Una guía sobre machine learning

Aún en la actualidad, hablar sobre términos ligados a aprendizaje automático nos sigue resultando poco familiar, y es que es un concepto relativamente nuevo en nuestra vida. Concretamente, dentro de este campo se encuentra el machine learning que, contrario a lo que pueda parecer, es un concepto tan accesible como útil para tus estrategias de marketing.

El machine learning, conocido en español como aprendizaje automático, es un sistema de análisis de datos. Su particularidad es que dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones y hacer predicciones. Dicho de otra forma, el machine learning genera unos patrones que aprenden de manera automática y suponen una ventaja importante a la hora de manejar una gran cantidad de datos.

Machine learning en el día a día

Esta rama de las ciencias informáticas está presente en nuestra vida diaria de una forma cada vez más evidente, ya que su capacidad de aprendizaje se emplea desde la mejora de motores de búsqueda como Google, hasta el campo de la robótica, pasando por la detección de fraudes en nuestras transacciones de compras online.

En un mundo dominado por un gran volumen de big data, las empresas son cada vez más conscientes del valor de la información que tienen a su alcance. Saber extraerla, procesarla y utilizarla supone una enorme ventaja competitiva que es conveniente aprovechar. Es aquí donde el machine learning entra en acción y se hace imprescindible.

En machine learning, la calidad de los datos prevalece sobre la cantidad

A pesar del gran potencial de este tipo de disciplina de las ciencias informáticas es necesario trabajar sobre un volumen de información importante para aportar respuestas que sean válidas, sin olvidar hasta qué punto la calidad de los datos es imprescindible: es preferible contar con aquellos fiables y útiles, aunque sean más reducidos, a tener una gran cantidad que no pueda ser objeto de análisis. Una vez más la calidad prima por encima de la cantidad.

Aunque en un principio, el Machine learning nació para afrontar tareas muy básicas, posteriormente, los investigadores empezaron a plantearse cómo y hasta qué punto se podía desarrollar, además de evaluar qué se podía conseguir gracias al aprendizaje automático.

A partir de aquí, fue desarrollándose hasta llegar al punto actual en el que gracias a la incorporación de nuevos datos, el sistema va aprendiendo, mejorando y adaptándose de manera totalmente autónoma, sin intervención humana. Para ello identifica grandes series de patrones complejos, teniendo como base los cálculos previos y generando resultados totalmente fiables.

El machine learning está en constante evolución debido a la creciente cantidad de datos

La clave de la capacidad de aprendizaje automático se basa en la construcción de datos previamente conocidos mediante algoritmos, capaces de estudiarlos y predecir comportamientos futuros.

El consumo digital de los usuarios ofrece al machine learning una cantidad de información cada vez mayor, permitiendo nuevos conocimientos y detectando tendencias de manera más rápida y eficiente. Pero para que continúe desarrollándose, será necesario seguir mejorando este aprendizaje automático y son los negocios quienes también necesitarán entender principios básicos para continuar mejorando su productividad. Su capacidad de adaptación tiene mucho potencial en disciplinas muy dispares. En el caso del sector del marketing digital permite ajustarse a cambios en el comportamiento de los consumidores y el entorno.

Una guía sobre marketing contextual