La ultra-precisión del deep learning llega a la industria de la publicidad.

La ultra-precisión del deep learning también se está empleando en la industria de la publicidad. De acuerdo con RTB House. El objetivo de la inteligencia artificial (IA) es hacer que los ordenadores sean tan inteligentes, o incluso más, que los seres humanos, dándoles capacidades de pensamiento y razonamiento de tipo humano. Pero hay muchas formas de lograr esto. El ejemplo fue Deep Blue diseñado usando funciones escritas a mano, copiando el conocimiento y la sabiduría de los mejores jugadores de ajedrez humanos. Mediante la implementación de inteligencia artificial, el superordenador de IBM fue capaz de identificar acciones que se han producido antes, considerar todos los movimientos posibles, predecir las respuestas humanas, y luego decidir sobre el mejor movimiento. Esto no sería posible sin entrenamiento para estudiar grandes cantidades de datos y utilizar algoritmos que otorguen la capacidad de realizar tareas sin intervención humana. Este proceso condujo a lo que ahora se conoce como “machine learning” (aprendizaje automatizado).

En contraste con el enfoque de aprendizaje automatizado utilizado por Deep Blue, AlphaGo y Libratus, aprenden no sólo a partir de juegos históricos, utilizando una base de datos de alrededor de 30 millones de movimientos, sino también juegan contra sí mismos para buscar la respuesta más acertada de entre todas las opciones posibles. Es exactamente el mismo procedimiento que utilizan los humanos, aprender de la práctica probando muchas opciones diferentes antes de tomar una decisión final. Gracias a ese procedimiento de aprendizaje automatizado, la tecnología intuye desde la experiencia cómo jugar de manera óptima, sin añadir patrones humanos o reglas manualmente implementadas.

El Deep Learning convierte a los ordenadores en ultra-precisos

El Deep Learning es una de las líneas de investigación de la inteligencia artifical más prometedoras, nos acerca al pensamiento propio de ciencia ficción según el cual los robots pueden pensar de forma autónoma. Actualmente, el deep learning se utiliza en la industria del videojuego y está encontrando muchas aplicaciones en cualquier industria relacionada con la tecnología. Los algoritmos de autoaprendizaje tienen impacto en avances de numerosos sectores, desde el cuidado de la salud o el reconocimiento de imágenes, hasta los coches autónomos o asistentes personales. Pueden ayudar a diagnosticar lesiones de la columna vertebral o las enfermedades del corazón y el cáncer, o incluso tienen incidencia en el arte, añadiendo color a las fotos en blanco y negro.

La ultra-precisión del deep learning también se está empleando en la industria de la publicidad.
De acuerdo con RTB House, empresa global de tecnología de retargeting de última generación, los algoritmos de aprendizaje automatizado pueden ayudar a lograr recomendaciones de productos muy precisas, además de predecir mejor la probabilidad de que un usuario haga clic en un anuncio (potencial de conversión) o el valor de compra (valor de conversión) para hacer las actividades publicitarias hasta un 50% más eficientes.

El poder del deep learning en la publicidad consiste en la forma en que los algoritmos utilizan una cantidad masiva de datos y actúan como seres humanos sin instrucciones o reglas específicas. Puede funcionar, entre otras cosas, en las recomendaciones utilizadas no sólo por las empresas de ecommerce para persuadir a los clientes a comprar productos adicionales, sino también por otras empresas para sugerir música, eventos o incluso perfiles de citas.

El típico enfoque de los anuncios de retargeting personalizado es el siguiente: un usuario ve un banner basado en suposiciones predefinidas: si se interesó por zapatos negros con un broche de oro, las recomendaciones mostrarán botas negras con hebillas gracias a la información recogida del usuario. Con el deep learning, sin embargo, no hay reglas previas a la suposición. Los ordenadores aprenden probando cuál será la mejor combinación, optimizando los resultados, en el caso anterior lo harán mostrando un par de zapatos negros o una opción que estimen mejor -sandalias marrones, bolsos que combinen, etc.

El concepto es que ningún ser humano ha programado una computadora para realizar cualquiera de las acciones específicas descritas anteriormente – cada visualización es publicada por datos y aprendizaje algorítmico. En otras palabras, la acción humana sólo se requiere en el paso de programar el algoritmo previo. Después, la máquina funciona de forma autónoma y eficiente.

¿Qué nos deparará el futuro?

¿Significa esto que el conocimiento humano ya no es necesario? Por ahora al menos, la respuesta es que sí es necesario. El autoaprendizaje se realiza cuando las actividades humanas generan datos, y podemos utilizar esos resultados para comprender mejor nuestro mundo. Desde asistentes personales virtuales como Siri y Cortana, hasta los automóviles autónomos de Google o Tesla, el deep learning se está convirtiendo en una parte de la tecnología cotidiana. Las opciones de reconocimiento de voz en nuestros smartphones funcionan mucho mejor que antes y los avances en reconocimiento de imágenes se extienden mucho más allá de lo que esperábamos. El objetivo final para el deep learning es hacer nuestra vida más fácil y nuestro trabajo más eficaz.

El siguiente paso podría ser un mayor nivel de implicación de inteligencia artificial en diferentes campos, especialmente en los más importantes como la medicina. Gracias a los mejores y más desarrollados aspectos del enfoque de la IA, como el reconocimiento del habla o la imagen, el futuro nos puede traer robots que actúen como médicos y en los que se pueda confiar para diagnosticar enfermedades.

El aspecto de ciencia ficción del reconocimiento de imágenes, presentado en muchos episodios de CSI, también se ha hecho realidad desde que Google introdujo un nuevo sistema IA capaz de realzar una imagen cuadrada de ocho píxeles, aumentando la resolución 16 veces y restaurando información perdida.Curiosamente, otra técnica de desarrollo rápido en el campo es el de las redes adversarias generativas, se rumorea que pronto podrá permitir dibujar una nueva imagen en base a una solicitud presentada (a modo de retrato robot), basándose en otras imágenes aprendidas por el algoritmo.

Hay muchas más formas de implementar la IA no sólo en aspectos científicos, sino también en nuestra vida cotidiana. Porque cuando el software es alimentado por una serie de datos relevantes, las posibilidades son sencillamente infinitas.