El Machine Learning se ha aplicado a muchas disciplinas y tiene aplicaciones muy diversas, como la seguridad de los datos, las finanzas, la sanidad, los algoritmos de búsqueda e incluso los coches inteligentes.
En la actualidad, también se está utilizando para la investigación de mercados, por lo cual hemos realizado un artículo para compartirte un poco más sobre este tema para que puedas integrarlo como parte de tus métodos de investigación.
¿Qué es el Machine Learning?
El machine learning o aprendizaje automático es el proceso en que una Inteligencia Artificial aprende y se adapta a partir de los datos sin necesidad de programación explícita.
El Machine Learning se lleva a cabo mediante el uso de algoritmos que convierten un conjunto de datos en un modelo, con el fin de analizar y extraer inferencias de patrones en los datos.
Mediante el Machine Learning es posible extraer información de grandes volúmenes de datos (big data). Por ejemplo, se puede transformar una gran cantidad de datos existentes sobre un producto o servicio en una lista detallada de perspectivas en el propio lenguaje de los clientes.
Conoce algunos modelos de machine learning.
Ventajas del Machine Learning
Algunas ventajas de implementar Maching Learning en un negocio en expansión son:
Desarrollar más productos y servicios
Con los datos en la mano, las empresas tienen mucha más información y capacidad para predecir lo que quieren los clientes, incluso antes de que sean conscientes de que lo quieren y con esto desarrollar nuevos productos y servicios basados en las conclusiones del software de Machine Learning.
Las empresas se benefician de la IA utilizando los datos para adaptar sus servicios a los diferentes tipos de necesidades de los clientes.
Optimización de contenidos
El Machine Learning es capaz de ayudar a los profesionales del marketing a crear estrategias de contenidos descubriendo nuevas ideas de contenidos basadas en la investigación, identificando los grupos de temas con mejor rendimiento, mostrando las palabras clave más relevantes en su nicho de mercado y automatizando la medición del rendimiento.
Mejorar la experiencia del cliente
El Machine Learning puede mejorar la experiencia del cliente online del cliente de muchas maneras, por ejemplo:
- Guiar la experiencia de compra, haciendo recomendaciones personalizadas de productos para ayudar al cliente a encontrar lo que quiere;
- Garantizar que tu tienda en línea nunca se quede sin existencias, o proporcionar alternativas si las existencias son escasas.
- Proporcionar a los clientes un servicio de asistencia las 24 horas del día.
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4 tipos de Machine Learning
Existen 4 tipos de Machine Learning o aprendizaje automático:
Machine Learning supervisado
El Machine Learning supervisado se define por su uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos que clasifiquen datos o predigan resultados con precisión. A medida que los datos de entrada se introducen en el modelo, éste ajusta sus ponderaciones hasta que se ha ajustado adecuadamente.
En el Machine Learning supervisado, la máquina aprende con el ejemplo. El operador proporciona al algoritmo de Machine Learning un conjunto de datos conocido que incluye las entradas y salidas deseadas, y el algoritmo debe encontrar un método para determinar cómo llegar a esas entradas y salidas.
Mientras el operador conoce las respuestas correctas al problema, el algoritmo identifica patrones en los datos, aprende de las observaciones y hace predicciones. El algoritmo hace predicciones y es corregido por el operador, y este proceso continúa hasta que el algoritmo alcanza un alto nivel de precisión/rendimiento.
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Machine Learning semisupervisado
El Machine Learning semisupervisado es similar al supervisado, pero utiliza datos etiquetados y no etiquetados. Durante el entrenamiento, utiliza un conjunto de datos etiquetados más pequeño para guiar la clasificación y la extracción de características de un conjunto de datos sin etiquetar más grande.
El Machine Learning semi-supervisado puede resolver el problema de no disponer de suficientes datos etiquetados para un algoritmo de aprendizaje supervisado. También ayuda si resulta demasiado costoso etiquetar suficientes datos.
Los datos etiquetados son esencialmente información que tiene etiquetas significativas para que el algoritmo pueda entender los datos, mientras que los datos no etiquetados carecen de esa información. Mediante esta combinación, los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender a etiquetar datos no etiquetados.
