Вероятно, данные, которыми оно располагает, слишком усредненные, в то время как человек заранее знает, какой стратегии будет придерживаться и сколько готов платить за клик. Подбор индивидуальных акций и скидок, анализ покупательской способности, более эффективные пуш-уведомления — внедрение нейросети в программу лояльности поможет эффективно удерживать покупателей. Например, есть сервис SWiP, который умеете анализировать активность покупателей и сам запускает акции на основе алгоритмов и ИИ. Наиболее популярная технология нейросетей, которая используется в видеоконтенте — это создание двойников реальных людей (face swap). Чаще всего это используют в кино — например в сериале «Мандолорец» использовали технологию генрации лица, чтобы омолодить Марка Хэмилла для роли Люка Скайуокера в юности.
Например, с помощью него можно спрогнозировать выручку на будущий год или проанализировать продажи. Система работает на базе машинного обучения, поэтому все зависит от качества и объема предоставленных данных. Использование нейросетей может снизить затраты — содержание ИИ для некоторых задача может выходить дешевле, чем штат сотрудников. Вторая причина — нейросети позволяют обрабатывать такие массивы данных, на которые в принципе не способны люди. Это открывает новые способы развитие компании и повышать эффективность ее рекламы.
Нейронные сети для коммуникаций с клиентами
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) играют все более значимую роль в сфере прогнозирования рекламных трендов. Эти технологии позволяют компаниям анализировать огромные объемы данных и выявлять скрытые закономерности, что помогает предсказать будущие тенденции и успешно адаптироваться к ним. Далее авторы выяснили, какая модель машинного обучения (machine learning, ML) в этом случае подходит для предсказания результатов докинга https://maxipartners.com/ лучше всего. Ей оказалась линейная регрессия — довольно простой метод, если сравнивать с такими «тяжеловесами» ML, как обычно используемые случайный лес, деревья решений или глубокое обучение. На основе этой их способности было даже изобретено устройство, которое позволяет видеть при помощи кончика языка. Но на самом деле, основываясь на этих данных, делаются алгоритмы, которые при помощи математики описывают именно вот это поведение.
В прошлом году некоторые сотрудники Appen, входящие в Профсоюз работников Alphabet, обратились к своему руководству с просьбой повысить зарплату с $10 до $15 в час. Повышения зарплаты добиться удалось, но не до желаемого значения. Многие из этих сотрудников впоследствии были уволены — в руководстве Appen сослались на условия ведения бизнеса. Для оценки надежности заемщика там применялись системы правил — скор-карты.
Роль и влияние искусственного интеллекта и машинного обучения в прогнозировании рекламных трендов
Использование AI и машинного обучения в анализе рекламных трендов открывает новые возможности для бизнеса. Они позволяют компаниям быть более гибкими, адаптивными и успешными в современной конкурентной среде. Максим посетовал на то, что большинство, говоря про машинное обучение, думают, что это очень сильная абстрактная математика, которая не имеет отношения к реальной жизни.
На данный момент единого определения для machine learning не существует. Люди, которые работают с данной технологией, описывают ее следующим образом. Система умеет ранжировать товары по соответствию описания карточки поисковому запросу и в зависимости машинное обучение в рекламе от того, как пользователи кликают на найденный товар. Так, на основе данных всего поиска система научилась понимать, что бабушкофон — это кнопочный телефон. На основе содержания сайта и объявления система определяет, когда показать объявление.
Творческие идеи для недорогой, но эффективной рекламы
Но любая нейросеть не может работать без большого количества данных или правильно настроенного алгоритма обучения. Обращайтесь в агентство Awake — поможем с разработкой и внедрением нейросетей в бизнес. Нейросети умеют сканировать лица людей и запомнить их, что может стать дополнительным способом авторизации в системе.
Так, у нас есть какие-то простые платформы, которые описывают функционирование нашего бизнеса. Конечно, для бизнеса полезнее всего задачи с supervised learning, в особенности классификация. Во-первых, такие задачи мы решаем лучше всего, а во-вторых, бизнесу нужны точные данные, а их обеспечивают supervised learning и классификация. Под спойлером ниже я рассказываю о стандартных задачах, которые решает машинное обучение.