Cómo el Deep Learning te ayudará a mejorar tu estrategia online

¿Habías escuchado el término “Deep Learning”? Quizá para tí sea algo nuevo, pero para las grandes empresas tecnológicas no.

En 2014, Google compró la empresa de inteligencia artificial DeepMind Technologies. Lo que no muchos saben, es que Google le ganó la partida a Facebook, empresa que también estaba interesada en DeepMind.

Desde aquí ya puedes ver que el interés en la inteligencia artificial no es algo nuevo, y los gigantes tecnológicos van al menos 10 años adelante de lo que las masas conocen sobre tecnología.

Como verás a continuación, muchas de las aplicaciones del deep learning están destinadas a mejorar el análisis predictivo de tus clientes potenciales.

Dentro de este análisis predictivo, mucho de lo que las plataformas sociales están analizando es el sentimiento de las personas.

Esto se debe a que el estado emocional es uno de los factores que influye en el tipo de productos, o el tipo de contenidos que la gente quiere consumir.

Google fue el primero de los gigantes de la tecnología en poner un interés real en el desarrollo de la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning.

Pero como puedes imaginar, está tecnología ya está siendo aplicada por Facebook, Amazon, Uber y otros gigantes tecnológicos.

¿Qué es Deep Learning?

Piensa por un momento cómo funciona nuestro cerebro. Este órgano está formado por millones de neuronas interconectadas.

Una idea o un razonamiento no surgen de una sóla neurona, sino de la conexión y el trabajo conjunto de millones de ellas.

En términos simples, las neuronas reciben información, la procesan, y alimentan a otras neuronas formando así una reacción en cadena, una red de neuronas que nos permiten ejecutar funciones básicas y complejas, como nuestros movimientos, pensamientos y en general, en nuestras capacidades humanas.

El deep learning es una faceta del machine learning, pero esta tecnología involucra redes neuronales artificiales (RNA) que imitan el funcionamiento de las neuronas humanas.

Estas RNA pueden igualar, y en algunos casos superar, capacidades humanas como el procesamiento verbal y el reconocimiento de imágenes.

Este video explica las Redes Neuronales Artificiales y el Deep Learning.

Si recuerdas tus años de estudiante en la escuela o colegio, quizás recuerdes las condicionales IF THEN, que en términos simples, es un sistema en el que si ejecutas una acción (if), entonces la computadora activará una respuesta (then).

Bajo esa misma lógica, pero 20 años en desarrollo, hay aplicaciones de deep learning como el caso de Baxter, un robot desarrollado en la Carnegie Mellon University, que puede aprender a ejecutar actividades físicas básicas, emulando la forma en la que aprenden los bebés: a base de repetición de prueba y error.

Aunque el deep learning parezca un concepto complejo, ya desde algunos años se está aplicando, y las aplicaciones del deep learning se multiplicarán.

Aplicaciones del Deep Learning en el Marketing:

A medida que Google y las redes sociales recolectan más data del comportamiento de los usuarios, y se vuelven más “inteligentes” para predecir los gustos y la conducta de los usuarios, la industria del marketing puede usar el deep learning para entender relaciones de datos cada vez más complejos.

Lee también: 3 formas de aplicar la Inteligencia Artificial en tu Estrategia de Marketing.

Uno de los mayores beneficios de los algoritmos del deep learning es que traerá orden al caos de la data que tenemos hoy, porque nos dará información sobre el sentimiento, el énfasis y la intención de los usuarios.

Esos son detalles de la interacción humana que hasta aquí, las computadoras no han sido capaces de interpretar.

Relativamente hablando, esta tecnología todavía está en su infancia, al menos desde el punto de vista de las aplicaciones para el usuario final.

Sin embargo, es una tecnología en constante evolución que debes empezar a entender.

Estas son sólo algunas de las aplicaciones y capacidades que surgen a raíz del deep learning:

Procesamiento de información: Los motores de búsqueda como Google están mejorando su capacidad de entender (y predecir) el comportamiento humano en base a lo que buscamos, tanto por texto como por voz.

Toma en cuenta que los asistentes inteligentes como Google Home y Amazon Echo te facilitan la vida, pero a la vez, te están escuchando constantemente, recopilando el audio de lo que ocurre en tu casa.

Traducción: El uso del reconocimiento de texto mediante dispositivos móviles, para obtener información necesaria en tiempo real. Esto es una combinación de hardware, software, deep learning e inteligencia artificial.

Reconocimiento de patrones: Identificar capas de patrones para revelar nuevas relaciones de datos, insights y análisis predictivo.

Audience targeting: Para identificar las preferencias de los usuarios, y un modelado predictivo.

Análisis del Sentimiento: Para detectar, optimizar y automatizar procesos que ayuden a determinar el estado de ánimo de los usuarios, basados en el texto que escriben.

Personalización: Para definir audiencias, incorporar contenido y presentarle opciones a las personas, con base a sus preferencias pasadas.

En resumen, el deep learning es una tecnología que le permite a las empresas aprovechar un océano de información que las plataformas digitales están recolectando.

Estas son sólo algunas de las aplicaciones más importantes del deep learning. El potencial completo de esta tecnología aún está por llegar, pero puedes imaginar el millón de aplicaciones que estos avances tendrán.

Quiero terminar con este video que explica cómo Google DeepMind está usando el deep learning y la inteligencia artificial: