L’intelligenza artificiale fin dai suoi inizi ha sempre catalizzato l’attenzione di scienziati, studiosi ed informatici: il suo potenziale è enorme e può essere sfruttato in svariati campi. Recentemente ad esso sono stati associati due termini piuttosto interessanti soprattutto per quanto riguarda il digital marketing e il digital business: le reti neurali ricorrenti ed il deep learning.
Con il primo termine s’intende quel processo che tenta di emulare, all’interno di un sistema informatico, in tutto e per tutto una rete neurale di un essere umano: all’interno del nostro cervello la risoluzione dei problemi cognitivi spetta alla rete neurale che può coinvolgere, contemporaneamente, diverse aree cerebrali. Allo stesso modo, quella artificiale, nel campo della programmazione, ha il compito di tentare di risolvere determinate categorie di problemi. Per ricorrenti, invece, si indica il fatto che le informazioni acquisite vengono elaborate in uno strato successivo in modo tale da “creare” una sorta di memoria a breve termine sensibile al contenuto. Infine, Il deep learning è quella tecnologia che permette alle automobili di “auto-guidarsi” distinguendo, ad esempio, un pedone da un semaforo e un semaforo da un lampione e che è alla base del controllo vocale dei nostri smartphone e smart-tv. Dunque il deep learning non è altro che l’apprendimento di dati che non sono forniti dall’uomo e vengono appresi attraverso complessi algoritmi, i quali hanno il compito di elaborare dati ed interpretare immagini e linguaggio.
E nel mondo del digital marketing queste tecnologie possono risultare utili?
In realtà queste sono fondamentali perché permettono alle aziende, ad esempio, di offrire i migliori suggerimenti ai loro clienti. Stai acquistando un vaso, dei fiori e della terra? Un sistema basato sulle reti neurali artificiali e sull’apprendimento automatico ti consiglierà di comprare anche una paletta.
Inoltre, potendo contare su un alto numero di dati di un determinato e fedele cliente sono in grado di ottimizzare al meglio la personalizzazione dell’offerta basandosi sui gusti del cliente, su ciò che ha acquistato in passato, sul genere, sull’età etc.
Un esempio pratico è l’Amazon Machine Learning che consente lo sviluppo di applicazioni intelligenti attraverso tre operazioni: analisi ed elaborazione dei dati, addestramento del modello e valutazione. In questa maniera Amazon può consigliare all’utente, in tempo reale, quali prodotti potrebbero interessargli.
Ma le potenzialità di queste tecnologie sono ancora tutte da scoprire e solo il tempo ci potrà dire fin dove arriveremo.
Fonte: PURE BROS MOBILE Blog
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