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Semantica, Marketing & intelligenza artificiale

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Semantica, Marketing & intelligenza artificiale

L'evoluzione del deep learning

Articolo tratto dal sito http://marketingarena.it


Le parole sem­brano non essere state mai così impor­tanti, il mar­ke­ting è sicu­ra­mente cam­biato negli ultimi anni e i sistemi di ana­lisi si stanno evol­vendo, basti pen­sare all’incremento dell’uso di tool per moni­to­rare i siti inter­net e i social net­works (ana­ly­tics, hoo­tsuite, klout sono solo alcuni esempi).

La seman­tica è la branca della lin­gui­stica che si occupa del signi­fi­cato del lin­guag­gio, ovvero il senso delle parole; è bene ricor­dare che la gram­ma­tica è costi­tuita da tre parti: sin­tat­tica, fono­lo­gica e seman­tica che deter­mina appunto l’inter­pre­ta­zione di una frase, cioè mette in rela­zione una strut­tura gene­rata dal com­po­nente sin­tat­tico con una certa rappresentazione.

Alla fine degli anni 70 la psi­co­lo­gia cogni­tiva vede l’espressione di alcuni espo­nenti che sosten­gono come il lin­guag­gio sia stret­ta­mente legato ai pro­cessi cogni­tivi ed è ciò su cui sem­bra ispi­rarsi la nuova fron­tiera del mar­ke­ting per l’analisi conversazionale.

Que­sto nuovo filone di ana­lisi si chiama Deep Lear­ning, esso si basa su un algo­ritmo che per­mette di inter­pre­tare il senso delle parole e lo fa in modo così effi­ciente che sem­bra copiare i mec­ca­ni­smi umani, si sfo­cia infatti in una sorta di intel­li­genza arti­fi­ciale.

Il pro­cesso simula il com­por­ta­mento di gruppi di cel­lule cere­brali con­nesse tra loro che comu­ni­cano ed influen­zano le altre. Quando que­sto tipo di rete è espo­sta a dati, i neu­roni si atti­vano e tra i neu­roni si met­tono in moto delle rea­zioni. Que­sto fa si che la rete svi­luppi l’abilità di rea­gire in un modo spe­ci­fico a par­ti­co­lari tipi di dati in entrata, e allo stesso tempo (gra­zie a tale rea­zione) la rete di neu­roni apprende qualcosa.

I due colossi Goo­gle e Face­book si stanno già muo­vendo in tal senso, Big G ha pre­sen­tato da poco Hum­ming­bird, men­tre il secondo cerca di far evol­vere la ricerca basata su key­word (ancora poco pre­cisa e con mag­giore mar­gine di errore nell’interpretazione delle frasi).

Hum­ming­bird viene già uti­liz­zato da Goo­gle e sem­bre­rebbe miglio­rare note­vol­mente la qua­lità delle ricer­che, l’obiettivo è infatti quello di far emer­gere pagine che rispon­dano all’intero signi­fi­cato della query rispetto a quelle che rispon­dono solo a par­ti­co­lari keyword.

Per quanto riguarda Face­book l’uti­lizzo del deep lear­ning è a fini pre­dit­tivi, soprat­tutto per quanto riguarda il flusso del news feed, per­so­na­liz­zando la lista di aggior­na­menti in base agli interessi/ricerche fatte all’interno della piat­ta­forma in modo più pre­ciso.
Anche Micro­soft sta spe­ri­men­tando tale stru­mento e lo fa pro­get­tando un sistema che tra­duce simul­ta­nea­mente l’inglese in man­da­rino cinese, Baidu ha infatti di recente fon­dato un lab nella sili­con val­ley per svi­lup­pare la ricerca sul deep learning.

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