Com aplicar tècniques de machine learning a la visualització d'una institució o empresa?

 

Avui, l'enorme quantitat d'informació que circula a través d'Internet ha creat una nova necessitat: com distingir i filtrar allò que ens interessa. O el que és el mateix: com donar a conèixer la nostra activitat a persones o col·lectius amb interessos i sensibilitats afins.

 

No es tracta de comunicar amb qui té interessos idèntics als nostres. Aconseguir això és més fàcil i molt probablement el nostre públic potencial arribarà a nosaltres per pròpia iniciativa, a través de cerques o de contactes comuns. Es tracta de localitzar persones o col·lectius no específicament compromesos amb la nostra pròpia activitat, però que tangencialment poden connectar-hi, per raó dels seus propis interessos o sensibilitat.

 

Això és possible si apliquem tècniques d'anàlisi de text amb machine learning. Això consisteix en un rastreig automatitzat del contingut del trànsit digital (en tots els seus àmbits públics) amb l'objectiu de filtrar aquells àmbits positivament receptius a alguna de les facetes de la nostra activitat.

 

La il·lustració mostra un esquema del funcionament d'un algorime de machine learning. La idea consisteix en introduir un test de dades i resultats ja coneguts per tal de contrastar-les amb el conjunt de dades rastrejades, de manera que l'algoritme aprén a interpretar les dades a partir del test. Això permet formular una hipòtesi que serà aplicada per l'algoritme en un procés continu de feedback.

 

nuvool.com us ofereix el suport tècnic per a fer aquest anàlisi i per a treure'n conclusions de cara a la presa de decisions corporatives.

 

 

Edició 2 (10/05/2017)

Redactada i aprovada per

Joaquim Iborra Posadas

joaquim.iborra.rehabi-li-tar.com

Comments