Cómo entrenar a tu dragón: Primeros pasos con el aprendizaje automático – PromptCloud

La inteligencia artificial se ha abierto camino en la tecnología cotidiana que usamos desde hace bastante tiempo. Si alguna vez se ha preguntado cómo las recomendaciones de productos de Amazon son excepcionalmente relevantes para usted, la respuesta es IA. Los sistemas de inteligencia artificial funcionan como magia, pero para crear un buen sistema de IA, debe tener grandes conjuntos de datos relevantes a su disposición. El algoritmo de aprendizaje automático debe alimentarse con datos, y cuantos más datos le proporcione, mejor se desempeñará en su trabajo. Veamos cómo funciona el aprendizaje automático de un vistazo.

Componentes de un sistema de Machine Learning

Cada sistema de aprendizaje automático tiene tres componentes principales:

Modelo: El componente que se encarga de las identificaciones y predicciones.

Parámetros: Los factores o señales que se utilizan para tomar decisiones.

Aprendiz: un sistema que realiza cambios en los parámetros que, a su vez, dan como resultado la modificación del modelo, tomando señales de las diferencias en las predicciones y los resultados.

Tomemos un ejemplo del mundo real para entender mejor el concepto. Considere que usted es un maestro que está tratando de identificar la cantidad óptima de tiempo que los estudiantes deben dedicar a estudiar para obtener la calificación más alta en un examen. Veamos cómo se puede resolver esto con la ayuda del aprendizaje automático.

Construyendo el modelo

Como comentamos, todo comienza con el modelo. Inicialmente, el ser humano que construye el sistema ML debe darle un modelo para comenzar. En nuestro caso, el profesor puede suponer que estudiar durante cinco horas debería dar la mejor puntuación en el examen.

El modelo dependerá además de los parámetros proporcionados para realizar los cálculos y ajustarse. Aquí, los parámetros serían los puntajes recibidos en las pruebas y las horas dedicadas al estudio. Algo como esto:

0 horas = 50% de puntuación
1 hora = 60% de puntuación
2 horas = 70% de puntuación
3 horas = 80% de puntuación
4 horas = 90% de puntuación
5 horas = 100% de puntuación

El sistema ML expresará lo anterior en una ecuación matemática para desarrollar una línea de tendencia del resultado esperado.

Aprendiendo del conflicto

Ahora que tenemos el modelo inicial, es hora de ingresar los parámetros. Debe alimentar el modelo con los datos, que serían los "puntajes de las pruebas y las horas estudiadas" para diferentes estudiantes. Como era de esperar, las puntuaciones de entrada no coincidirán exactamente con el modelo programado manualmente. Los resultados reales serían más altos o más bajos que la línea de tendencia prevista.

Esta situación de conflicto es lo que desencadena la actividad de aprendizaje en un sistema de aprendizaje automático.

El proceso de aprendizaje

Los datos que se alimentaron al sistema de aprendizaje automático son lo que llamamos un "conjunto de datos de entrenamiento" y son utilizados por el componente de aprendizaje en un sistema de aprendizaje automático para entrenar y optimizar el modelo para mejorarlo.
En nuestro caso, el alumno compararía las puntuaciones de entrada y verificaría qué tan lejos están del modelo inicial. Luego, el alumno usa matemáticas complejas para modificar el modelo y alinearlo más con los datos reales. El modelo podría ser alterado a algo como esto:

0 horas = 45% de puntuación
1 hora = 55% de puntuación
2 horas = 65% de puntuación
3 horas = 75% de puntuación
4 horas = 85% de puntuación
5 horas = 95% de puntuación
6 horas = 100% de puntuación

La predicción ha sido alterada y muestra que se requieren 6 horas de estudio para obtener la mejor puntuación en esta prueba. De esta manera, el alumno sigue haciendo cambios pequeños y relevantes en el modelo a medida que obtiene más datos. Como el proceso se repite un número determinado de veces, la predicción alcanza una puntuación de confianza bastante buena y esto significa que el sistema ML ha tenido éxito. La precisión de su predicción depende en gran medida de la cantidad de datos que recibe. Este fue un ejemplo simple y los casos de uso del mundo real podrían ser mucho más complejos. Puede obtener más información sobre los aspectos técnicos del aprendizaje automático en nuestro blog reciente sobre los diez mejores marcos de aprendizaje automático .

Aplicaciones de ML en las principales industrias

El aprendizaje automático se puede aplicar a casi todas las verticales de la industria para generar cambios y crecimiento radicales. Veamos algunas de las aplicaciones populares de los principales dominios.

Cree una búsqueda centrada en el cliente: ¿No sería genial si los motores de búsqueda de comercio electrónico pudieran pensar exactamente como los humanos? Uno de los problemas comunes con la búsqueda de comercio electrónico es que los usuarios abandonan un portal de comercio electrónico porque los resultados de productos devueltos por el sitio para una búsqueda en particular no eran relevantes. Este problema se puede resolver aprovechando el procesamiento del lenguaje natural para contextualizar y reducir el significado de una consulta de búsqueda, mejorando así la experiencia de búsqueda de comercio electrónico.

Retargeting a clientes potenciales: Retargeting es una excelente manera de traer de vuelta a los clientes que abandonaron el carrito sin verificar o visitaron una página de producto determinada varias veces, sin hacer un movimiento. Al identificar de manera inteligente la intención de un comprador de comercio electrónico, puede enviarle una oferta que simplemente no puede rechazar. Esta es una excelente manera de multiplicar sus tasas de conversión sin mucho esfuerzo.

