La influencia de las redes neuronales en el entorno digital

La influencia de las redes neuronales en el entorno digital
Miércoles, 07 de junio 2017

Las redes neuronales inspiradas en el cerebro permiten realizar campañas publicitarias que generan mejores ROIs. Así nos lo cuentan desde RTB House, quienes presumen de unos algoritmos de aprendizaje capaces de identificar a los compradores con la mayor precisión posible.

Las redes neuronales son un modelo de programación de inspiración biológica que permiten a un ordenador aprender de los datos de observación – de forma similar al funcionamiento del cerebro humano, que aprende de la percepción. Es una de las herramientas más potentes a la hora de resolver problemas del entorno digital, y ya se está utilizando en las industrias de reconocimiento de videos, imagen, lenguaje, ADN o incluso en mercados de valores o la predicción meteorológica.

Sin embargo, en la industria del marketing, una red neuronal aún presenta limitaciones en su capacidad de predecir valores continuos, como por ejemplo, en el caso de un e-commerce, el valor de un pedido o los ingresos diarios. En este sentido, RTB House ha desarrollado un método innovador que permite obtener estimaciones más precisas y fiables del valor deseado. Se puede utilizar para mejorar cualquier red neuronal programada para resolver tareas de estimación de valor.

"La inteligencia artificial ha cambiado para siempre la forma en que hacemos la publicidad digital. Google y Facebook han estado probando redes neuronales inspiradas en el cerebro para representar mejor el mundo real y clasificar, agrupar y predecir los resultados en los datos", explica Bartek Románsky, director de tecnología en RTB House. "Hoy en día, el Deep Learning se está aplicando en múltiples industrias, desde la asistencia sanitaria, hasta el comercio electrónico, coches autónomos e incluso el arte".

Konrad Żołna, investigador de RTB House, explica cómo funciona el modelo para encontrar valores optimizados en las conversiones: "Nuestro método extiende la fase de formación del modelo de valor de conversión con objetivos adicionales cuidadosamente construidos, haciendo que las predicciones del modelo final sean más robustas y precisas. En la práctica, significa que nuestros algoritmos de autoaprendizaje son capaces de identificar de forma ultra-precisa a los compradores con el mayor valor de carrito potencial, y luego mostrar un mensaje personalizado para animarlos a finalizar la compra". Y es que, con su motor de compra de anuncios, impulsado por algoritmos de aprendizaje profundo, RTB House ayuda a los anunciantes a multiplicar las ventas para alcanzar sus metas a corto, mediano y largo plazo. 


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