Deep Learning y Machine Learning: Ventajas e Inconvenientes en una estrategia de Marketing Digital
Gracias a tecnologías como el Machine Learning y el Deep Learning, los sistemas se automatizan y las máquinas “aprenden” tareas humanas.
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning les permite aprender de manera automática mediante algoritmos que analizan datos recogidos del contexto en el que se desenvuelven para proporcionar determinada información.
Estos datos resultantes se convierten en opciones para mejorar determinadas cuestiones, gracias a la detección de patrones de comportamiento.
Gracias al Machine Learning, hoy en día las empresas pueden evaluar constantemente aspectos como: comportamientos de los clientes, prevención de fraudes, fallos en la estrategia, predicciones de tráfico web, etc.
¿Qué es Deep Learning?
El Deep Learning o aprendizaje en profundidad, permite a las máquinas un nivel de análisis mucho más detallado.
El modelo Deep Learning trata de imitar el modelo neuronal humano mediante un proceso cognitivo artificial diseñado con capas o unidades neuronales (RNA) cuyos algoritmos que tratan de imitar el funcionamiento del cerebro.
El aprendizaje en profundidad pretende integrar funciones psicológicas humanas como la memoria, el razonamiento, la atención, la motivación y las emociones.
El Machine Learning les permite aprender de manera automática mediante algoritmos que analizan datos recogidos del contexto en el que se desenvuelven para proporcionar determinada información.
Estos datos resultantes se convierten en opciones para mejorar determinadas cuestiones, gracias a la detección de patrones de comportamiento.
Gracias al Machine Learning, hoy en día las empresas pueden evaluar constantemente aspectos como: comportamientos de los clientes, prevención de fraudes, fallos en la estrategia, predicciones de tráfico web, etc.
¿Qué es Deep Learning?
El Deep Learning o aprendizaje en profundidad, permite a las máquinas un nivel de análisis mucho más detallado.
El modelo Deep Learning trata de imitar el modelo neuronal humano mediante un proceso cognitivo artificial diseñado con capas o unidades neuronales (RNA) cuyos algoritmos que tratan de imitar el funcionamiento del cerebro.
El aprendizaje en profundidad pretende integrar funciones psicológicas humanas como la memoria, el razonamiento, la atención, la motivación y las emociones.
¿En qué áreas se emplean estas tecnologías?
La generación de nuevas fuentes de ingreso, el crecimiento de negocios y la solución de problemas complejos, son algunos de los aportes del Deep Learning y el Machine Learning a la sociedad actual.
Sus ventajas y beneficios sobresalen particularmente en los siguientes ámbitos:
- Salud y Ciencias
El Deep Learning y el Machine Learning son impulsores de los sensores y dispositivos que analizan datos sanitarios al momento. Muchos de estos adelantos pueden detectar padecimientos y enfermedades al instante.
- Sector financiero
El análisis de riesgo que proporcionan estas tecnologías permite identificar oportunidades de inversión y avisos de pérdidas en el sector financiero. También han logrado mitigar los fraudes y estafas.
- Entretenimiento y Multimedia
Estas tecnologías proporcionan un análisis constante de los gustos y preferencias de la audiencia, por lo que las empresas de entretenimiento ofrecen actualmente contenidos personalizados e inmersivos.
Ventajas de emplear Deep Learning y Machine Learning en Marketing
Tanto el Deep Learning como el Machine Learning forman parte de las tecnologías de Inteligencia Artificial que intentan facilitar las gestiones empresariales aumentando las potencialidades humanas mediante el uso de las máquinas.
El Deep Learning juega un papel sumamente importante en el futuro del Marketing Digital mediante el análisis profundo de datos para el planteamiento de estrategias eficaces, destinadas a mejorar y llevar a altos niveles, la experiencia de usuario.
El rápido, seguro y constante análisis del comportamiento de los clientes que obtenemos mediante esta tecnología, nos ayudará a mantener al usuario como centro de nuestra estrategia, respondiendo a sus preferencias y necesidades.
- Veamos algunos beneficios de aplicar Deep Learning al Marketing Digital son:
- Ventajas y aplicaciones del Machine Learning en Marketing Digital
El Deep Learning juega un papel sumamente importante en el futuro del Marketing Digital mediante el análisis profundo de datos para el planteamiento de estrategias eficaces, destinadas a mejorar y llevar a altos niveles, la experiencia de usuario.
El rápido, seguro y constante análisis del comportamiento de los clientes que obtenemos mediante esta tecnología, nos ayudará a mantener al usuario como centro de nuestra estrategia, respondiendo a sus preferencias y necesidades.
- Veamos algunos beneficios de aplicar Deep Learning al Marketing Digital son:
- Los traductores inteligentes
- Reconocimiento de voz
- El reconocimiento de imágenes
- Ventajas y aplicaciones del Machine Learning en Marketing Digital
- Los buscadores
- Tendencias
- Ciberseguridad
- Procesos automatizados
Algunos ejemplos que demuestran la factibilidad de aplicar Machine Learning en Marketing, incluyen a la plataforma de video en streaming, Netflix, que utiliza esta tecnología para sugerir series y películas a los usuarios teniendo en cuenta sus preferencias y su anterior historial.
También Google utiliza Machine Learning en la creación de anuncios basados en las preferencias de búsqueda.
También Google utiliza Machine Learning en la creación de anuncios basados en las preferencias de búsqueda.
Desventajas asociadas al empleo de Machine Learning y Deep Learning en Marketing Digital
Aunque son muchos los beneficios que estas tecnologías han aportado a la sociedad y en específico, al Marketing Digital, debemos tener en cuenta algunos elementos que pueden suponer un freno para nuestra estrategia. Por ejemplo:
- Los modelos de entrenamiento para la aplicación de estas tecnologías son costosos y requieren de profesionales competentes
- La configuración de este proceso de uso intensivo puede requerir tiempo, esfuerzo y adaptación
- Debemos tener un equipo preparado para interpretar correctamente los resultados devenidos de estas tecnologías.
PUBLICADO EL 12 DE JULIO, DE 2022
POR: CLAUDIA RODRÍGUEZ