El machine learning es una de las ramas de la inteligencia artificial que más se está desarrollando actualmente en el marketing digital.

Y por supuesto, es la que mayor número de personas interesadas en crear su propio modelo de aprendizaje automático tiene.

Si tu eres de esas personas, tienes que tomar en cuenta que es de suma importancia conocer cuáles son los algoritmos de machine learning que se repiten con mayor frecuencia al momento de la resolución de problemas.

Así que, nos tomamos el tiempo de investigar cuáles son los 10 algoritmos más usados de machine learning para Marketing Digital y puedas crear tu propio modelo de aprendizaje automático. ¡Empecemos!

1. Algoritmos Basados en Instancias

Son modelos de aprendizajes que actúan en base a la resolución de problemas de decisión mediante instancias o muestras de entrenamientos que sean necesarios o importantes para el modelo ha desarrollar.

Entonces, cuando se busca realizar la clasificación de un nuevo elemento, se extraen todos los que sean lo suficientemente parecidos para poder usar su clasificación y nombrar o clasificar al nuevo elemento.

Este tipo de algoritmos también son conocidos como aprendizaje basado en memoria, y básicamente crean un modelo a partir de una base de datos predeterminada.

Además, le agregan datos nuevos con el fin de comparar que tan similares son con las muestras que ya existen para lograr hacer un match y realizar una mejor predicción.

Como dato extra, te contamos que en este grupo de algoritmos basados en instancias más utilizados son los k-Nearest Neighbor (kNN) y el Self-Organizing Map.

2. Algoritmos de Reducción de Dimensión

Este conjunto de algoritmos, tienen como objetivo principal aprovechar la estructura que existe de forma no supervisada con el fin de realizar una simplificación de los datos para poder comprimirlos.

Pero, ¿para qué sirven estos algoritmos? ¡Sencillo! Para visualizar mucho mejor los datos y para sintetizar un conjunto de variables para el uso de un algoritmo supervisado.

Además, nos da la facilidad de graficar aquellos modelos que son muy complejos y que en un inicio poseían múltiples características.

Los algoritmos de reducción de dimensión más utilizados al momento de realizar Machine Learning son el t-SNE y el Principal Component Analysis (PCA)

3. Algoritmos de Árbol de Decisión

Árbol de Decisión

Este es uno de los grupos de algoritmos más nombrados y, por tanto, más usados.

Se encargan de ajustar la toma de decisiones basándose en los valores reales y actuales de los atributos del big data.

¿Cómo funcionan? Bien, buscan el mejor árbol para poder balancear la posibilidad de ocurrencia y definir cuál es su importancia en cada rama y cada hoja, de esta manera logran catalogar un resultado.

Si te preguntas para que se utilizan, pues, más que todo para clasificar información, estructurar los caminos que se han tomado y medir su probabilidad de ocurrencia para mejorar su precisión en cada decisión.

Entre estos algoritmos destacan los árboles de clasificación y regresión (CART) y decisión de árbol condicional.

4. Algoritmos de Regresión

Los algoritmos de regresión son aquellos que se encargan modelar la relación entre distintas variables.

Empleando una medida de error en un proceso repetitivo para poder realizar predicciones mucho más certeras.

Este tipo de algoritmos se suelen emplear mucho más al momento de realizar análisis estadísticos.

Un ejemplo claro de estos algoritmos podría ser predecir cuántas personas sufren de hipertensión, basándose en características comunes como cuánta grasa consumen, si tienen una dieta saludable o no, entre otros.

Si vas a usar estos algoritmos, procura utilizar los mas usados como lo son el de algoritmo de regresión lineal y el algoritmo de regresión logística.

5. Algoritmos de Clustering o Algoritmos de Agrupación

Algoritmos de Clustering

Este tipo de algoritmos pertenece a la rama de aprendizaje no supervisado y se suelen utilizar para (tal como lo dice su nombre) agrupar y/o separar datos existentes de los que desconocemos.

Con el fin de hallar una relación entre los datos y crear puntos medios para diferenciar los grupos y descubrir cuáles son las características que tienen en común.

Los algoritmos más utilizados en este grupo son los k-means, k-medians e hierarchical clustering.

6. Algoritmos de Redes Neuronales

Este tipo de algoritmos están inspirados en nuestra red neuronal, desarrollando así el deep learning, la autonomía del aprendizaje automático.

Dichos algoritmos se encargan de detectar patrones mediante la imitación del comportamiento y la interconexión de neuronas.

Esto con el fin de encontrar una solución no lineal a diversos tipos de problemas complejos.

Generalmente, se utilizan para resolver problemas de clasificación y regresión, sin embargo, tienen un potencial tan amplio que pueden resolver diversidad de problemáticas.

Cabe mencionar que en años anteriores cuando la tecnología aún no estaba muy desarrollada, este algoritmo estaba muy limitado y requería mucha capacidad de memoria y procesamiento.

Pero, en la actualidad y gracias a los avances tecnológicos ha retomado fuerza para desarrollar procesos muy complejos.

