basadas en los datos que tienen delante. Descubre similitudes y diferencias en los conjuntos de datos y nos transmite esa información para mejorar las funciones comerciales.
Hay dos tipos principales de algoritmos de aprendizaje no supervisado:
Agrupación
La agrupación es un modelo de aprendizaje en el que la máquina agrupa los datos en conjuntos basados en similitudes. El aprendizaje automático no supervisado por agrupación encuentra similitudes en los conjuntos de datos y los clasifica en función de las funciones comunes.
Un ejemplo de aprendizaje no supervisado por agrupación sería si estás analizando los datos de los clientes. En este caso, puede agrupar a todas las mujeres en un grupo y a los hombres en otro.
Asociación
La asociación en el aprendizaje automático supervisado es un método utilizado para encontrar relaciones entre varias variables en un conjunto de datos grande. Se utiliza para definir un conjunto de datos que se producen juntos, lo que puede hacer que tu marketing sea más eficaz.
Por ejemplo, puedes determinar la probabilidad de que los clientes que compraron un producto compren otro.
Aprendizaje automático no supervisado frente a semisupervisado frente a supervisado
Como hemos mencionado, hay varios tipos de aprendizaje automático: no supervisado, semisupervisado y supervisado.
El aprendizaje supervisado difiere del aprendizaje no supervisado en que un modelo de aprendizaje automático supervisado produce resultados basados en datos de entrenamiento que utiliza como ejemplos. Estas máquinas ya tienen las respuestas correctas dadas por los científicos de datos humanos.
Por otra parte, los algoritmos de aprendizaje no supervisado utilizan la introducción de datos sin etiquetar para sacar conclusiones sin necesidad de intervención humana.
Los modelos de aprendizaje automático semisupervisados son una combinación de los dos. Pueden tener algunos datos etiquetados y puntos de datos sin etiquetar, lo que les permite sacar conclusiones y resolver problemas.
Por ejemplo, una máquina puede observar los datos etiquetados o imágenes de diferentes frutas y tener que etiquetar el resto en función de las diversas características de cada una de ellas.
El aprendizaje automático supervisado es costoso porque para entrenar a las máquinas se necesitan millones de ejemplos. Sin embargo, el aprendizaje automático semisupervisado requiere menos ejemplos y permite a las máquinas sacar conclusiones basadas en datos de entrenamiento limitados.
Los algoritmos de aprendizaje no supervisado evalúan los puntos de datos sin etiquetar para encontrar información sin ayuda de los seres humanos, lo que les permite encontrar patrones ocultos y agrupar los datos etiquetados de forma eficaz.
Además, los algoritmos de aprendizaje no supervisado pueden gestionar técnicamente problemas más complicados que los modelos supervisados porque no dependen de los datos de entrenamiento.
Cómo utilizar el aprendizaje automático no supervisado para el marketing
El agrupamiento es el modelo de aprendizaje no supervisado más común, ya que puede agrupar fácilmente conjuntos de datos sin tener que definirlos de antemano.
Los modelos de ML supervisado encuentran patrones y similitudes en los puntos de datos sin etiquetar y sin clasificar sin necesidad de intervención humana.
Así pues, ¿qué significa esto para tu negocio? Estas son algunas de las formas en las que puedes utilizar el aprendizaje automático no supervisado para el marketing:
Segmentación de clientes
El aprendizaje automático en marketing puede mejorar los esfuerzos de personalización con la segmentación de clientes.
La segmentación de clientes es la práctica de agrupar a los clientes en función de características similares, como ubicación, edad, sexo, intereses y comportamiento, lo que permite a los profesionales del marketing crear perfiles tipo de clientes para cada mercado objetivo.
Con los segmentos de clientes, puedes enviar campañas de marketing por correo electrónico más personalizadas y encontrar nuevas formas de comercializar a varios tipos de clientes en función de los datos etiquetados que tienes sobre ellos.
Exploración y visualización de datos
La exploración y visualización de datos te permiten ver tus puntos de datos en lugar de mirar un montón de números en una hoja de cálculo.
El aprendizaje no supervisado puede crear visualizaciones, como gráficos y paneles de control, para ayudarte a aprender sobre diversos tipos de datos dentro de tu organización. Además, pueden crear paneles de control interactivos que te permiten explorar tus datos más a fondo para comprender mejor lo que significan los datos.
Detección de anomalías
La agrupación permite detectar valores atípicos o diferencias dentro de los datos, también conocidos como anomalías. Por ejemplo, una empresa financiera puede utilizar el aprendizaje automático no supervisado para avisarte de cualquier cargo extraño en la tarjeta de empresa, lo que indica transacciones fraudulentas.
Las anomalías se producen en los datos periódicamente y pueden ayudar a las empresas a identificar los momentos en los que necesitan actuar, tanto si son financieras como si no. Por ejemplo, pueden identificar valores atípicos en los datos de sus clientes, que pueden agruparse y servir para descubrir un segmento de mercado oculto que no sabían que tenían.
Recomendaciones
Recuerda que el aprendizaje no supervisado puede agrupar fácilmente los elementos en función de los datos. Las recomendaciones de artículos cuando compras en línea o las recomendaciones de televisión y películas en tu sitio de streaming favorito son casos de uso común del aprendizaje automático.
El aprendizaje no supervisado aprende sobre los clientes en función de su comportamiento. Por ejemplo, si ves muchas películas de terror en Netflix, te recomiendan más películas y series de televisión de terror, gracias al aprendizaje no supervisado.
Las empresas pueden utilizar esta función para ventas adicionales y ventas cruzadas más eficaces para proporcionar sugerencias basadas en los productos vistos o comprados. Por ejemplo, si alguien opta por comprar unos vaqueros, el sistema puede recomendar una camiseta que combine.