El ML en la actualidad tiene una gran presencia en el mundo tecnológico. Su implementación en proyectos empresariales esta creciendo aceleradamente gracias al gran conjunto de ventajas que pueden aportar. Los modelos de aprendizaje automatizado logran potenciar y optimizar los procesos aprendiendo de los datos que reciben. En el caso de los sistemas de recomendación los aportes que hace el ML a su correcto funcionamiento son excepcionales.

A continuación descubriremos algunos elementos importantes sobre la implementación de Machine Learning a los sistemas de recomendación y algunas recomendaciones para que su implementación sea exitosa.

Aplicación de ML a un sistema de recomendación

Los sistemas de recomendación son una de las herramientas con las que mas contacto tenemos en la actualidad. Somos usuarios de forma consciente e inconsciente de estas aplicaciones que nos sugieren productos, servicios, contenidos de todo tipo tomando en cuenta nuestros datos y comportamiento digital. Estos sistemas aplican algoritmos predictivos sobre un conjunto de datos para estimar o predecir con un alto nivel de acierto que elemento estamos buscando para consumir.

Anteriormente los sistemas de los sitios web de contenido o compras utilizaban generalmente los rankings de popularidad. Estos tomaban en un orden de importancia las valoraciones directas sobre un contenido o producto y se mostraban de forma lineal a los usuarios.

Si bien es cierto este sistema de sugerencias devuelve resultados efectivos, la capacidad de personalización para el usuario es extremadamente limitada y no ofrece un valor real a las consultas. La evolución tecnológica y las herramientas optimizadas con ML nos permiten desarrollar modelos en los que los sistemas aprendan a conocer a profundidad los gustos y preferencias del usuario proporcionando un valor añadido a la experiencia con sugerencias certeras y precisas.

Actualmente disfrutamos de las ventajas de sistemas de recomendación con ML en un gran numero de plataformas. Desde las compras sugeridas de los sistemas de Amazon, en las que su recomendador estudia nuestros intereses, productos abiertos, compras anteriores y categorías visitadas para realizar un análisis de las opciones que pudiéramos preferir según nuestros términos de búsqueda.

La aplicación de ML ha logrado optimizar también servicios recreativos de streaming como Youtube o Spotify. En el los datos de nuestras reproducciones o preferencias son utilizados para enriquecer la evolución del sistema. Se toman en cuenta las valoraciones o calificaciones y estas generan un patrón que puede aportarnos sugerencias a nuestros perfiles y también a otros miembros de la plataforma con los que compartamos algún tipo de similitud. Un ejemplo exitoso para entender el alcance de este tipo de recomendadores optimizados con ML es el caso de Netflix, su funcionamiento logra sugerir contenidos con precisión a los usuarios, siendo una de las herramientas mejor valoradas de la plataforma.

Consejos para implementar exitosamente un modelo de ML a un sistema de recomendación

Ahora bien hemos descubierto las ventajas de implementar aprendizaje automatizado a los sistemas de recomendación, pero debemos asegurarnos de ciertos elementos para garantizar su funcionamiento será beneficioso para nuestros objetivos. A continuación te presentamos una serie de consejos para que el proceso de adaptación sea excelente.

Evalúa las necesidades del proyecto

Lo primero que debemos revisar siempre en cualquier caso de implementación de estructuras tecnológicas es las necesidades del proyecto. Es importante entender que la rentabilidad y los beneficios de un sistema de recomendación con ML se presenta cuando tenemos una base importante de usuarios ya que estos son los que alimentan el proceso de generación de conocimiento. Si al empezar no posees una base suficiente de usuarios puedes sentar las bases de desarrollo o crecimiento a futuro recolectando la información de interés.

Estudia al usuario

La experiencia del usuario en la actualidad es el centro o foco de atención en el mundo digital. Es importante que analicemos a profundidad y proporcionemos una experiencia satisfactoria. Cada uno de nuestros visitantes o clientes tiene necesidades diferentes y debemos entregarle valor en cada una de sus interacciones. Diseña un entorno cómodo en el que las sugerencias sean lo suficientemente visibles para lograr el objetivo, pero que no sean invasivas.

Datos de calidad

El Machine Learning desarrolla el conocimiento desde los datos que proporcionamos. Si los datos que tenemos para analizar no son buenos, el resultado que obtendremos no será el esperado. La calidad y la cantidad de los datos son prioridad, inclusive, más importantes que definir el algoritmo que los va a estudiar.

Un buen algoritmo con datos de mala calidad no podrá entregarle al usuario una recomendación útil. Es por eso que contar con suficientes datos de calidad es vital.

Registra adecuadamente tus datos

Además de lo expuesto anteriormente, debemos registrar indicadores de funcionamiento. Gracias a ellos podemos determinar la eficiencia de nuestro sistema de recomendación o inclusive podemos detectar fallas para mejorar. El registro de datos es un proceso de especial importancia para el mejoramiento continuo de las recomendaciones.

Esperamos que estas orientaciones sean de utilidad para la implementación de ML para sistemas de recomendación en tus proyectos.

Visita más de Grapheverywhere para descubrir todo lo que necesitas saber sobre ML y sistemas de recomendación.

.