El uso del Deep Learning en el sector de la hostelería

El Deep Learning tambiés es conocido como el Aprendizaje profundo. Se trata de un área que se encarga de permitir que las máquinas y ordenadores aprendan. Todo esto sin necesidad de ser programados o de la intervención humana. Esto crea un gran ámbito de posibilidades en todos los sectores que podamos imaginar. En este artículo hablaremos de la implicación del Deep Learning en el sector Hotelero. ¿Quieres saber más al respecto? ¡Sigue leyendo!

¿Cómo funciona el Deep Learning?

Gracias a esta tecnología podemos ver aparatos que combinan un repositorio de datos para que el sistema aprenda con un sistema que puede aprender por sí mismo. Así pues, toda esta cantidad de datos puede comprenderse en un simple termino, el Big Data.

Aunque parezca una tecnología nueva, algunas de las técnicas que se utilizan llevan existiendo desde hace siglos. Hablamos, por ejemplo, de la regresión que permite determinar la posición de la información y los datos en sí. En los últimos años hemos podido afirmar que se ha generado la cantidad de información más grande de toda la historia. Esto permite un impulso y una mejora fundamental en las herramientas y técnicas del Deep Learning.

Sabemos que, en muchos casos, es difícil diferenciar la Inteligencia Artificial del Deep Learning.  Una de las diferencias fundamentales es que la Inteligencia Artificial es la ciencia “madre”, la ciencia general que crea nuevos sistemas inteligentes automatizados.

Por otro lado, el Deep Learning es una subcategoría o un “hijo” de la IA. Así, podemos decir que este se encarga de desarrollar los algoritmos para que las máquinas aprendan de forma automática. De este modo, se podrán realizar proyectos a partir de los datos almacenados. Todo ello se puede aplicar a todos los sectores en los que podamos pensar, como el de la Industia. No obstante, hoy hablaremos de un sector específico.

El sector hotelero

Pasando al tema que nos trae aquí hoy, hablaremos de cómo funciona el Deep Learning en el sector hotelero. A pesar de que no es un elemento que esté totalmente integrado en este ámbito, cada vez es más común encontrarlo. El Deep Learning junto al Machine Learning se encargan de entrenar al sistema mediante un aprendizaje específico. Hay cuatro tipos de aprendizaje:

1. Aprendizaje Supervisado

Hablamos de un aprendizaje en el cual el sistema obtiene la solución basada en ciertos parámetros. Así, le ofrecemos ejemplos y las características de estos para que pueda llegar al resultado establecido. De este modo, cuando el sistema analice parámetros y datos similares sabrá encontrar el camino correcto hacia el resultado adecuado.

Podemos ver un ejemplo de ello en la clasificación de si se cancela o no una reserva. Gracias a este aprendizaje el sistema sabrá decirnos la probabilidad de cancelación de acuerdo a los parámetros preestablecidos.

2. Aprendizaje no supervisado

En este caso, no se le aporta una solución o resultado al sistema. El sistema percibirá los patrones que tienen relaciones entre sí y podrá extraer conclusiones a partir de dichos patrones. Uno de los ejemplos que podemos encontrar en este caso es el de asociar a los clientes por similitudes.

Así, un hotel podrá detectar las características de los clientes para establecer una organización más cómoda. A su vez, se podrá ofrecer un servicio más competente y más personalizado.

3. Aprendizaje semisupervisado

Se trata de un tipo de aprendizaje que mezcla los dos anteriores por etapas. Su utilidad más popular es el de las redes sociales. La etapa no supervisada incluiría el hecho de detectar que una misma persona esté en distintas fotografías. Una vez etiquetamos a una persona en una foto (etapa supervisada), sabríamos que esa persona está en otras.

Esto fomenta el uso de dicha tecnología a nuevos campos, suponiendo una revolución en nuestro entorno. Así, este sistema también permitirá la toma de decisiones de empresas hoteleras con respecto a las necesidades y gustos de los clientes.

4. Aprendizaje por refuerzo

El último tipo de aprendizaje incluye un agente que interactúa con el mismo entorno. De esta manera, las acciones que realiza el sistema se podrán aprender mediante la obtención de una recompensa o una penalización. Este aspecto se aplica a la hostelería mediante la utilización de la robótica.

Hablamos ahora de los chatbots y las traducciones automáticas. Estas le ofrecen feedback al robot, sabiendo cuando lo ha hecho de forma correcta o no. Así, los clientes podrán obtener una atención más personalizada y adecuada a sus necesidades, además de responder a las preguntas y dudas que les surjan.

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