Antes de adentrarnos en el Topic Modeling, vamos a hablar de otro palabro de moda: Machine Learning. Cada día aparecen más y más artículos relacionados con los últimos cambios de algoritmos en Google y el interés sobre el Machine Learning se volverá omnipresente.
Vamos a ver el interés por el Machine Learning a través de Google Trends:
Se ve muy claro cómo a principios de 2004 se produjo un boom con el concepto «machine learning». Pero, al mismo tiempo, hubo un desencanto. Todo muy teórico y poco práctico. Cuando se hablaba de machine learning lo que venía a nuestra memoria era el T800 con el aprendizaje del «Sayonara Baby».
Siguiendo la línea temporal, vemos cómo en 2017, el machine learning levanta el vuelo. Está claro que en ese momento ya se puede porque tenemos un potencial de computación suficiente para poner a funcionar cualquier algoritmo y respuestas rápidas. Es la época del Cloud Computing.
Qué es el Topic Modeling
Supongo que algún gestor de cuentas de Google Ads estará preocupado. ¿Preocupados los operarios de las cadenas de montaje de algunas fábricas de coches con los robots? De momento, el aprendizaje automático es más mecánico de lo que pensamos. Es cierto que la cosa va avanzando. Antes nos obsesionábamos con las keywords (porque era lo que Google mandaba). Ahora Google ha evolucionado hacia las búsquedas semánticas. Ya no importan las palabras claves sino el significado de las palabras, de los textos, de la información en la red.
Google se ha vuelto más inteligente con el aprendizaje automático. Ya no se centra en palabritas sino en grupos de significado más amplios y complejos. En este sentido, en el mundo del machine learning, el topic modeling es un algoritmo realmente interesante. El topic modeling es una herramienta que toma un corpus de texto y busca patrones en el uso de las palabras. Consiste en encontrar significado semántico en el vocabulario de un texto.
En la era de la información, la cantidad de material que se produce está evidentemente muy lejos de nuestra capacidad de procesamiento. Los topic modeling hacen el trabajo sucio de organizar y comprender grandes colecciones de cuerpos de texto no estructurados. En origen surgió en el mundillo de la minería de textos pero ya se aplica también a imágenes e incluso información genética.
No deja de ser un modelo estadístico. Aún están lejos Gigolo Joe, AVA o Roy Batty, pero es un paso más en la inteligencia de las máquinas.
Contenidos relacionados
Qué es la herramienta Screaming Frog y qué utilidad tiene para el SEO
Qué es la herramienta Screaming Frog y qué utilidad tiene para el SEO En este artículo, explicaremos qué es esta herramienta Screaming Frog y cómo puede ser utilizada para mejorar el SEO de un sitio web. En el mundo del marketing digital y el posicionamiento web, el SEO o Search Engine Optimization es fundamental para …
Qué es la herramienta Screaming Frog y qué utilidad tiene para el SEO Leer más »
Diseño HTML y CSS en la construcción de sitios web
Diseño HTML y CSS en la construcción de sitios web Hoy en día, aprender HTML y CSS para el diseño web se está convirtiendo en una habilidad esencial para todos los que trabajamos en el mundo digital. Diseño HTML y CSS: ¿Qué es HTML? El HTML (HyperText Markup Language) suele considerarse un lenguaje de programación …
Diseño HTML y CSS en la construcción de sitios web Leer más »
¿Qué es un lead?
¿Qué es un lead? Un lead es aquella información ofrecida por un cliente durante la interacción con un anuncio o un sitio web. Algunos de los campos que puede contener un lead son nombre, apellidos, teléfono o email entre otros, aunque dependiendo del proyecto se pueden necesitar datos más concretos. En la siguiente imagen, se …
Campañas Demand Gen de Google Ads
Campañas Demand Gen de Google Ads En el mundo del PPC, las campañas de Demand Generation (generación de demanda) desempeñan un papel crucial para impulsar el crecimiento y la generación de demanda, como su propio nombre indica, para un producto o servicio. Partiendo de esta definición, entre las diversas herramientas disponibles, Google Ads destaca como …
