¿Qué significa el deep learning?

Como término, deep learning es bastante nuevo: se mencionó por primera vez aproximadamente en el año 2000. No obstante, la idea de usar redes neuronales artificiales para permitir al ordenador tomar decisiones inteligentes tiene ya varias décadas.

El deep learning es una rama del machine learning o aprendizaje automático, gracias al cual los ordenadores pueden procesar grandes cantidades de datos con la ayuda de redes neuronales inspiradas en el cerebro humano. Las conexiones existentes se van mejorando y ampliando con la nueva información de entrada, de manera que el sistema va aprendiendo sin necesidad de intervención humana y mejora constantemente las decisiones y predicciones que realiza.

De la misma manera que el cerebro humano absorbe y procesa la información que entra en el cuerpo a través de los cinco sentidos, el Deep Learning ingiere información de múltiples fuentes de datos y la analiza en tiempo real.

El Deep Learning impulsa muchas aplicaciones y servicios de inteligencia artificial (IA) que mejoran la automatización, realizando tareas analíticas y físicas sin intervención humana. La tecnología de Deep Learning se encuentra detrás de los productos y servicios cotidianos .

Quieres profundizar más sobre el deep learning

Si te interesa conocer más sobre este tema, seguro te interesará conocer los objetivos y temarios de estos postgrados:

¿Qué aplicaciones tiene el deep learning?

• Traductores inteligentes. Google lleva años trabajando con aprendizaje profundo para ofrecer traducciones más exactas en diferentes idiomas. Tanto a través del reconocimiento de texto como de voz.

• Asistentes de sistemas operativos. Tanto Siri (Apple) como Cortana (Windows) son dos asistentes por voz que trabajan con deep learning. La idea es que la interacción sea lo más parecida a hablar con un humano.

• Órdenes por comandos de voz. Cuando le solicitas a tu GPS del coche “Ir a Casa” le estás dando una información incompleta que debe interpretar. Sabrá a qué te refieres por casa, cuál es la dirección y cómo hay que hacer para llegar hasta ella.

• Reconocimiento facial como medida de seguridad. Primero fue la huella dactilar en los smartphones y ahora es el reconocimiento facial. Lejos de quedarse limitado a desbloquear el teléfono móvil, el sistema se usa ya como método de seguridad para acceder a cuentas bancarias o efectuar compras.

• Diagnósticos en la medicina y sector bancario.

Importancia del Deep Learning en el Marketing

• Se podrían monitorizar a tiempo real todas las reacciones que se producen en los canales online tras lanzar un producto.

• Se podrían analizar las preferencias de los clientes de una forma mucho más exhaustiva basándose en las reacciones que hayan tenido los usuarios en campañas previas. Con esta información se podría orientar un anuncio para que fuera más eficaz.

• A la vez que se conocen las preferencias de los usuarios, también se podría saber qué estrategia seguir para que los usuarios hagan click en un CTA analizando resultados anteriores.

• Se le podrían hacer recomendaciones mucho más precisas a un usuario.

• Lanzar anuncios retargeting más personalizados para captar la atención de los usuarios que ya hayan mostrado interés previamente en la marca o producto que esta ofrece.

• Conocer los niveles de engagement en los diferentes canales de comunicación online, así como sus opiniones, inquietudes y dudas.

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