Глубокое обучение может быть набором ИИ, который обеспечивает инновационные приложения во многих различных областях жизни и технологий. Алгоритмы глубокого обучения, работающие на батарейках, в настоящее время используются для обнаружения рака, предсказания землетрясений и создания картины, созданной искусственным интеллектом, проданной ранее на аукционе за более чем 400 000 долларов.
QВыводы:
Однако глубокое обучение — это ИИ, который имитирует сеть нейронов в человеческом мозгу, чтобы быстрее решать сложные проблемы.
В маркетинге глубокое обучение помогает в создании контента, торгах по времени в рекламных сетях, чат-ботах, распознавании речи и языковом процессе.
Глубокое обучение помогает вам использовать информацию о клиенте для предоставления индивидуального опыта клиента.
ИИ, вероятно, обгонит людей в SEO, поскольку это деятельность, основанная на данных.
Введение:
Давайте возьмем распознавание рукописного ввода в качестве дополнительного примера того, как это работает. В чрезвычайно древней компьютерной алгоритмической программе компьютер должен был быть обучен ряду правил, чтобы распознавать каждый отдельный символ. если принять во внимание количество вариаций почерка, это может оказаться довольно невыполнимой задачей; и тем не менее, как люди, у нас есть тенденция расшифровывать множество различных видов почерка без каких-либо хлопот, потому что нейронная сеть в нашем мозгу выполняет работу за североамериканскую страну.
Преклира часто учат распознавать письменные буквы так же, как мозг человека, показывая большое количество символов-примеров и изучая, как распознавать каждый символ из этих примеров. Чем больше примеров вы предоставите компьютеру, тем больше он будет правильно распознавать почерк.
Нейронные сети, необходимые для обработки этого типа блока задач, разработаны программистом и могут содержать множество совершенно разных слоев нейронов или блоков принятия решений, поэтому они являются «глубокими» в глубоком обучении.
Архитектура:
На изображении выше показано, что данные извлекаются из входных слоев и далее пересылаются в скрытые слои. В скрытых слоях все преобразования происходят в соответствии с требованиями, и когда окончательный результат готов, он демонстрируется через выходные слои. Значение смещения здесь действует как помощник, чтобы найти наилучшее соответствие данным.
Применение глубокого обучения в маркетинге:
Таким образом, глубокое обучение делает некоторые довольно сложные задачи потенциальными и может автоматизировать выбор, который ранее мог обрабатываться исключительно человеком. однако будем ли мы использовать это в чрезвычайно рекламном контексте?
Существует множество различных приложений для продвижения глубокого обучения, часть из которых вам уже предстоит испытать.
В то время как глубокое обучение и нейронные сети кажутся сложными (и это так!), вам не нужно беспокоиться о том, как они работают, программный пакет закодирован, чтобы попытаться выполнить свою работу и облегчить вашу жизнь.
На рис. 3 видно, как глубокое обучение с годами захватило рынок в различных областях. С годами увеличивается использование глубокого обучения во всех областях. И мы также можем увидеть экспоненциальный рост в ближайшие годы.
На рис. 4 мы видим, как глубокое обучение играет важную роль в различных секторах рынка.
Глубокое обучение для персонализации:
Одним из наиболее многообещающих применений глубокого обучения в маркетинге является изменение «гиперперсонализации».
Персонализация уже является гигантской тенденцией в маркетинге, и она пользуется большим успехом у клиентов, поскольку количество настраиваемых электронных писем в шесть раз выше, чем у обычных электронных писем.
Однако проблемы конфиденциальности и нехватка ресурсов для сбора достойных знаний часто являются препятствиями на пути к процветанию персонализации.
Рост Интернета вещей говорит о том, что мы начинаем собирать огромные объемы информации о людях с их компьютеров, носимых устройств, мобильных телефонов, смарт-телевизоров.
Все эти знания говорят о том, что маркетологи могут столкнуться с различными способами общения с клиентами на сверхиндивидуальном уровне, и им понадобится глубокое обучение, чтобы это сделать.
Вывод:
Искусственный интеллект может быть быстро меняющейся и растущей областью, и мы ожидаем, что в ближайшие несколько лет откроется много новых возможностей и программных продуктов для продвижения.
Одно из направлений, в котором ИИ, вероятно, обгонит маркетологов, — это SEO. Поскольку SEO может быть упражнением, основанным на данных, а поисковые системы используют свои собственные алгоритмы для выбора порядка размещения веб-сайтов на своих страницах результатов, это делает эту технологию естественной.
Уже существует пакет программного обеспечения для автоматического создания веб-сайтов, который настраивает стиль и содержание в течение определенного периода времени для оптимизации для SEO. это может быть не только более экономично, чем тестирование и экспериментирование вручную, но также означает, что веб-сайты будут автоматически изменяться для программных обновлений, а не время и ресурсы, необходимые специалисту по SEO.
Google вкладывает значительные средства в глубокое обучение и уже выпустила пакет облачного программного обеспечения, который позволяет вам создавать собственный пакет программного обеспечения для глубокого обучения, не требуя при этом специализированных разработчиков программного обеспечения. это может быть только одним из признаков того факта, что хотя ИИ становится все более продвинутым и мощным, он одновременно становится и более доступным для всех.
