یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین: آنچه بازاریابان باید بدانند
به میتوانید سایت آموزشی خوش آمدید، درضمن اگر برای کسب و کار به جذب مشتری نیاز دارید پیشنهاد میکنیم روی سایت تبلیغات کلیک کنید تا بزرگترین سایت تبلیغات ایران بشوید.
یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین: آنچه بازاریابان باید بدانند
هوش مصنوعی همچنان یک موضوع داغ در صنعت بازاریابی بازار هوش مصنوعی در بازاریابی احتمالاً به 107.5 دلار خواهد رسید. میلیارد دلار تا سال 2028، از 15.84 میلیارد دلار در سال 2021.
3 روش متداول که بازاریابان از یادگیری ماشینی استفاده میکنند
3 روش متداول که بازاریابان از یادگیری عمیق استفاده می کنند
تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین شاخهای از هوش مصنوعی است که از دادهها و الگوریتمها برای منعکس کردن نحوه یادگیری انسانها استفاده میکند و به تدریج دقت را بهبود میبخشد. هدف این است که کامپیوتر بدون برنامهریزی صریح یاد بگیرد – به عبارت دیگر، بدون دخالت انسان.
یک مثال از یادگیری ماشینی، تشخیص گفتار است. یادگیری ماشینی می تواند گفتار را به متن ترجمه کند. برنامه های نرم افزاری می توانند صداهای ضبط شده زنده و گفتار را به فایل های متنی تبدیل کنند.
جستجوی صوتی، شمارهگیری صوتی، و کنترل دستگاه همگی نمونههایی از یادگیری ماشینی در تشخیص گفتار هستند.
بنابراین، اگر تا به حال به آهنگ مورد علاقه خود با گفتن “Alexa, play ____” گوش دادهاید، میتوانید از یادگیری ماشین برای این قابلیت تشکر کنید.
3 روش متداول که بازاریابان از یادگیری ماشینی استفاده می کنند
در اینجا روشهایی وجود دارد که یادگیری ماشین اغلب در استراتژیهای بازاریابی پیادهسازی میشود.
1. توصیه های پیش بینی کننده
دستگاههای توصیهکننده پیشبینیکننده برای پیشبینی اینکه کاربر از چه محتوا یا خدماتی لذت میبرد، بر دادهها تکیه میکنند. یک مثال معروف سیستم هوش مصنوعی نتفلیکس است که فیلمها و نمایشها را بر اساس آنچه کاربر قبلاً تماشا کرده است توصیه میکند.
طبق گزارشها، هوش مصنوعی نتفلیکس را نجات میدهد 1 میلیارد دلار سالانه از طریق کاهش ریزش و نگهداری بیشتر.
2. Churn Prediction
برخی شرکتها از یادگیری ماشینی برای پیشبینی اینکه مشتری در شرف ریزش است، استفاده میکنند تا شرکت بتواند قبل از خروج مشتری اقدام کند.
آنها با بررسی اطلاعات جمعیتی، اقدامات قبلی کاربر و سایر دادهها برای پیشبینی رفتار آینده به این امر دست مییابند.
به عنوان مثال، اگر رفتار مشتری نشان دهد که ممکن است اشتراک خود را در یک جریان موسیقی پایان دهد. در آن صورت، این سرویس ممکن است یک معامله انحصاری – مانند نرخ اشتراک با تخفیف موقت – ارائه دهد تا از سرگردانی آنها جلوگیری کند.
این نوع یادگیری ماشینی به شرکتها کمک میکند تا نرخهای نگهداری بالا را حفظ کنند، که منجر به افزایش درآمد میشود.
3. امتیازدهی پیشرو
امتیازدهی پیشرو پیش بینی می کند که کدام سرنخ ها احتمالاً به مشتری تبدیل می شوند. این شکل از یادگیری ماشینی به تیمهای فروش کمک میکند از مرتبسازی و بررسی دستی هزاران سرنخ در ماه اجتناب کنند.
تیمها میتوانند از مدل امتیازدهی سرنخ برای شناسایی و اولویتبندی خودکار امیدوارکنندهها استفاده کنند، در نتیجه بهرهوری را افزایش داده و هزینهها را کاهش میدهند.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق رشتهای از یادگیری ماشینی است که از الگوریتمها و دادهها برای تقلید از مغز انسان برای آموزش یک مدل استفاده میکند. این رشته از شبکه های عصبی برای یادگیری یک کار خاص استفاده می کند.
