Co muszą wiedzieć przedsiębiorcy

Syntetyczna inteligencja nadal jest palącym tematem w dziedzinie marketingu. Rynek sztucznej inteligencji w marketingu i reklamie prawdopodobnie wzrośnie do 107,5 miliarda dolarów do 2028 roku, w porównaniu z 15,84 miliarda dolarów w 2021 roku.

Ponieważ rola technologii w marketingu rośnie, prawdopodobnie czytałeś warunki „głębokie uczenie się” i „odkrywanie maszyn” — ale co oznaczają te wyrażenia? Oto, co przedsiębiorcy powinni wiedzieć o głębokim studiowaniu i zrozumieniu sprzętu.

Co to jest badanie sprzętu?

3 Typowe metody, którymi marketerzy stosują wykrywanie maszyn

Co to jest głębokie odkrywanie?

3 powszechne sposoby, w jakie przedsiębiorcy wykorzystują głębokie odkrywanie

Różnice między opanowaniem maszyn a głębokim odkrywaniem

Ilustracją badania urządzenia jest rozpoznawanie mowy. Wykrywanie maszynowe może tłumaczyć mowę na tekst, a oprogramowanie może przekształcać głos i nagrania mowy w dokumenty tekstowe.

Wyszukiwanie głosowe, wybieranie głosowe i polecenia urządzenia to przykłady rozumienia urządzenia w rozpoznawaniu mowy.

Więc jeśli kiedykolwiek słuchałeś swojej ulubionej melodii, wskazując „Alexa, graj ____”, możesz podziękować nauce maszynowej za tę możliwość.

3 Powszechne podejścia Przedsiębiorcy stosują mastering urządzeń

W tym artykule przedstawiono niektóre strategie uczenia się urządzeń, które są powszechnie stosowane w taktykach marketingowych i reklamowych.

1. Przewidywanie wskazówek

Maszyny do przewidywania rekomendacji opierają się na wiedzy, aby przewidzieć, z jakich treści pisemnych lub dostawców będzie zadowolony użytkownik. Dobrze znanym przykładem jest program sztucznej inteligencji Netflix, który promuje filmy i demonstruje głównie na podstawie tego, co użytkownik aktualnie oglądał.

Sztuczna inteligencja podobno oszczędza Netflixowi 1 miliard dolarów rocznie dzięki zmniejszeniu rotacji i większej retencji.

2. Przewidywanie rezygnacji

Niektóre firmy wykorzystują wiedzę o sprzęcie do przewidywania, kiedy konsument ma zamiar odejść, aby firma mogła podjąć działania przed odejściem klienta.

Osiągają to, sprawdzając dane demograficzne, wcześniejsze działania osób i inną wiedzę, aby przewidzieć potencjalne zachowanie.

Na przykład, jeśli zachowanie klienta sugeruje, że może on zamknąć subskrypcję strumienia utworów. W takim przypadku pomoc może zapewnić wyjątkową ofertę — na przykład krótko obniżoną opłatę członkowską — aby uchronić ich przed rezygnacją.

Ten styl wykrywania maszyn pomaga firmom w utrzymaniu znacznych opłat za utrzymanie, które potencjalni klienci zwiększają przychody.

3. Punktacja bezpośrednia

Scoring przede wszystkim przewiduje, których potencjalnych klientów można zmienić w kupujących. Ta różnorodność maszynowego wyszukiwania pozwala grupom sprzedaży uniknąć ręcznego sortowania i sprawdzania tysięcy wykwalifikowanych potencjalnych klientów każdego miesiąca.

Grupy mogą korzystać z bezpośredniego modelu oceniania, aby mechanicznie wykrywać i ustalać priorytety najbardziej obiecujących, w rezultacie zwiększając produktywność przy jednoczesnym obniżeniu kosztów.

Co to jest głębokie uczenie się?