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Machine Learning no supervisado
El Machine Learning no supervisado utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar y agrupar conjuntos de datos sin etiquetar.
En este caso, el algoritmo de Machine Learning estudia los datos para identificar patrones. No hay clave de respuestas ni operador humano que proporcione instrucciones. En su lugar, la máquina determina las correlaciones y relaciones realizando un análisis de los datos disponibles.
En un proceso de Machine Learning no supervisado, se deja que el algoritmo de aprendizaje automático interprete grandes conjuntos de datos y los trate en consecuencia. El algoritmo intenta organizar esos datos de alguna manera para describir su estructura.
Machine Learning por refuerzo
El Machine Learning por refuerzo se centra en procesos de aprendizaje regimentados, en los que se proporciona a un algoritmo de aprendizaje automático un conjunto de acciones, parámetros y valores finales.
Al definir las reglas, el algoritmo de aprendizaje automático intenta explorar distintas opciones y posibilidades, supervisando y evaluando cada resultado para determinar cuál es el óptimo.
El Machine Learning por refuerzo enseña a la máquina el método de ensayo y error. Aprende de experiencias pasadas y empieza a adaptar su enfoque en respuesta a la situación para lograr el mejor resultado posible.
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Algoritmos de Machine Learning
Los algoritmos que forman parte del Machine Learning son:
- Redes neuronales: Las redes neuronales simulan el funcionamiento del cerebro humano, con un enorme número de nodos de procesamiento conectados entre sí. Las redes neuronales son buenas reconociendo patrones y desempeñan un papel importante en aplicaciones como la traducción de lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento del habla y la creación de imágenes.
- Regresión lineal: Este algoritmo se utiliza para predecir valores numéricos, basándose en una relación lineal entre distintos valores. Por ejemplo, la técnica podría utilizarse para predecir el precio de la vivienda basándose en datos históricos de la zona.
- Regresión logística: Este algoritmo de Machine Learning supervisado realiza predicciones para variables de respuesta categóricas, como respuestas «sí/no» a preguntas. Puede utilizarse en aplicaciones como la clasificación de spam y el control de calidad en una cadena de producción.
- Agrupación: Mediante el Machine Learning no supervisado, los algoritmos de agrupación pueden identificar patrones en los datos para agruparlos. Los ordenadores pueden ayudar a los científicos de datos identificando diferencias entre elementos de datos que los humanos han pasado por alto.
- Árboles de decisión: Los árboles de decisión pueden utilizarse tanto para predecir valores numéricos (regresión) como para clasificar datos en categorías. Los árboles de decisión utilizan una secuencia ramificada de decisiones vinculadas que pueden representarse con un diagrama de árbol. Una de las ventajas de los árboles de decisión es que son fáciles de validar y auditar, a diferencia de la caja negra de la red neuronal.
- Bosques aleatorios: En un bosque aleatorio, el algoritmo de aprendizaje automático predice un valor o categoría combinando los resultados de varios árboles de decisión.
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¿Cómo utilizar el Machine Learning en la investigación de mercados?
A continuación 7 pasos para utilizar el aprendizaje automático en la investigación de mercados. El proceso de uso de Machine Learning para identificar las percepciones de los clientes o consumidores es el siguiente:
1. Identifica las fuentes de datos y extrae el contenido
El Machine Learning se puede usar para identificar las fuentes de datos que se van a minar y extraer el contenido relevante de las fuentes. A continuación, se preparan los datos para el análisis, lo que implica dividir en frases individuales y otras tareas para limpiar los datos.
2. Limpia de datos
Los datos limpios no existen en la naturaleza. Para que sean útiles para el aprendizaje automático, los datos deben filtrarse de forma agresiva. Por ejemplo, tendrás que:
- Examinar los datos y excluir las columnas con muchos datos perdidos.
- Examinar los datos de nuevo y elegir las columnas que deseas utilizar para tu predicción.
- Excluir las filas en las que todavía falten datos en las columnas restantes.
