15.05.2017

Deep Learning

El Deep Learning está cambiando nuestra forma de pensar sobre la efectividad. Este es el campo más prometedor de la investigación basada en la Inteligencia Artificial y ya está presente en Google Translate, los coches Tesla o el mecanismo de reconocimiento de Yahoo. También se utiliza de una manera un tanto futurista: la IA de DeepMind de Google puede transcribir mejor los programas de televisión que un profesional (un experto humano anotó sólo el 12,4% de las palabras sin errores, frente al AI en el 46,8%). Estos algoritmos han ganado contra los mejores jugadores de póquer del mundo e incluso han dirigido una película mostrada recientemente por Saatchi & Saatchi en el Festival Internacional de Creatividad de Cannes Lions.

Y, por supuesto, la industria de la publicidad experimentará con más aplicaciones de Deep Learning. Un reciente anuncio de Coca-Cola indica que quieren usar los bots de AI para crear música para anuncios, escribir guiones, publicar un lugar en las redes sociales y comprar publicidad, lo que implica que la profunda revolución de las aplicaciones del Deep Learning parece más cercana a la realidad que nunca.

Según una nueva investigación de Adlucent, los consumidores anhelan una experiencia de personalización publicitaria. El 71% de los encuestados prefiere anuncios adaptados a sus intereses y hábitos de compra. El estudio también mostró que las personas son casi dos veces más propensas a hacer clic en un anuncio con una marca desconocida, si el anuncio se adaptó a sus preferencias.

Con el aumento del acceso a los datos y la rápida competencia, nunca ha sido más importante para los vendedores dar sentido a la cantidad de información que rodea a los usuarios, pero también nunca había sido tan fácil. Un modelo de personalización típico puede hacerse sin algoritmos súper avanzados, pero sabemos que esta cota ya ha sido alcanzada. Los nuevos algoritmos de Deep Learning pueden detectar situaciones inesperadas y potenciales ocultos.

Inspirado por las neuronas biológicas de nuestros cerebros, el aprendizaje en la toma de decisiones permite obtener descripciones de usuarios más fiables, más ricas, e interpretables por máquinas del potencial de compra del cliente sin ningún tipo de experiencia humana.

Los algoritmos de auto-aprendizaje definen cada cliente potencial que busca un producto de forma diferente de los modelos habituales. Comprueba sus movimientos en el entorno digital y ve que la persona cambió su comportamiento de forma repentina y dinámica. Luego ofrece probabilidades de conversión extremadamente precisas, aprendiendo no sólo de un usuario, sino de todos los usuarios de la red.

Tu comentario

Dejar este campo en blanco (anti spam):

Los comentarios no serán visualizados hasta que no sean comprobados por el administrador del blog.

Cerrar