Cómo usas el Deep Learning cuando te anuncias en Facebook

Te explicamos qué es el Deep Learning y cómo lo estás usando cuando te anuncias en Facebook, aún si no lo sabías.

Incluso si no eres fanático del tenis, seguramente has oído hablar de Roger Federer.

El tenista suizo es una leyenda, uno de los mejores de todos los tiempos, y actualmente es el dueño de varios récords mundiales.

Por ejemplo, pasó 302 semanas (5.8 años) siendo el Primer Lugar en la clasificación de la ATP.

Federer es una de esas figuras que las marcas persiguen y los medios ovacionan. Varios comentaristas lo catalogan como un virtuoso de la raqueta, el mejor de la historia.

Pero hay un secreto que casi nadie comenta, que casi nadie toma en cuenta.

Cuando todos se van, cuando las cámaras se apagan y los reporteros están ausentes, Federer sigue allí, practicando disciplinadamente.

Como si se tratara de un ser iluminado que sigue un ritual sin fallar durante todos los días, Federer se levanta temprano para practicar durante 10 horas diarias.

https://youtu.be/NtchTmi1hdI?t=4m52s

10 horas diarias dedicadas a perfeccionar sus saques, fortalecer sus músculos, a aprender nuevos movimientos.

Y esto ha sido así durante toda su vida.

Every. Single. Day. Ha sido un largo y tortuoso proceso de aprendizaje.

Deep Learning: Superando las capacidades humanas

¿Qué pensarías si te digo que hay una tecnología que puede aprender en un día lo mismo que Federer ha aprendido durante los últimos 20 años?

La inteligencia artificial se puede resumir en esta idea: la capacidad de una máquina de reconocer su entorno, y ejecutar una función en base al mismo.

Una subsección de la Inteligencia Artificial, es el Deep Learning.

El Deep Learning es un sistema de algoritmos que imitan el comportamiento de las neuronas de nuestro cerebro.

Sólo que en vez de conexiones entre neuronas, el Deep Learning funciona en base a Redes Neuronales Artificiales (RNA).

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Estas redes neuronales se inspiran en lo poco que sabemos de la biología y funcionamiento del cerebro humano.

Pero, a diferencia de un cerebro biológico donde cualquier neurona se puede conectar a cualquier otra neurona dentro de una cierta distancia física, estas redes neuronales artificiales tienen capas discretas, conexiones y direcciones de propagación de datos.

Por ejemplo, puedes tomar una imagen, cortarla en pedazos y desordenarla toda, como un rompecabezas desarmado.

Cada una de estas piezas se ingresan en la primera capa de la red neuronal.

En la primera capa, las neuronas individuales pasan los datos a una segunda capa. La segunda capa de neuronas hace su tarea, y así sucesivamente, hasta que se produce la capa final y la producción final.

Esta producción final es una acción específica, como el reconocimiento de un rostro, o el reconocimiento de voz, o el análisis de millones de datos, como nuestra conducta en Facebook.

En resumen, una de las aplicaciones sencillas del Deep Learning es la capacidad de detectar personas en una imagen.
 

Facebook y el Deep Learning

Según explica la revista Forbes, todo el negocio de Facebook gira alrededor de lo que aprende de sus usuarios.

Facebook se presenta como una plataforma para compartir fotos de comida o fotos de viajes. Pero en realidad, la red social es una de las mayores granjas de datos del mundo.

Recientemente un experto decía en el Social Media Marketing Podcast que Facebook te conoce más de lo que tú mismo te conoces.

Facebook aprende de nuestros comportamientos, de nuestros gustos y preferencias para clasificarnos. Luego, esta red social pone a disposición de los anunciantes este valioso cúmulo de datos.

Facebook invierte el dinero obtenido de las empresas que se anuncian, en el desarrollo de nuevos formatos de publicación, como los videos, o las historias, para seguir aprendiendo más de nosotros.

Pero con más de 1,600 Millones de usuarios en todo el mundo, publicando, compartiendo fotos e interactuando, analizar cada una de las conductas resulta una tarea monumental.

Analizar tantos datos sería dificil aún para los Científicos de Datos que Facebook tiene en su staff.

Pero el Deep Learning está facilitando ese proceso. Las técnicas del deep learning le permiten a las máquinas aprender a clasificar inmensas cantidades de datos por sí mismas.

El Deep Learning permite la Segmentación de Audiencias

Facebook usa Redes Neuronales Artificiales, es decir, el fundamento del Deep Learning, para decidir qué publicidad mostrarle a cada usuario.

Esta es la razón por la que Facebook recibe millones de dólares al mes. Al configurar a las máquinas para que aprendan de nosotros tanto como puedan, se automatiza el proceso de recolección y análisis de datos generados por nuestra conducta digital.

Esto le da una ventaja competitiva a Facebook como plataforma de anuncios, frente a otros gigantes de la tecnología como Google.

El Deep Learning es una técnica que está avanzando muy rápido, aprendiendo cada vez más eficientemente a ejecutar tareas humanas.

Por el momento, podemos seguir asombrándonos con las destrezas de Federer, Nadal, y las estrellas del tenis.

Pero quién sabe, dentro de algunos años el campeón de la ATP, quizás sea un robot que aprendió a jugar tenis en un día.

Foto destacada: Imagen de Shutterstock: Roger Federer.