Entre los algoritmos de redes neuronales más destacados del machine learning, vas a encontrar redes básicas y clásicas como compuerta xor, perceptron, multi lavered perceptron (MLP) y back-propagation.

7. Algoritmos de Aprendizaje Profundo o Deep Learning

Deep Learning

Estos algoritmos son la evolución de las redes neuronales artificiales de las cuales hablamos en el punto anterior, pero como toda evolución realiza procesos distintos, aunque, muy parecidos.

Estos algoritmos convierten grandes cantidades de datos en redes neuronales que están interconectadas mediante una serie de capas para que puedan procesar y ejecutar cálculos de manera paralela.

Puedes optar por algoritmos como convolutional neural networks o long short term memory neural networks.

8. Algoritmos Bayesianos

Estos algoritmos aprovechan a su favor los teoremas de probabilidad de Bayes para resolver problemas de clasificación y regresión.

Los más empleados en machine learning son el gaussian naive bayes, bayesian network y multinomial naive bayes.

9. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Procesamiento del Lenguaje Natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural tiene como fin hacer que una máquina pueda comprender el lenguaje humano tanto de manera escrito como oral mediante un conjunto de algoritmos.

Además de ser utilizado en machine learning orientado al aprendizaje y entendimiento del consumidor para realizar chatbots o asistentes como Siri, también se puede emplear en análisis de sentimientos en redes sociales.

10. Algoritmos Basados en Centroides

Estos tipos de algoritmos pertenecen al algoritmo de aprendizaje no supervisado y tienen como objetivo principal calcular el punto medio de los elementos con el fin de minimizar las distancias.

Por ejemplo, existe un grande de la música que utiliza muchos de estos algoritmos.

Sí, Spotify, utiliza algoritmos de machine learning para saber qué, cómo, cuándo y dónde poner a sonar la música que te gusta.

El servicio de música bajo demanda más grande del mundo Spotify, usa big data y machine learning para impulsar el éxito empresarial.

La compañía de música digital con más de 100 millones de usuarios ha estado ocupada este año impulsando y mejorando sus capacidades de servicio y tecnología a través de varias adquisiciones.

Datos: Potente subproducto de Streaming Music

Cuando tienes a decenas de millones de personas escuchando música cada minuto del día, tienes acceso a una cantidad extraordinaria de información.

Estos datos incluyen qué canciones obtienen el mayor tiempo de reproducción, desde donde los oyentes sintonizan e incluso qué dispositivo están usando para acceder al servicio.

No hay duda de que Spotify es una empresa basada en datos y los emplea en cada parte de la organización para tomar decisiones.

A medida que el servicio continúa adquiriendo datos, está utilizando esa información para entrenar los algoritmos y las máquinas para escuchar música.

Un ejemplo es la función «descubrimiento semanal» en Spotify que alcanzó a 40 millones de personas en su primer año.

Cada usuario obtiene una lista de reproducción de música personalizada cada semana que no haya escuchado antes en el servicio.

Spotify lider

Piensa en Google Analytics para músicos

Originalmente se lanzó en una versión web, pero la aplicación móvil permite a los músicos acceder a la información del autobús turístico y los datos de transmisión geográfica.

Estos pueden ser fundamentales para que los músicos y sus equipos planifiquen los viajes de manera más efectiva.

Los artistas también tienen más control sobre su presencia en Spotify, incluso seleccionando la «elección del artista», y pueden actualizar sus biografías y publicar listas de reproducción.

Esta es solo la última iniciativa de Spotify para hacer un esfuerzo concertado para capacitar a los artistas y hacerlos menos escépticos de la compañía.

«Fans First» es otro programa de Spotify que usa datos para encontrar a los fanáticos más apasionados de un artista y dirigirse a ellos con ofertas especiales.

Spotify adquiere empresas de tecnología para mejorar el servicio.

Con la adquisición de Niland, la cuarta adquisición para 2017, Spotify utilizará el producto basado en API y el aprendizaje automático para proporcionar a sus usuarios una mejor búsqueda y recomendaciones.

Además también adquirió el inicio de blockchain mediachain labs para ayudar a desarrollar soluciones a través de una base de datos descentralizada para conectar mejor a los artistas y los acuerdos de licencia con las pistas del servicio de Spotify.

En fin, ahora que sabes un gran ejemplo y de los 10 algoritmos de Machine que debes conocer, te preguntarás, ¿cómo debo escoger el algoritmo correcto para mi proyecto?

Primero que nada, debes determinar cuál es el objetivo que deseas conseguir de machine learning y segundo, debes verificar de qué datos dispones para realizarlo.

Una vez que tengas claros estos dos puntos y conociendo los algoritmos antes mencionados, puedes escoger el que mejor se adapte a tus necesidades.

Cuéntanos, ¿ya estás listo para crear tu propio proyecto de Machine Learning?

Si tienes más dudas o quieres ayuda con tu redes, comunícate con algún miembro de nuestro equipo.