Głębokie opanowanie to samokontrola odkrywania maszyn, która wykorzystuje algorytmy i fakty do naśladowania ludzkiego umysłu w celu wytrenowania projektu. Ta dyscyplina polega na wykorzystaniu sieci neuronowych do badania określonej aktywności.

Sieci neuronowe składają się z połączonych ze sobą neuronów, które przetwarzają informacje w ludzkim umyśle i komputerach stacjonarnych.

3 Przeważające środki marketingowe używają głębokiego wyszukiwania

W tym artykule przedstawiono niektóre podejścia, które przedsiębiorcy stosują w swoich procedurach głębokiego uczenia się.

1. Segmentacja

Produkty do głębokiego uczenia się mogą odkrywać projekty w faktach, aby zainicjować wysoce zaawansowaną segmentację. Dzięki temu marketerzy mogą bez wysiłku i szybko identyfikować docelowych odbiorców kampanii i przewidywać perspektywy możliwości.

2. Hiperpersonalizacja

Dogłębne badanie może stworzyć silniki personalizacji, które pomogą przedsiębiorcom usprawnić system dostarczania hiperspersonalizowanych informacji.

Przykładami hiperspersonalizowanych komponentów są strony internetowe, które prezentują treść pisemną, która może się różnić w zależności od tego, kto wyszukuje lub powiadomienia push dla kupujących, którzy odchodzą bez inwestowania.

3. Przewidywanie działań kupujących

Przedsiębiorcy mogą korzystać z głębokiego masteringu, aby przewidzieć kroki klienta, śledząc sposób, w jaki przechodzi on przez stronę internetową marki i jak zwykle składa zamówienia.

Wykonując to, sztuczna inteligencja może informować firmy, które produkty i usługi są pożądane i powinny być przedmiotem przyszłych strategii.

Różnica między odkrywaniem maszyn a głębokim zrozumieniem

Odkrywanie urządzeń jest podzbiorem sztucznej inteligencji, podczas gdy głębokie opanowanie jest podzbiorem badania sprzętu.

Opanowanie sprzętu oznacza, że ​​komputery osobiste przechodzą od informacji współpracującej z algorytmami do opanowania i działania pozbawionego programowania — innymi słowy i fraz, bez interwencji człowieka. A głębokie zrozumienie polega na wykorzystaniu algorytmów i sieci neuronowych do uczenia modelu.

Zdjęcie poniżej ilustruje mariaż między syntetyczną inteligencją, odkrywaniem sprzętu i głębokim badaniem.

Odkrywanie maszyn może również przygotowywać się na mniejszych zbiorach wiedzy, mimo że uczenie głębokie wymaga znacznych ilości szczegółów.

Głębokie opanowanie poprawia się dzięki jego ustawieniu i odkrywaniu na podstawie poprzednich problemów, ale badanie urządzeń wymaga znacznie większej interwencji człowieka, aby się dowiedzieć i dostosować.

Oto kilka innych istotnych różnic między nauką sprzętu a głębokim opanowaniem:

• Odkrywanie maszyn wymaga krótszej edukacji, ale może skutkować mniejszą dokładnością.
• Głębokie uczenie się wymaga większej edukacji i wyników z większą precyzją.
• Uczenie się sprzętu tworzyłoby proste, liniowe korelacje.
• Głębokie uczenie się stworzy złożone, nieliniowe korelacje.

Ponieważ sztuczna inteligencja coraz bardziej integruje się z różnymi branżami i naszym codziennym życiem, marketerzy muszą zrozumieć jej standardowe zasady i dowiedzieć się, jak wykorzystać ją dla swoich producentów.

Głębokie odkrywanie i opanowanie maszynowe stworzą nowe możliwości w promocji poprzez usprawnienie uciążliwych procedur i przewidywanie nawyków odbiorców.

Sztuczna inteligencja może umożliwić przedsiębiorcom wzmocnienie ich taktyk i upewnić się, że często rozwijają się z konsumentami.