Machine learning y lógicas semióticas: el caso de la publicidad digital
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Este artículo propone una aproximación a los procesos de aprendizaje automático por computadora desde una perspectiva semiótica peirciana. Para ello, trabaja en un territorio privilegiado para la observación de la articulación de la datificación de los usuarios con su posterior gestión mediante sistemas informáticos de aprendizaje por computadora: la publicidad digital. A partir de un caso real, se da cuenta de los modos en los que el machine learning articula lógicas abductivas e inductivas, poniendo foco en los modos en que los sistemas informáticos generan hipótesis a partir de la identificación de semejanzas y las ponen a prueba en investigaciones experimentales, cuyos resultados funcionan como input que realimenta el aprendizaje.
This article introduces an approach to the computer machine learning processes from Peirce’s semiotics perspective. To reach this aim, it works in a territor y where the machine learning management of data obtained through users’ datafication becomes clearly visible: digital advertising. Based on a real case, it describes the ways in which machine learning ar ticulates abductive and inductive logics, focusing on how computer systems generate hypotheses based on the identification of similarities and test them in experimental research, whose results work as a new input that feeds back into learning.
This article introduces an approach to the computer machine learning processes from Peirce’s semiotics perspective. To reach this aim, it works in a territor y where the machine learning management of data obtained through users’ datafication becomes clearly visible: digital advertising. Based on a real case, it describes the ways in which machine learning ar ticulates abductive and inductive logics, focusing on how computer systems generate hypotheses based on the identification of similarities and test them in experimental research, whose results work as a new input that feeds back into learning.
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