如果你隻是深入人工智能(AI)的世界裏,大量的術語和混淆的術語可以使這個話題似乎完全遙不可及。機器學習和深度學習術語可以做任何營銷人員的頭旋轉。
但這不是你可能覺得困惑,因為我們的任務營銷人工智能研究所是讓AI平易近人對營銷人員來說,我們將會讓你崩潰。
機器學習和深度學習指的是兩個不同的,但相關類型的人工智能。簡而言之,深度學習是一種機器學習,而是有更多的。
機器學習是什麼?
機器學習許多不同的定義方式,和答案可能稍有不同取決於你問誰。這是我們的看法:機器學習是一個過程,計算機係統從數據中學習,然後提高自己的能力做出預測或建議的行動基於這些數據。
這個改進可以發生在兩個方麵:
監督機器學習:電腦可以從一組數據(訓練集),與計算機的最終目標做出預測,采取一個行動,或執行某些任務。這些數據通常是組織或以某種方式分類,有時一個人必須告訴機器初步預測,動作或任務是對還是錯。更多的數據計算機學習,其性能可能更正確或準確。
非監督機器學習:機器的最終目標是數據中找到共性或趨勢。出於這個原因,在這種類型的數據給機器機器學習通常不是組織,標記或以任何方式分類。使用複雜的數學技術,機器沒有任何指導分析數據,識別數據中的模式。
這是一個簡化的,真實的機器學習的例子:
假設你想教計算機來幫助你組織一個龐大的圖像數據庫。你會通過培訓電腦在某些方麵某些圖像進行分類。你可以給它10000的動物麵孔圖像和10000人臉的圖像。
通過監督機器學習,圖像的計算機最終學習動物和人類。展望未來,有了正確的學習模式和足夠的時間,它將能夠準確地標記圖像包含一個人類或動物,幫助你組織相應的數據庫。
深度學習是什麼?
深度學習是機器學習的一個子集,它使用的技術類似於人類大腦執行任務通常針對人類。這可以包括任何從自動寫作文本驅動無人駕駛汽車。
深度學習允許機器解決非常複雜的問題,因為係統神經network-completes重複任務,改變其過程稍微每次逐步改進。
深度學習需要大量的數據和計算能力產生精確的結果,這些結果電力自動化汽車之類的東西。從大量的數據為例,在了解關於停車標誌是什麼樣子,深度學習允許汽車識別一個停車標誌,即使稍微被雪或樹葉。
機器學習和深度學習如何適用於營銷
機器學習,就像其他種類的人工智能,徹底改變營銷人員如何通過自動化工作任務,使工作更有效率。如果你有機會獲得大量數據,您可以應用機器學習人類無法找到見解,執行任務的準確性和提高性能優於人類。
值得注意的是,如果你的競爭對手是機器學習應用到他們的數據或甚至廣泛使用行業數據要發展速度優勢不能手動匹配。
我們已經寫過各種有用的營銷工具,利用機器學習和深入學習。下麵是一些例子:
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伊麗莎白·朱蘭
伊麗莎白·朱蘭是朝鮮運營總監做好了準備。她加入了該機構在2017年3月與背景的企業營銷和溝通。