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¿Para qué sirve el Machine Learning?

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No sólo se trata del Big Data, otros campos en el desarrollo de software también han empezado a demostrar que hay muchos más que ofrecer y que la tecnología seguirá creando nuevas profesiones y labores para seguir innovando. Una de esas oportunidades es con Machine Learning.
  • Usa algoritmos computacionales para mejorar de manera automática las experiencias a través de datos.
  • La inteligencia artificial y el Machine Learning generará para 2025 ventas de $19,900 millones de dólares.
  • Se trata de una nueva área de especialización

En términos generales, el Machine Learning es el aprendizaje automático o aprendizaje automatizado de las máquinas es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.

Esta usa algoritmos computacionales para mejorar de manera automática las experiencias a través del big data. Hoy, está prácticamente en todos los dispositivos, nuestros celulares, por ejemplo, para el ahorro de batería inteligente, en las cámaras para mejorar la calidad de las fotos; incluso en televisores y en le refrigerador de tu cocina, digamos que es el gran salto que está dando el internet de las cosas. Por lo que se ha convertido en una disciplina de alta demanda para todos aquellos que deseen aplicarla de alguna forma para la mejora de sus ventas, por ejemplo.

Los algoritmos de inteligencia artificial están presentes también en empresas como Facebook, Twitter, Uber y en Google los encuentras en todas partes. Usamos y alimentamos algoritmos de Machine Learning todo el tiempo, aún sin saberlo.En el marketing tiene como objetivo hacer predicciones basadas en patrones o comportamientos descubiertos en los datos.

¿Por qué especializarse en  Machine Learning?

Comencemos por decir que es la tecnología del futuro, muchas estrategias de crecimiento growth hacking se basan ahora en ellos. Otros diagnósticos basados en el método de prueba y error ya quedaron obsoletos.

Con el conocimiento automatizado, se establecen sinergias con sistemas de decisión basados ​​en reglas de marketing automatizado, que siguen un conjunto explícito de instrucciones conocidas previamente por los desarrolladores. Los algoritmos de aprendizaje automático (deep learning) están diseñados para analizar gran cantidad de datos e identificar patrones que las personas no pueden encontrar por sí mismas.

De acuerdo con un reporte de Tractica, la inteligencia artificial y el Machine Learning generará para 2025 ventas de $19.900 millones de dólares. Con empresas interesadas en desarrollar y adaptarse a las nuevas tendencias, la oferta de posiciones para expertos en este tema seguirá escalando en los próximos años, especialmente de ingenieros actualizados y que puedan entender el avance a nivel mundial.

El aprendizaje automático utiliza técnicas de aprendizaje profundo que pueden ayudar a los profesionales de marketing digital de diversas maneras. Uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los expertos es cómo personalizar la publicidad o mensajería dirigida a clientes potenciales para captar la atención del destinatario. Los resultados de una comercialización exitosa incluyen mayor lealtad, compromiso y gasto medio del cliente.

En el entorno del big data, sin el aprendizaje automático, es simplemente demasiado difícil compilar, procesar e interpretar las enormes cantidades de datos favoreciendo las conversiones. Sobre todo para predecir qué ofertas e incentivos de marketing son más efectivos para cada cliente de forma individual y personalizada.

Estos sistemas son ideales para optimizar las tasas de conversión en estrategias CRO (Conversion Rate Optimization). Capaces de aprender sin la intervención humana y tomar decisiones dan lugar a una nueva rama de la inteligencia. Representan redes neuronales artificiales que funcionan gracias al aprendizaje por refuerzo de respuestas e interacciones realizadas.

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