Как объединить науку о знаниях и искусственный интеллект, не имея знаний в обоих случаях (квалифицированные идеи и оборудование)

Как маркетолог, вы, вероятно, заметили ценность данных в формировании выбора и выработке стратегии. Вы также, скорее всего, устали от того, что увязли в ручном сборе и предоставлении информации.

Информатика является неотъемлемой частью мира интернет-маркетинга, но время — это деньги, и время, которое вы посвящаете работе с большими наборами данных, может быть потрачено на выполнение другой работы, например, на продвижение статей.

К счастью, синтетический интеллект может сочетаться с наукой о данных во многих методах, чтобы сделать вашу работу маркетолога менее сложной, не пренебрегая при этом такими важными методами, как информационная отчетность.

Мы рассмотрим ссылку, касающуюся науки о фактах и ​​искусственного интеллекта, а также инструментов, которые вы можете использовать в качестве маркетолога независимо от уровня ваших способностей в детальной оценке.

Разница между наукой о знаниях и синтетическим интеллектом

Наука о деталях — это собирательная фраза, описывающая анализ, обработку и интерпретацию больших объемов данных для формирования выводов.

Синтетический интеллект — это предмет, в котором компьютер или робот выполняет задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта и проницательности.

Хотя информатика и синтетический интеллект являются уникальными областями, они обычно объединяются для оптимизации обязанностей, повышения эффективности, решения проблем или повышения эффективности.

Иногда ИИ обычно полагается на исследователей информации, которые исследуют, очищают и передают информацию, чтобы устройство могло учиться и совершенствоваться. При этом информатика гораздо меньше зависит от ИИ, поскольку наука может анализировать и создавать четкие наборы данных самостоятельно.

Тем не менее, ИИ может извлекать данные из фактов таким способом, который недостижим с помощью типичных стратегий науки о знаниях. Это особенно актуально для таких богатых видов информации, как видеоклипы или большие объемы знаний.

Иллюстрации искусственного интеллекта в информационной науке

Ниже приведены несколько иллюстраций ИИ в мире науки о деталях.

ИИ в составлении опросов

Опросы часто используются для сбора знаний и информации о ваших зрителях и потребителях, а искусственный интеллект обычно используется для автоматизации многих областей процедуры исследования.

Опросы с использованием искусственного интеллекта уменьшают необходимость вмешательства человека в такие работы, как ввод подробностей и изучение отчетов об исследованиях.

Использование ИИ при составлении и проведении исследований позволит организациям регулярно получать ответы по многим каналам, например, через Интернет и чат-боты.

Отсюда ИИ может классифицировать факты, основываясь главным образом на заранее определенных условиях, анализировать закономерности и события и создавать отчет в зависимости от результатов намного быстрее, чем если бы это выполнялось вручную.

ИИ в выборе знаний

Одним из способов, с помощью которого ИИ обычно работает при выборе деталей, является парсинг веб-сайтов, который влечет за собой применение автоматических ботов или скриптов для извлечения фактов с веб-сайтов. ИИ позволяет этим ботам быстро и эффективно выявлять закономерности и понимание знаний.

В результате корпорации могут делать выбор на основе данных о своих продуктах, услугах или методах маркетинга и рекламы.

Выбор информации с помощью ИИ также может помочь предоставить дополнительную индивидуальную информацию о человеке на веб-сайте. ИИ может собирать информацию о действиях и предпочтениях потребителей, чтобы рекомендовать товары или статьи, адаптированные для каждого клиента.

Персонализированный опыт увеличивает вероятность конверсии и вовлеченности. Этот метод является обычным и ценным для веб-сайтов электронной коммерции.

Многочисленные веб-сайты электронной коммерции используют ИИ для получения и оценки данных о поведении клиентов и используют эти данные для предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам или услугам или для целевых кампаний.

Подробности о приложениях, использующих ИИ

Вот несколько полезных инструментов искусственного интеллекта для сбора и изучения деталей, которые вы можете использовать в долгосрочных задачах.

1. Таблица

Этот инструмент аналитики и визуализации информации позволяет потребителям взаимодействовать со своими знаниями и является отличной платформой, если у вас минимум или вообще нет программирования или детального изучения взаимодействия.

С помощью Tableau вы можете создавать и обмениваться опытом на настольных и мобильных платформах.

Tableau также поддерживает сложные вычисления, создание информационных панелей и смешивание информации, что объединяет данные из нескольких ресурсов в единый удобный набор данных.

2. Второй пилот GitHub

GitHub Copilot — это помощник по программированию, который предоставляет программистам стратегии автозаполнения. Разработчики могут использовать GitHub Copilot для создания кода или использования базовых подсказок на естественном языке, которые сообщают Copilot, что они хотят от него.

Ресурс данных может выполнять множество функций по кодированию и владеет многими языками кодирования, такими как Python, Go и JavaScript. Даже если он улучшен, вам никогда не придется уметь программировать, чтобы его использовать.

3. Чат-спот

ChatSpot — это диалоговый CRM-бот HubSpot, к которому могут подключиться эксперты по доходам, рекламе и компаниям из отрасли, чтобы повысить производительность и оптимизировать отдельные процедуры — отчеты о знаниях.

Профессионалы могут использовать инструкции в чате, чтобы направить ChatSpot на получение опыта, создание новых сегментов и управление потенциальными клиентами.

4. Microsoft Electrical Power BI

Платформа организационной аналитики Microsoft позволяет конечным пользователям вводить и визуализировать информацию для получения аналитической информации. Конечные пользователи могут импортировать факты практически из любого ресурса и мгновенно создавать информационные панели и отчеты.

Кроме того, Microsoft Power BI позволяет конечным пользователям создавать свои стили работы с оборудованием и использовать другие возможности, основанные на искусственном интеллекте, для просмотра информации.

5. Аккио

Оборудование для корпоративной аналитики и прогнозирования Akkio помогает конечным пользователям анализировать свою информацию и прогнозировать результаты возможностей. Инструмент предназначен для новичков и особенно полезен в сфере доходов, рекламы и маркетинга, а также прогнозных исследований.

С помощью Akkio вы можете загрузить свой набор данных и выбрать переменную, которую хотите спрогнозировать, что позволяет Akkio разработать нейронное сообщество вокруг этой переменной.

Как выбрать подходящее оборудование

Найти идеальный инструмент искусственного интеллекта, который поможет вам собирать, регулировать и оценивать знания, может быть сложно, но это возможно. Вам необходимо оценить свои возможности и предпочтения, чтобы найти наиболее эффективный инструмент для вашего предстоящего проекта в области науки о данных.

Спросите вас, какой аспект курса действий в области знаний вы надеетесь оптимизировать или улучшить. Насколько вы опытны в составлении отчетов или кодировании? Какова степень вашего таланта?

Например, если вы знакомы с такими языками программирования, как Python, вам захочется получить инструменты, совместимые с этим языком. Если вы сейчас работаете с таким оборудованием, как Microsoft или HubSpot, приобретите совместимые или встроенные приложения.

Вам не обязательно быть ученым или искусным программистом, чтобы использовать ИИ в своих маркетинговых и рекламных инициативах или инициативах по сбору данных о доходах. Все, что вам нужно, это подходящие приложения, которые будут соответствовать вашей информации и потребностям.