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Con el rápido desarrollo de TI, dispositivos de almacenamiento de datos de alta capacidad incluso, el mundo se está volviendo cada vez más digitalizado. La gente permanece en línea 24/7 y genera cantidades increíbles del contenido que tiene valor extraordinario. Los analistas humanos ya no pueden procesar tales volúmenes de datos para extraer información significativa. Las máquinas están reemplazando a los humanos y la inteligencia artificial se está convirtiendo en una innovación disruptiva que impulsa las economías en todo el mundo.
Toda evolución tecnológica tiene forma espiral, consiste de ciclos con un mayor avance en cada etapa. El análisis de medios basado en la IA se desarrolla de la misma manera. El análisis del comportamiento de los usuarios de Internet se ha convertido en una de las aplicaciones más exitosas de la inteligencia artificial: el buscador de Google y AdWords de Google saben dirigirse a los clientes potenciales, Netflix y Amazon saben hacer recomendaciones, etc. Estas compañías ya han ganado miles de millones de dólares con las tecnologías de la IA y sus soluciones se han convertido en ejemplos de las mejores prácticas en el ámbito.
Sin embargo, ahora la industria está entrando en un nuevo ciclo. Esto se debe a los nuevos logros en la construcción de infraestructuras de análisis de big data: las corporaciones recopilaron y estructuraron grandes conjuntos de datos que se puede usar para el aprendizaje automático. Se han desarrollado nuevos métodos para el análisis de contenido de medios, tales como aprendizaje profundo, embedding, reconocimiento de entidades nombradas, análisis de sentimiento, redes neuronales recurrentes y convolucionales.
Las soluciones de infraestructura y tecnología de big data para el procesamiento de lenguajes naturales son de gran interés para las empresas. Nosotros @Fayrix tenemos gran interés en los métodos de análisis de contenido de medios basados en la IA, especialmente útiles para los gerentes de RR. PP., de adquisiciones, de RR. HH. y los inversionistas.
Para que las empresas sigan siendo exitosas y competitivas, la mejor estrategia es estudiar a sus clientes y convertir ese conocimiento en acciones reales. Básicamente, esto significa que todas las empresas rentables se dividen en sólo 2 tipos:
Toda evolución tecnológica tiene forma espiral, consiste de ciclos con un mayor avance en cada etapa. El análisis de medios basado en la IA se desarrolla de la misma manera. El análisis del comportamiento de los usuarios de Internet se ha convertido en una de las aplicaciones más exitosas de la inteligencia artificial: el buscador de Google y AdWords de Google saben dirigirse a los clientes potenciales, Netflix y Amazon saben hacer recomendaciones, etc. Estas compañías ya han ganado miles de millones de dólares con las tecnologías de la IA y sus soluciones se han convertido en ejemplos de las mejores prácticas en el ámbito.
Sin embargo, ahora la industria está entrando en un nuevo ciclo. Esto se debe a los nuevos logros en la construcción de infraestructuras de análisis de big data: las corporaciones recopilaron y estructuraron grandes conjuntos de datos que se puede usar para el aprendizaje automático. Se han desarrollado nuevos métodos para el análisis de contenido de medios, tales como aprendizaje profundo, embedding, reconocimiento de entidades nombradas, análisis de sentimiento, redes neuronales recurrentes y convolucionales.
Las soluciones de infraestructura y tecnología de big data para el procesamiento de lenguajes naturales son de gran interés para las empresas. Nosotros @Fayrix tenemos gran interés en los métodos de análisis de contenido de medios basados en la IA, especialmente útiles para los gerentes de RR. PP., de adquisiciones, de RR. HH. y los inversionistas.
Para que las empresas sigan siendo exitosas y competitivas, la mejor estrategia es estudiar a sus clientes y convertir ese conocimiento en acciones reales. Básicamente, esto significa que todas las empresas rentables se dividen en sólo 2 tipos:
- Las que ya usan los datos para seguir eficientes y aumentar los ingresos ,
- Las que no usan datos todavía. .
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