Por Jessica Mendiola

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que se centra en el estudio y el análisis de conjuntos de datos para extraer información significativa, patrones y tendencias que puedan ser utilizados para la toma de decisiones.

Se basa en el uso de métodos estadísticos, herramientas de computación y conocimientos de dominio específico para abordar problemas complejos.

El primer paso para el análisis es la recopilación de los datos, la extracción se puede realizar por distintos medios como los dispositivos inteligentes, estos son, teléfonos inteligentes, tabletas, relojes inteligentes y dispositivos de IoT (Internet de las cosas), los cuales son una fuente importante de datos en la actualidad.

Otra fuente de extracción son los sensores, para los cuales han diseñado dispositivos para detectar y responder a estímulos físicos o ambientales, como la temperatura, la humedad, la luz, el movimiento, entre otros.

Las redes sociales son otra fuente de datos que generan una gran cantidad de datos a través de la interacción de los usuarios en sus plataformas, incluyen publicaciones, comentarios, likes, compartidos, mensajes, perfiles de usuario, conexiones sociales y más. Estos datos son utilizados para comprender mejor a sus usuarios, segmentar audiencias, personalizar experiencias y realizar análisis de sentimientos.

Las plataformas de entretenimiento y comercio electrónico han revolucionado la forma en que consumimos su contenido y realizamos compras en línea y una de las razones clave detrás de su éxito radica en sus sofisticados algoritmos de recomendación, que se utilizan para analizar los perfiles de usuario y predecir qué contenido o productos podrían interesar a cada usuario en particular.

Netflix, una de las más conocidas plataformas de streaming, registra las películas y programas que ven los usuarios, cuánto tiempo los ven, si los reproducen o los abandonan, qué géneros prefieren, entre otros datos relevantes.

Un algoritmo de recomendación consiste en emplear un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático, que utilizan modelos matemáticos y estadísticos para analizar grandes conjuntos de datos y hacer predicciones sobre las preferencias de los usuarios. Estos modelos se entrenan con datos históricos para mejorar la precisión de las recomendaciones con el tiempo.

Antes de que los datos se utilicen para entrenar el modelo de preferencias, es necesario realizar un preprocesamiento, esto implica limpiar los datos, manejar valores faltantes o inconsistentes. Posteriormente, viene el proceso en donde se seleccionan las características relevantes que se utilizarán para predecir las preferencias de los usuarios. Estas características pueden incluir género de la película, categoría, actores, director, duración, puntuaciones de otros usuarios, y más.

Después de la selección de características, se construye el modelo de aprendizaje automático, en donde se elige un algoritmo de aprendizaje automático adecuado para el problema, puede ser, la regresión logística, los árboles de decisión, los algoritmos de vecinos más cercanos, modelos más avanzados como las redes neuronales o los algoritmos de filtrado colaborativo.

Este modelo se entrena utilizando los datos recopilados y las características seleccionadas. Posterior a ello, viene el entrenamiento del modelo, durante la fase de entrenamiento, el modelo aprende de los datos disponibles para hacer predicciones sobre las preferencias de los usuarios. El entrenamiento del modelo utiliza métodos como la minimización del error o la maximización de la probabilidad para ajustar sus parámetros y mejorar su capacidad para hacer predicciones precisas.

Una vez que el modelo ha sido entrenado viene la etapa de la evaluación del modelo, en donde se evalúa el rendimiento del modelo utilizando datos de prueba o validación que no se utilizaron durante el entrenamiento. Se utilizan métricas como la precisión, el recall, la F1-score, entre otras, para evaluar qué tan bien el modelo puede predecir las preferencias de los usuarios.

Una vez que el modelo ha sido evaluado y se considera adecuado, se implementa en la plataforma de streaming para hacer recomendaciones a los usuarios en tiempo real. Sin embargo, el proceso no termina aquí, el modelo se actualiza continuamente a medida que se recopilan nuevos datos y se obtiene más retroalimentación de los usuarios, lo que permite mejorar su precisión y adaptarse a los cambios en las preferencias de los usuarios.

La ciencia de datos ha transformado la forma en que interactuamos con las plataformas de streaming, al proporcionar recomendaciones personalizadas que mejoran nuestra experiencia de usuario. Desde la recopilación de datos hasta la implementación de modelos de aprendizaje automático, cada paso en el proceso de recomendación se basa en el análisis inteligente de conjuntos de datos complejos.

Los algoritmos de recomendación utilizan una variedad de técnicas para comprender las preferencias de los usuarios y predecir qué contenido o productos podrían interesarles.

A medida que estos modelos se actualizan continuamente con nuevos datos y retroalimentación de los usuarios, se vuelven más precisos y eficaces en la personalización de la experiencia del usuario. En última instancia, la ciencia de datos juega un papel fundamental en la entrega de contenido relevante y atractivo a los usuarios, impulsando así el éxito y la relevancia de las plataformas de entretenimiento en línea en la actualidad.

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Jessica Mendiola, es Profesora-Investigadora del Departamento de Ciencias Básicas e Ingeniería de la Unicaribe.

 

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