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Machine learning y lógicas semióticas: el caso de la publicidad digital

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dc.creator Mariano Zelcer
dc.date 2022
dc.date.accessioned 2025-03-14T14:50:28Z
dc.date.available 2025-03-14T14:50:28Z
dc.identifier 1668-5628
dc.identifier https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=323973878001
dc.identifier https://www.redalyc.org/journal/3239/323973878001/
dc.identifier https://www.redalyc.org/journal/3239/323973878001/html/
dc.identifier https://www.redalyc.org/journal/3239/323973878001/323973878001.epub
dc.identifier https://www.redalyc.org/journal/3239/323973878001/movil
dc.identifier.uri https://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/252527
dc.description 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.
dc.format application/pdf
dc.language es
dc.publisher Universidad Nacional de Rosario
dc.relation http://www.redalyc.org/revista.oa?id=3239
dc.rights La Trama de la Comunicación
dc.source La Trama de la Comunicación (Argentina) Num.2 Vol.26
dc.subject Comunicación
dc.subject Semiótica
dc.subject Abducción
dc.subject Datificación
dc.subject Machine learning
dc.subject Publicidad digital
dc.title Machine learning y lógicas semióticas: el caso de la publicidad digital
dc.type artículo científico


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