Jak połączyć naukę o wiedzy i sztuczną inteligencję bez wiedzy w obu obszarach (wykwalifikowane pomysły i sprzęt)

Jako marketer prawdopodobnie zauważyłeś wartość danych w generowaniu wyborów i opracowywaniu strategii. Najprawdopodobniej jesteś już zmęczony ręcznym zbieraniem i raportowaniem informacji.

Informatyka jest integralną częścią świata marketingu internetowego, ale czas to pieniądz, a czas, który poświęcasz na pracę z dużymi zbiorami danych, może zostać przeznaczony na wykonywanie innych zadań, takich jak promowanie artykułów.

Na szczęście inteligencja syntetyczna może łączyć się z nauką o danych w wielu technikach, dzięki czemu Twój zawód marketera będzie mniej skomplikowany, bez zaniedbywania podstawowych technik, takich jak raportowanie informacji.

Przyjrzymy się linkowi dotyczącemu faktologii i sztucznej inteligencji oraz narzędzi, z których możesz skorzystać jako marketer, niezależnie od tego, na jakim etapie jesteś w ocenie szczegółów.

Różnica między nauką o wiedzy a inteligencją syntetyczną

Nauka o szczegółach to ogólne określenie opisujące analizowanie, dbanie o szczegóły i interpretowanie dużych ilości danych w celu wyciągnięcia wniosków.

Inteligencja syntetyczna to przedmiot, w którym komputer lub robot wykonuje zadania, które na ogół wymagają ludzkiej inteligencji i rozeznania.

Chociaż informatyka i inteligencja syntetyczna są dziedzinami wyjątkowymi, zazwyczaj obejmują one usprawnienie obowiązków, poprawę wydajności, rozwiązywanie problemów lub poprawę wydajności.

Czasami sztuczna inteligencja zwykle polega na badaczach informacji, którzy badają, oczyszczają i przekazują informacje, aby urządzenie mogło je badać i ulepszać. Powiedziawszy to, nauka o informacji jest w znacznie mniejszym stopniu zależna od sztucznej inteligencji, biorąc pod uwagę, że nauka może analizować i tworzyć przejrzyste zbiory danych na temat swoich osób.

Niemniej jednak sztuczna inteligencja może wydobywać dane z faktów w sposób nieosiągalny przy użyciu typowych strategii nauki opartej na wiedzy. Dzieje się tak szczególnie w przypadku bogatych informacji, takich jak klipy wideo lub duże ilości wiedzy.

Ilustracje AI w Info Science

Poniżej znajdują się ilustracje przedstawiające sztuczną inteligencję w świecie nauki o szczegółach.

Sztuczna inteligencja w sporządzaniu ankiet

Ankiety często służą do gromadzenia wiedzy i informacji o widzach i konsumentach, a sztuczną inteligencję zwykle wykorzystuje się do automatyzacji wielu obszarów procedury badawczej.

Ankiety AI zmniejszają potrzebę interwencji człowieka na stanowiskach pracy, takich jak wprowadzanie szczegółów i sprawdzanie raportów z badań.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do opracowywania i wykonywania badań umożliwi organizacjom rutynowe uzyskiwanie odpowiedzi z wielu kanałów, takich jak Internet i chatboty.

Stamtąd sztuczna inteligencja może kategoryzować fakty w oparciu głównie o z góry określone warunki, analizować wzorce i rozwój sytuacji oraz generować raport w oparciu o wyniki znacznie szybciej niż w przypadku ręcznej operacji.

Sztuczna inteligencja w selekcji wiedzy

Jednym ze sposobów, w jaki sztuczna inteligencja będzie ogólnie działać przy wyborze szczegółów, jest przeglądanie stron internetowych, które polega na stosowaniu automatycznych botów lub skryptów w celu wydobywania faktów ze stron internetowych. Sztuczna inteligencja umożliwia tym botom szybkie i skuteczne identyfikowanie wzorców i spostrzeżeń w wiedzy.

W procesie transformacji korporacje mogą na podstawie danych dokonywać wyborów dotyczących swoich produktów, usług lub metod marketingu i reklamy.

Wybór informacji AI może również pomóc w dostarczeniu dodatkowej, zindywidualizowanej wiedzy na stronie internetowej. Sztuczna inteligencja może zbierać wiedzę o działaniach i preferencjach konsumentów, aby rekomendować towary lub artykuły dostosowane do każdego klienta.

Spersonalizowane doświadczenia zwiększają prawdopodobieństwo konwersji i zaangażowania. Ta metoda jest powszechna i cenna w przypadku witryn e-commerce.