Identifique prospectos objetivo excepcionales: identificar sus prospectos de alto potencial es clave para generar más ingresos. Con el uso del aprendizaje automático para analizar los patrones de compra de sus clientes, puede detectar fácilmente los clientes potenciales excepcionales y dirigirse a ellos con mayor precisión, mejorando así su generación de clientes potenciales.

Mejorar las recomendaciones para los clientes: los motores de recomendación están diseñados para registrar los patrones de compra de los clientes para recomendar productos que probablemente necesitarán a continuación. Un ejemplo simple sería la sugerencia de una funda de teléfono a alguien que acaba de comprar un nuevo teléfono inteligente. La relevancia de las recomendaciones sería extremadamente alta considerando que ya existe una mina de oro de datos históricos disponibles sobre los patrones de compra de los clientes.

Aborde las reseñas falsas: las reseñas de los clientes, tanto positivas como negativas, afectarán las decisiones de compra de los compradores de comercio electrónico. Se sabe que las marcas se involucran en la propagación de críticas negativas para derribar a sus competidores. Muchos minoristas de comercio electrónico han comenzado a usar inteligencia artificial para combatir las reseñas falsas al enfatizar las reseñas verificadas y útiles.

Atracción de talento: la identificación y atracción de talento relevante con la ayuda de la IA ha experimentado un auge en los últimos años. Linkedin, por ejemplo, utiliza el aprendizaje automático para recomendar trabajos al relacionarlos con las habilidades y calificaciones del candidato. Otros sitios de trabajo populares como Glassdoor, Seek e Indeed también usan algoritmos de aprendizaje automático similares para crear mapas de interacción a partir de búsquedas, publicaciones, clics y conexiones anteriores de los usuarios. Puede obtener más información sobre la búsqueda de empleo y cómo funciona aquí.

Detección de desgaste: comprender a los empleados y por qué deciden irse o quedarse en una empresa es una de las preguntas principales en el análisis de recursos humanos. Identificar el riesgo de abandono exige un reconocimiento de patrones avanzado y una serie de variables que deben configurarse de forma personalizada para la empresa en cuestión. Con la ayuda del aprendizaje automático, los puntos aparentemente lejanos se pueden conectar en segundos, liberando el tiempo de los representantes de recursos humanos para centrarse en minimizar el riesgo en lugar de identificarlo.

Seguimiento y evaluación de solicitantes: en las empresas que reciben grandes volúmenes de solicitantes, el seguimiento y la evaluación son una gran carga de trabajo que solo puede minimizarse mediante el uso del aprendizaje automático. Si bien la búsqueda de los mejores talentos va en aumento, muchos representantes de recursos humanos han comenzado a utilizar evaluaciones basadas en algoritmos para hacer que la tarea sea más rápida y significativamente eficiente.

Precios dinámicos y pronóstico de tarifas: los precios de los hoteles y las tarifas de los vuelos cambian en un abrir y cerrar de ojos y también pueden variar mucho según el proveedor de servicios. Estos cambios no se pueden rastrear manualmente. Por lo tanto, los servicios de web scraping se aprovechan para monitorear los cambios de precios y estos datos se usan para predecir tarifas futuras y para ajustar la estrategia de precios. Con los datos históricos de precios a su disposición, puede crear un algoritmo de aprendizaje automático capaz de predecir futuros cambios de precios. Los parámetros de entrada podrían incluir tendencias estacionales, ofertas especiales, crecimiento de la demanda y competidores activos.

Descargar conjuntos de datos de viaje de DataStock

Asistentes de viaje inteligentes: dado que la conveniencia es el rey en el mundo acelerado de hoy, los servicios inteligentes impulsados ​​por IA están ganando popularidad en muchas industrias. La reserva de viajes es una de esas áreas en las que la automatización impulsada por algoritmos puede ser de gran ayuda. Se pueden entrenar bots inteligentes para que escuchen su plan de viaje y hagan la reserva por usted. Los asistentes virtuales impulsados ​​por IA incluso están integrados en aplicaciones de mensajería instantánea populares como Facebook Messenger, Telegram, Skype y Slack. Con esto, los usuarios pueden hacer una gran cantidad de cosas, como encontrar las ofertas más baratas, hacer reservas de hotel y reservar vuelos. Dichos asistentes inteligentes también pueden brindar valiosas sugerencias a los usuarios sobre destinos populares, lugares para comer, atracciones turísticas y más.

Datos de entrenamiento para el aprendizaje automático

Ahora que tienes más claro el concepto de aprendizaje automático, es hora de aplicarlo en tu negocio y obtener innumerables beneficios. En todas las aplicaciones innovadoras de IA, una cosa que sigue siendo común son los datos de entrenamiento. Necesitaría un suministro constante de datos para entrenar su sistema de aprendizaje automático, ya que es el componente más vital de un sistema de aprendizaje automático por todos los medios.

Los conjuntos de datos de entrenamiento deben ser recientes, relevantes y de buena calidad para que su sistema de aprendizaje automático resulte útil. Mientras busca conjuntos de datos de capacitación , puede consultar DataStock , que le permite descargar conjuntos de datos completos, limpios y listos para usar de una amplia gama de industrias como comercio electrónico, reclutamiento, viajes, atención médica y clasificados.