- Corregir los errores tipográficos evidentes y fusionar las respuestas equivalentes. Por ejemplo, EE.UU., EE.UU., EE.UU. y América deben fusionarse en una sola categoría.
- Excluir las filas con datos fuera de rango. Por ejemplo, si estás analizando viajes en taxi dentro de la ciudad de Nueva York, querrás filtrar las filas con latitudes y longitudes de recolección o entrega que estén fuera de los límites del área metropolitana.
3. Codificación y normalización de datos
Para utilizar datos categóricos en la clasificación automática, es necesario codificar las etiquetas de texto de otra forma. Hay dos codificaciones comunes.
Una es la codificación de etiquetas, que significa que cada valor de etiqueta de texto se sustituye por un número. La otra es la codificación de un solo punto, que significa que cada valor de etiqueta de texto se convierte en una columna con un valor binario (1 ó 0).
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4. Elección del algoritmo
Sólo hay una forma de saber qué algoritmo o conjunto de algoritmos te dará el mejor modelo para tus datos, y es probarlos todos.
Si además pruebas todas las normalizaciones y opciones de características posibles,te enfrentarás a una explosión combinatoria. Probarlo todo manualmente es poco práctico, por lo que los proveedores de herramientas de Machine Learning se han esforzado mucho en lanzar sistemas automatizados.
Los mejores combinan la ingeniería de características con barridos sobre algoritmos y normalizaciones.
5. Entrenamiento del algoritmo
Entrena las incrustaciones de palabras y aplica una red neuronal convolucional para filtrar las frases no informativas de las informativas. Las frases informativas son las que contienen información importante sobre el consumidor o sus deseos y necesidades.
6. Ejecución de la máquina
A continuación la máquina agrupa las incrustaciones de frases y selecciona frases de diferentes agrupaciones para producir una base de datos final de frases.
Como resultado, la máquina producirá una lista de aproximadamente 2.000 frases informativas que son diversas en perspicacia.
7. Análisis por parte de un profesional cualificado
Finalmente, es hora de que un analista profesional de Machine Learning revise las frases e identifique un conjunto único de ideas.
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Uso de Machine Learning e IA en encuestas
QuestionPro cuenta con múltiples herramientas que te pueden ayudar a aprovechar la tecnología de Machine Learning y la Inteligencia Artificial en las encuestas de investigación de mercados más fácilmente. Algunos ejemplos son:
1. Opciones de respuesta predictiva
Por ejemplo, con las opciones de respuesta predictiva de QuestionPro, nuestro motor de IA de Machine Learning predice y completa automáticamente las opciones de respuesta en función del texto de la pregunta que ingreses.
2. Encuestas con inteligencia artificial generativa
Con el surgimiento de ChatGPT, lanzamos también QuestionPro QxBot, un constructor de encuestas con inteligencia artificial generativa que permite crear cuestionarios en cuestión de segundos.
QxBot utiliza las capacidades de Inteligencia Artificial de ChatGPT, así como nuestra propia salsa secreta basada en nuestras propias bibliotecas de preguntas para crear encuestas.
QxBot está actualmente disponible en BETA, así que si quieres utilizarlo, ponte en contacto con tu asesor de cuenta para obtener acceso anticipado y disfrutar de todas las funcionalidades exclusivas.
3. Análisis de sentimiento
La herramienta de análisis de sentimientos permite utilizar la inteligencia artificial para clasificar los datos abiertos en tres categorías: positivos, neutros o negativos. De esta forma, podrás analizar de forma más rápida los datos cualitativos de tus encuestas.
Esta es una de las razones por las cuales Tekpon nombró a QuestionPro como la mejor empresa de software de encuestas.
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Aprender a utilizar Machine Learning desde cero puede ser una tarea titánica para un investigador de mercados o un experto de CX, pero con las herramientas adecuadas, puedes empezar a aprovecharlo para hacer que tu trabajo sea más fácil, rápido y eficiente.
Ahora que ya sabes que QuestionPro es una de las formas de lograrlo, te invitamos a conocer de primera mano todas las herramientas que aprovechan la inteligencia artificial y la tecnología de punta para hacer la vida de los investigadores más fácil.
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