Что нужно знать предпринимателям

Искусственный интеллект продолжает оставаться горячей темой в области маркетинга. Рынок ИИ в маркетинге и рекламе, вероятно, вырастет до 107,5 млрд долларов к 2028 году по сравнению с 15,84 млрд долларов в 2021 году.

Поскольку работа технологии в маркетинге расширяется, вы, вероятно, читали условия «глубокое обучение» и «машинное обнаружение», но что означают эти фразы? Это то, что предприниматели должны знать о глубоком изучении и понимании оборудования.

Что такое изучение оборудования?

3 распространенных метода, которые маркетологи используют для обнаружения машин

Что такое глубокое открытие?

3 распространенных способа, с помощью которых предприниматели используют Deep Discovery

Разница между машинным освоением и глубоким открытием

Иллюстрацией изучения устройства является распознавание речи. Машинное обнаружение может преобразовывать речь в текстовые программные приложения, которые могут преобразовывать голос и записи речи в текстовые документы.

Голосовой поиск, голосовой набор и команды устройства — все это примеры понимания устройства при распознавании речи.

Поэтому, если вы когда-либо слушали свою самую любимую мелодию, указывая: «Алекса, включи ____», вы можете поблагодарить машинное обучение за эту возможность.

3 распространенных подхода, которые используют предприниматели

В этой статье представлены некоторые стратегии обучения устройств, которые обычно применяются в тактике маркетинга и рекламы.

1. Советы по прогнозированию

Машины с прогнозирующими рекомендациями полагаются на знания, чтобы предсказать, какой письменный контент или провайдеры доставят удовольствие пользователю. Хорошо известным примером является программа искусственного интеллекта Netflix, которая одобряет фильмы и демонстрирует их в основном на основе того, что пользователь просматривал в данный момент.

Сообщается, что ИИ ежегодно экономит Netflix 1 миллиард долларов за счет уменьшения оттока и увеличения удержания.

2. Прогноз оттока

Некоторые предприятия используют понимание оборудования, чтобы предсказать, когда потребитель вот-вот уйдет, чтобы фирма могла принять меры до того, как клиент уйдет.

Они достигают этого, изучая демографию, предыдущие действия человека и другие знания, чтобы предсказать потенциальное поведение.

Например, если поведение клиента предполагает, что он может закрыть свою подписку на поток песен. В этом случае помощь может предоставить уникальную сделку — например, краткосрочную скидку на членский взнос — чтобы уберечь их от оттока.

Этот стиль обнаружения машин помогает компаниям поддерживать значительные сборы за удержание, что увеличивает доход потенциальных клиентов.

3. Прямая оценка

Прежде всего оценка прогнозирует, какие потенциальные клиенты могут превратиться в покупателей. Такое разнообразие машинного поиска позволяет отделам продаж избежать ручной сортировки и проверки тысяч потенциальных клиентов каждый месяц.

Группы могут использовать модель прямой оценки для механического обнаружения и определения приоритетов наиболее перспективных, в результате чего повышается производительность при одновременном снижении затрат.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое освоение — это самоконтроль машинного обнаружения, который использует алгоритмы и факты, чтобы имитировать человеческий разум для обучения дизайну. Эта дисциплина работает с использованием нейронных сетей для изучения определенной деятельности.

Нейронные сети состоят из взаимосвязанных нейронов, которые обрабатывают информацию в человеческом уме и на компьютерах.

3 распространенных средства, которые маркетологи используют для глубокого изучения

В этой статье описаны некоторые подходы, которые предприниматели используют в своих процедурах глубокого обучения.

1. Сегментация

Продукты глубокого обучения могут раскрывать структуры в фактах, чтобы инициировать высокоразвитую сегментацию. Это позволяет маркетологам легко и быстро определять целевых зрителей для кампании и предсказывать перспективы возможностей.

2. Гипер-персонализация

Глубокое изучение может создать механизмы персонализации, которые помогут предпринимателям упростить систему предоставления гиперперсонализированной информации.

Примерами гипер-персонализированных компонентов являются веб-сайты, которые представляют письменный контент, который может различаться в зависимости от того, кто ищет, или push-уведомления для покупателей, которые уходят, не сделав вклада.

3. Прогнозирование действий покупателя

Предприниматели могут использовать глубокое освоение для прогнозирования шагов клиентов, отслеживая, как они переходят через веб-сайт бренда и как обычно они делают заказы.

При этом ИИ может информировать фирмы о том, какие продукты и услуги пользуются спросом и должны быть в центре внимания будущих стратегий.

Разница между машинным обнаружением и глубоким пониманием

Обнаружение устройств — это подмножество искусственного интеллекта, а глубокое освоение — подмножество изучения оборудования.

Освоение оборудования означает овладение персональными компьютерами от информации, работающей с алгоритмами, к освоению и действию без программирования — другими словами и выражениями, без вмешательства человека. А глубокое понимание работает за счет использования алгоритмов и нейронных сетей для обучения модели.

Картинка внизу иллюстрирует союз синтетического интеллекта, обнаружения оборудования и глубокого изучения.

Машинное обнаружение также может подготовить наборы знаний меньшего размера, хотя глубокое обучение требует значительного количества деталей.

Глубокое освоение улучшается благодаря его настройке и обнаружению из предыдущих проблем, но изучение устройств требует гораздо большего вмешательства человека, чтобы найти и адаптировать себя.

Вот некоторые другие важные различия между обучением на оборудовании и глубоким освоением:

• Машинное обнаружение требует более короткого обучения, но может привести к снижению точности.
• Глубокое обучение требует большего образования и более точных результатов.
• Обучение на оборудовании позволит проводить простые линейные корреляции.
• Глубокое обучение будет создавать сложные нелинейные корреляции.

Поскольку искусственный интеллект все больше интегрируется в различные отрасли и нашу повседневную жизнь, маркетологи должны понимать его стандартные принципы и выяснять, как использовать его для своих производителей.

Глубокое обнаружение и машинное освоение откроют новые возможности в продвижении за счет оптимизации громоздких процедур и прогнозирования привычек аудитории.

ИИ может позволить предпринимателям укрепить свою тактику и убедиться, что они часто работают с потребителями.