Deep Learning para optimizar el Marketing Digital
¿Pueden las máquinas aprender a realizar las tareas de los seres humanos?
Aunque parezca increíble, en nuestra vida cotidiana nos acompañan numerosas máquinas que han aprendido a analizar e imitar comportamientos humanos. Un ejemplo de ello son los asistentes de voz Siri, Alexa, Cortans, etc.
El deep learning es un tipo de Machine Learning, una de las bases de la Inteligencia Artificial, que permite que una computadora realice tareas como las hacemos los seres humanos.
Esta tecnología engloba el reconocimiento del habla, la identificación de imágenes o la determinación de predicciones. El deep learning involucra redes neuronales artificiales (RNA) que imitan el funcionamiento de las neuronas humanas.
Estas RNA pueden igualar, y en algunos casos superar, capacidades humanas.
El deep learning configura parámetros básicos para que las computadoras aprendan patrones mediante el uso de muchas capas de procesamiento.
Permite clasificar, reconocer, detectar y describir numerosos datos. Por ejemplo, reconocer voz e imágenes, detectar objetos y describir contenido.
Veamos algunos beneficios del Deep Learning a la vida cotidiana:
El deep learning es un tipo de Machine Learning, una de las bases de la Inteligencia Artificial, que permite que una computadora realice tareas como las hacemos los seres humanos.
Esta tecnología engloba el reconocimiento del habla, la identificación de imágenes o la determinación de predicciones. El deep learning involucra redes neuronales artificiales (RNA) que imitan el funcionamiento de las neuronas humanas.
Estas RNA pueden igualar, y en algunos casos superar, capacidades humanas.
El deep learning configura parámetros básicos para que las computadoras aprendan patrones mediante el uso de muchas capas de procesamiento.
Permite clasificar, reconocer, detectar y describir numerosos datos. Por ejemplo, reconocer voz e imágenes, detectar objetos y describir contenido.
Veamos algunos beneficios del Deep Learning a la vida cotidiana:
- Elevando el desempeño de los métodos de aprendizaje a fondo
- Nuevos métodos de aprendizaje basado en máquina para mejorar la precisión de los modelos
- Adelantos computacionales y de procesamiento gráfico
- Evolución de las interacciones máquinas-humanos mediante gesticulaciones, deslizamientos de los dedos, tacto y lenguaje natural
Aplicaciones del Deep Learning en la vida diaria
El impacto que el aprendizaje a fondo ha tenido en el mundo ha sido significativo. La capacidad de esta tecnología representa una gran oportunidad para mejorar la analítica y el desempeño de aplicaciones.
Algunas de las funcionalidades incluyen:
- Reconocimiento del habla
Google Now y Siri de Apple, ya emplean tecnologías de aprendizaje a fondo en sus sistemas para reconocer el habla y patrones de voz humanos.
- Reconocimiento de imágenes
Una aplicación práctica del reconocimiento de imágenes es la impresión automática de subtítulos en imágenes y la descripción de escenas. También los autos de conducción autónoma también se ven beneficiados a través del uso de la tecnología de 360 grados.
- Procesamiento del lenguaje natural
El Deep Learning permite procesar y analizar texto escrito
- Sistemas de recomendación
El Deep Learning se puede utilizar para mejorar recomendaciones en las estrategias de publicidad en múltiples plataformas.
Aplicaciones del Deep Learning en el Marketing:
Uno de los mayores beneficios de los algoritmos del deep learning en las estrategias de Marketing Digital es la información sobre el sentimiento, el énfasis y la intención de los usuarios para mejorar la experiencia del cliente.
Veamos algunos de sus principales aportes:
Veamos algunos de sus principales aportes:
- Procesamiento de información: Entender y predecir el comportamiento humano para identificar las preferencias y necesidades de los clientes, es esencial para una estrategia de Marketing Digital.
- Traducción: El uso del reconocimiento de texto mediante dispositivos móviles, para obtener información necesaria en tiempo real es esencial para el marketing.
- Reconocimiento de patrones: Mediante Deep Learning podemos identificar capas de patrones para revelar nuevas relaciones de datos, insights y análisis predictivo.
- Personalización: Segmentar con Deep Learning para definir audiencias, incorporar contenido y presentarle opciones a las personas, son elementos esenciales para una estrategia de Marketing. Se pueden analizar las preferencias de los clientes de una forma mucho más exhaustiva basándose en las reacciones que hayan tenido los usuarios en campañas previas.
- Engagement: Conocer los niveles de engagement en los diferentes canales de comunicación online, así como sus opiniones, inquietudes, preferencias, permitirá diseñar estrategias de marketing mucho más precisas y eficaces.
PUBLICADO EL 6 DE JULIO, DE 2022
POR: CLAUDIA RODRÍGUEZ