定義機器學習和深入學習了解人工智能

今天,可以一對一的營銷、銷售和客戶服務對話由於規模AI-powered聊天機器人。

這些聊天機器人幫助品牌與每一個訪客,買家,和客戶個性化的方式,增加接觸,轉換,和銷售。由於強大的人工智能,隨著時間的推移這些聊天機器人甚至可以學習更好的預測和響應人類想要的信息。

不管你做什麼類型的市場或銷售,很可能AI-powered對話是很大程度上可以讓你當前的營銷更聰明,從今天開始。

但要充分利用這個機會,你要理解之間的差異機器學習和深度學習兩種人工智能技術,力量是世界上最複雜的聊天機器人,和大量的其他先進的人工智能營銷工具。

機器學習是什麼?

機器學習是人工智能的一種。與機器學習、人工智能係統過程數據,然後根據這些數據做出預測。這個預測可能非常簡單,比如什麼電影你可能想看下基於Netflix的曆史。或者,它可以是複雜的預測接下來你要說什麼當你輸入一個電子郵件在Gmail。(雖然機器學習是一個複雜的話題,有很多在線學習材料起來速度很快)。

使機器學習的吸引力,然而,不隻是基於數據進行預測的能力。人工智能係統,使用機器學習還可以學會更好地預測隨著時間的推移他們學習越來越多的數據。

有時,這些係統基於人類程序員的培訓學習。其他人在自己的學習。通常,係統學習從人類監督學習和無監督學習。

這裏有一個簡單的例子,結合監督和非監督學習如何使用聊天機器人,利用機器學習:

1. 您提供的chatbot數十或數百個過去聊天對話。
2. 你馬克的對話是有用的,哪些不是。
3. 聊天機器人分析這些數據,然後預測的反應將是有益的前進。
4. 好轉的chatbot從事與客戶、預測的反應將是有益的,那麼反應其更多的前進。

結果呢?聊天機器人,以個性化的方式響應基於過去的談話和改善其響應對話越多,由於機器學習。

深度學習是什麼?

深入學習是機器學習的一個子集。它使用層的節點來執行複雜的認知任務識別圖像、視頻識別事物,認識到演講。

深度學習需要原始數據,並運行它通過這些層更好的操縱和從數據中提取的洞察力。“更深”在深度學習模型,通過神經網絡的進一步發展,可能由許多,許多層的節點。

更複雜的聊天機器人可以用深度學習執行先進的自然語言處理和自然語言生成任務動態理解和應對複雜的話題。

營銷人員如何使用機器學習和深度學習?

那麼,你如何開始應用這些知識嗎?

需求代AI-powered聊天機器人是一個大的方式開始實際使用人工智能,機器學習,深度學習在你的營銷改進結果。

開始,漂移創建了一個對話營銷指南,教導需求代營銷人員如何駕駛更多線索,書更多的會議,並產生更多的收入。

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