企业家需要知道什么

合成智能仍然是营销领域的热门话题。 到 2028 年，人工智能在营销和广告领域的市场规模可能会从 2021 年的 158.4 亿美元增长到 1075 亿美元。

随着技术在营销中的作用不断扩大，您可能已经读过“深度学习”和“机器发现”等条件，但这些短语是什么意思？ 这是创业者需要了解的深度学习和设备理解。

什么是设备研究？

营销人员使用机器发现的 3 种常用方法

什么是深度发现？

企业家使用深度发现的 3 种普遍方式

机器掌握与深度发现之间的差异

设备学习的一个例子是语音识别。 机器学习可以将语音翻译成文本软件程序的目的是可以将实时语音和语音记录转换为文本文件。

语音搜索、语音拨号和设备命令都是语音识别中设备理解的例子。

因此，如果你曾经通过指示“Alexa，播放 ____”来听过你最喜欢的曲子，你可以感谢机器学习的能力。

企业家使用设备控制的 3 种流行方法

本文介绍了设备学习通常应用于营销和广告策略的一些策略。

1.预测提示

预测性推荐机器依靠知识来预测用户会从哪些书面内容或提供者那里获得乐趣。 一个著名的例子是 Netflix 的 AI 程序，该程序基于用户当前观看的内容来支持电影和演示。

据报道，人工智能通过减少客户流失和提高留存率每年为 Netflix 节省10 亿美元。

2.流失预测

一些企业使用设备理解来预测消费者何时会流失，以便公司可以在客户离开之前采取行动。

他们通过检查人口统计数据、以前的人的行为和其他知识来预测潜在行为来实现这一点。

例如，如果客户的行为暗示他们可能会关闭对歌曲流的订阅。 在这种情况下，该支持可能会提供独特的优惠——例如会员费的临时折扣——以防止他们流失。

这种机器发现方式有助于公司维持可观的保留费用，从而增加潜在客户的收入。

3.直接计分

最重要的评分预测哪些潜在客户有可能转变为购买者。 这种机器搜索的多样性使销售团队无需每个月手动分类和检查 1000 名合格的潜在客户。

团队可以使用直接评分模型来机械地检测最有前途的人并确定其优先级，从而在降低开支的同时提高生产力。

什么是深度学习？

深度掌握是一种机器学习的自我控制，它利用算法和事实来模仿人类思维来训练设计。 该学科通过使用神经网络来研究特定活动来工作。

神经网络由相互连接的神经元组成，这些神经元处理人类思维和桌面中的信息。

营销人员使用深度发现的 3 种普遍方式

在这篇文章中，企业家在他们的程序中使用深度学习的一些方法。

1.分割

深度学习产品可以揭示事实中的设计，以启动高度发达的细分。 这使营销人员可以轻松快速地确定活动的目标观众并预测机会前景。

2.超个性化

深度学习可以创建个性化引擎，帮助企业家简化提供超个性化信息的系统。

超个性化组件的示例是提供书面内容的网站，这些内容可能会因谁在搜索或推送通知而有所不同，这些用户会离开而没有进行投资。

3. 预测购物者行为

企业家可以使用深度掌握通过跟踪客户如何访问品牌网站以及他们订购的频率来预测客户的步骤。

在这样做的过程中，人工智能可以告知公司需要哪些产品和服务，并且需要将其作为未来战略的重点。

机器发现与深度理解之间的差异

设备发现是人工智能的一个子集，而深度掌握是设备学习的一个子集。

设备控制意味着个人计算机在没有编程的情况下使用算法控制信息并采取行动——换句话说，没有人为干预。 深度理解通过使用算法和神经网络来教授模型来发挥作用。

下图说明了人工智能、设备发现和深度学习之间的结合。

机器发现还可以在较小的知识集上进行准备，即使深度学习需要大量的细节。

深度掌握通过其设置和从以前的问题中发现来增强，但设备学习需要更多的人为干预来发现和适应自己。

以下是设备学习和深度掌握之间的其他一些重要区别：

• 机器发现需要较短的教育，但可能会导致准确性降低。
• 深度学习需要更广泛的教育和更精确的结果。
• 设备学习会产生简单的线性相关性。
• 深度学习会产生复杂的非线性关联。

随着人工智能进一步融入各个行业和我们的日常生活，营销人员必须了解其标准原理，并找出如何为他们的制造商利用它。

两次深度发现和机器掌握将通过简化繁琐的程序和预测受众习惯来创造新的推广机会。

人工智能可以让企业家加强他们的策略，并确保他们经常与消费者一起发展。