شبکه های عصبی شامل نورون های به هم پیوسته ای هستند که داده ها را در مغز انسان و رایانه ها پردازش می کنند.
3 روش متداول که بازاریابان از یادگیری عمیق استفاده می کنند
در اینجا چند روش وجود دارد که بازاریابان از یادگیری عمیق در استراتژیهای خود استفاده میکنند.
1. تقسیم بندی
مدلهای یادگیری عمیق میتوانند الگوهایی را در دادهها پیدا کنند تا تقسیمبندی پیشرفته را آغاز کنند. این به بازاریابان اجازه میدهد تا به راحتی و به سرعت مخاطبان هدف یک کمپین را شناسایی کرده و سرنخهای بالقوه را پیشبینی کنند.
2. بیش از حد شخصی سازی
یادگیری عمیق میتواند موتورهای شخصیسازی را ایجاد کند که به بازاریابان کمک میکند فرآیند ارائه محتوای بیششخصیشده را سادهتر کنند.
نمونههایی از مطالب بسیار شخصیشده، وبسایتهایی هستند که محتوایی را نشان میدهند که بسته به افرادی که در حال مرور هستند یا اعلانهای فشاری برای مشتریانی که بدون خرید آن را ترک میکنند، متفاوت است.
3. پیش بینی رفتار مشتری
بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق برای پیش بینی اقدامات مشتری با ردیابی نحوه حرکت آنها در وب سایت برند و دفعات خرید آنها استفاده کنند.
با انجام این کار، هوش مصنوعی میتواند به شرکتها بگوید که کدام محصولات و خدمات مورد تقاضا هستند و باید تمرکز کمپینهای آینده باشد.
تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است، در حالی که یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است.
یادگیری ماشینی به این معنی است که رایانهها از دادهها با استفاده از الگوریتمها یاد میگیرند و بدون برنامهریزی عمل میکنند – به عبارت دیگر، بدون دخالت انسان. و یادگیری عمیق از الگوریتم ها و شبکه های عصبی برای آموزش یک مدل استفاده می کند.
تصویر زیر رابطه بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را نشان میدهد.
یادگیری ماشینی همچنین میتواند روی مجموعه دادههای کوچکتر تمرین کند، در حالی که یادگیری عمیق به مقادیر زیادی داده نیاز دارد.
یادگیری عمیق از طریق محیط خود و با یادگیری از اشتباهات گذشته بهبود می یابد، اما یادگیری ماشینی برای یادگیری و اصلاح خود به مداخله انسانی بیشتری نیاز دارد.
در اینجا چند تفاوت کلیدی دیگر بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق وجود دارد:
- یادگیری ماشینی به آموزش کوتاه تری نیاز دارد اما می تواند منجر به دقت کمتر شود.
- یادگیری عمیق به آموزش بالاتر نیاز دارد و دقت بالاتری را در پی دارد.
- یادگیری ماشینی همبستگی های مستقیم و خطی ایجاد می کند.
- یادگیری عمیق باعث ایجاد همبستگی های پیچیده و غیرخطی می شود.
از آنجایی که هوش مصنوعی بیشتر در صنایع مختلف و زندگی روزمره ما ادغام می شود، بازاریابان باید اصول اولیه آن را درک کنند و یاد بگیرند که چگونه از آن برای برندهای خود استفاده کنند.
هم یادگیری عمیق و هم یادگیری ماشین با سادهسازی فرآیندهای خستهکننده و پیشبینی رفتار مخاطب، امکانات جدیدی در بازاریابی ایجاد میکنند.
هوش مصنوعی میتواند به بازاریابان کمک کند تا استراتژیهای خود را بهبود بخشند و اطمینان حاصل کنند که همیشه در روند مصرفکنندگان هستند.
قبل از هر چیزی اگر به بازارمالی علاقمندید روی اخبار ارزدیجیتال، فارکس و بورس کلیک کنید و اگر ورزش علاقمندید روی اخبار ورزشی و اگه به بازی علاقمندید روی گیم آنلاین کلیک کنید.