Wiele witryn handlu elektronicznego wykorzystuje sztuczną inteligencję do uzyskiwania i oceny danych na temat zachowań klientów oraz wykorzystuje te dane do dostarczania spersonalizowanych rekomendacji produktów lub usług lub ukierunkowanych kampanii.

Szczegóły Aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję

Oto kilka korzystnych instrumentów sztucznej inteligencji do gromadzenia i badania szczegółów, które możesz wykorzystać w zadaniach długoterminowych.

1. Obraz

To narzędzie do analizy i wizualizacji informacji umożliwia konsumentom interakcję z ich wiedzą i jest doskonałą platformą, jeśli nie masz żadnego kontaktu z kodowaniem lub badaniem szczegółów.

Dzięki Tableau możesz tworzyć i udostępniać doświadczenia na platformach stacjonarnych i komórkowych.

Tableau obsługuje również złożone obliczenia, tworzenie dashboardów i łączenie informacji, co łączy dane z kilku zasobów w jeden przydatny zestaw danych.

2. Drugi pilot GitHuba

GitHub Copilot to asystent programowania, który dostarcza programistom strategie autouzupełniania. Konstruktorzy mogą korzystać z GitHub Copilot, tworząc kod lub korzystając z podstawowych podpowiedzi w języku naturalnym, które informują Copilot o tym, czego od niego oczekują.

Zasób danych może wykonywać wiele zadań związanych z kodowaniem i jest biegły w wielu językach kodowania, takich jak Python, Go i JavaScript. Nawet ulepszony, nigdy nie musisz wiedzieć, jak kodować, aby z niego korzystać.

3. ChatSpot

ChatSpot to konwersacyjny bot CRM firmy HubSpot, z którym eksperci ds. dochodów, reklamy i branży mogą połączyć się z HubSpot w celu zwiększenia produktywności i usprawnienia odrębnych procedur — raportowania wiedzy.

Specjaliści mogą korzystać z instrukcji opartych na czacie, aby kierować ChatSpot w celu gromadzenia doświadczeń, generowania nowych segmentów i zarządzania potencjalnymi klientami.

4. Microsoft Energia elektryczna BI

Platforma analityki organizacyjnej firmy Microsoft umożliwia użytkownikom końcowym wpisywanie i wizualizowanie informacji w celu uzyskania wglądu. Użytkownicy końcowi mogą importować fakty z praktycznie dowolnych zasobów i błyskawicznie tworzyć pulpity nawigacyjne i raporty.

Co więcej, Microsoft Power BI umożliwia użytkownikom końcowym tworzenie stylów uwzględniających sprzęt i korzystanie z innych opcji opartych na sztucznej inteligencji w celu przeglądania informacji.

5. Akkio

Sprzęt do analityki i prognozowania dla przedsiębiorstw Akkio pomaga użytkownikom końcowym analizować informacje i przewidywać możliwe wyniki. Instrument jest przeznaczony dla początkujących i jest szczególnie przydatny w badaniach przychodów, reklamie i marketingu oraz w badaniach prognostycznych.

Dzięki Akkio możesz przesłać swój zbiór danych i wybrać zmienną, którą chcesz przewidzieć, co pozwala Akkio rozwinąć społeczność neuronową skupiającą się wokół tej zmiennej.

Jak wybrać odpowiedni sprzęt

Odkrycie idealnego instrumentu sztucznej inteligencji, który pomoże Ci gromadzić, regulować i oceniać wiedzę, może być skomplikowane, ale nie jest niemożliwe. Musisz ocenić swoje możliwości i preferencje, aby znaleźć najskuteczniejsze narzędzie do nadchodzącego przedsięwzięcia związanego z analizą danych.

Zapytaj, jaki aspekt działania związanego z wiedzą masz nadzieję usprawnić lub wprowadzić ulepszenia. Jak biegły jesteś w raportowaniu lub kodowaniu? Jaki jest Twój stopień talentu?

Na przykład, jeśli często używasz języków programowania takich jak Python, będziesz chciał uzyskać instrumenty kompatybilne z tym językiem. Jeśli obecnie pracujesz na sprzęcie takim jak Microsoft lub HubSpot, uzyskaj kompatybilne lub opracowane przez siebie aplikacje.

Nie musisz być naukowcem ani utalentowanym programistą, aby wykorzystywać sztuczną inteligencję w swoich inicjatywach marketingowych i reklamowych lub związanych z faktami dotyczącymi przychodów. Wszystko, co musisz mieć, to odpowiednie aplikacje, które dobrze kształtują Twoje informacje i potrzeby.