Contenuto curato dall’Accademia italiana di marketing e comunicazione
Il deep learning è una sottocategoria dell’apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali ad alte prestazioni per lavorare con grandi quantità di dati. In particolare, le reti neurali profonde sono in grado di apprendere relazioni complesse e nascoste all’interno dei dati, rendendole ideali per l’analisi dei dati.
Utilizzando queste tecniche, è possibile raccogliere e analizzare grandi quantità di dati sui clienti, come i loro interessi, le loro preferenze e il loro comportamento di acquisto, per creare profili più precisi e personalizzare le campagne di marketing. Inoltre, è possibile prevedere il comportamento degli acquirenti, ad esempio, per prevedere se un cliente è probabile che effettui un acquisto o meno. Anche l’analisi dei dati dei social media è possibile tramite il deep learning, per comprendere meglio i sentimenti e le opinioni degli utenti su un prodotto o un servizio. In generale, l’utilizzo di queste tecniche di deep learning nel marketing permette di ottenere risultati più precisi e accurate rispetto alle tecniche tradizionali, poiché è in grado di cogliere relazioni nascoste e complesse all’interno dei dati.
Ciò consente di prendere decisioni informate in ambito di marketing e di creare campagne pubblicitarie più efficaci e mirate. Inoltre, l’utilizzo di deep learning permette di elaborare grandi quantità di dati, che altrimenti sarebbe difficile da gestire con metodi tradizionali, consentendo una maggiore ottimizzazione e personalizzazione delle strategie di marketing.
Google è stata una delle prime aziende a utilizzare il deep learning per migliorare i propri prodotti e servizi, come la ricerca e la pubblicità. Ad esempio, utilizzano il deep learning per la classificazione delle immagini su Google Photos e per la comprensione del linguaggio naturale su Google Assistant. Inoltre, Google offre anche servizi di cloud che permettono alle altre aziende di utilizzare il deep learning per l’analisi dei dati. Ad esempio, Google Cloud ML Engine è una piattaforma che permette alle aziende di addestrare e utilizzare modelli di deep learning sulla propria infrastruttura.
Non solo, Google ha investito molto nella ricerca e sviluppo delle tecnologie di deep learning, collaborando con università e altre aziende per sviluppare nuove tecnologie e applicazioni.
In generale, Google è una delle aziende leader nel campo dell’utilizzo del deep learning per l’analisi dei dati e offre una vasta gamma di servizi e tecnologie per aiutare le altre aziende a sfruttare questa potente tecnologia.
L’esempio di Eni: uso di deep learning per progressi comuni
Eni, una delle più grandi compagnie petrolifere italiane, ha utilizzato deep learning per analizzare i dati geologici e migliorare la precisione delle previsioni sui giacimenti di petrolio. La compagnia ha sviluppato un algoritmo di deep learning che utilizza grandi quantità di dati geologici per prevedere la posizione dei giacimenti di petrolio e gas naturale. Questo algoritmo analizza i dati geologici, come la resistività delle rocce e la densità del sottosuolo, per identificare le aree più probabili di presenza di giacimenti. L’utilizzo di deep learning per analizzare i dati geologici ha permesso a Eni di migliorare la precisione delle sue previsioni sui giacimenti di petrolio, riducendo i costi e aumentando l’efficienza delle operazioni di esplorazione. Inoltre, l’algoritmo di deep learning è in grado di analizzare grandi quantità di dati in tempi molto più brevi rispetto ai metodi tradizionali, il che significa che la compagnia può prendere decisioni informate più rapidamente e con maggiore accuratezza.
E la tua piccola impresa cosa potrebbe fare? Un esempio pratico di come una piccola impresa potrebbe sfruttare il deep learning per l’analisi dei dati potrebbe essere nel settore della ristorazione. Ad esempio, un ristorante potrebbe raccogliere informazioni sulle abitudini alimentari dei propri clienti, come i menu più popolari e i giorni della settimana con il maggior numero di prenotazioni.
Questi dati possono essere utilizzati per sviluppare un modello di deep learning che preveda la domanda di cibo e bevande in base a determinati fattori, come il tempo, le festività e gli eventi speciali. Il modello di deep learning potrebbe quindi essere utilizzato per ottimizzare la pianificazione della produzione del cibo, garantendo che il ristorante sia sempre ben fornito di ingredienti e abbia un adeguato personale per soddisfare la domanda. Inoltre, il modello potrebbe anche aiutare il ristorante a prevedere la domanda durante i periodi di punta e adattare il menu in base alle preferenze dei clienti. Il deep learning può offrire molte opportunità per le piccole imprese, aiutandole a prendere decisioni informate, migliorare l’efficienza ed aumentarne la competitività sul mercato.
