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深圳什么是深度学习?营销人员需要知道的一切都在这里

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你可能听说过关于人工智能(AI)可能接管我们工作的谣言。问题是:你应该担心吗?在我看来,我们应该感到兴奋。

人工智能——尤其是“深度学习”技术——在处理数字营销、销售和客户支持的方式上带来了新的机遇和创新。

但什么是深度学习?它是如何工作的?如何将其应用于贵公司的营销和销售?什么是深度学习?深度学习是人工智能中的一门学科,它使用模仿人脑的算法。深度学习算法使用神经网络来学习特定的任务。神经网络由在人脑和计算机中处理数据的相互连接的神经元组成。广告中的

神经网络让我们假设我们是一家在线汽车经销商,我们希望使用实时竞价(RTB)作为一种机制,在其他网站上为我们的产品购买广告空间——用于重定目标。

RTB是一个在不到100毫秒的短时间内自动执行的过程。当用户访问网站时,广告客户会收到警告,并通过一系列操作确定该广告客户是否对广告显示进行竞价。看看下面的图片:

来源:Periscopix

在RTB中,我们使用软件来决定是否要竞标某个广告——软件将通过预测网站访问者购买我们产品的可能性来做出决定。我们称之为“购买倾向”在这个例子中,我们将使用深度学习来做出这个预测。这意味着我们的RTB软件将使用神经网络来预测购买倾向。

我们的RTB软件中的神经网络由神经元及其之间的连接组成。上图中的神经网络只有少数神经元。实际上,一个数字神经网络有数千个甚至数百万个神经元和连接。在这个场景中,我们想知道某个网站访问者是否可能会买车,以及我们是否应该为针对她的广告付费。结果将取决于网站访问者的兴趣和行为。

为了预测购买倾向,我们首先选择几个“特征”,它们是定义此人数字行为的关键。在我们的示例中,这些功能将包括访问过以下四个网页中的哪一个:

定价。汽车配置器。规格。融资这些特征将影响我们神经网络的输出——或者,本质上,影响我们的结论。该输出可以有两个值之一:

即网站访问者对产品感兴趣的值,或“即买即用”的值结论:我们应该展示一则广告。网站访问者对产品不感兴趣,或者“还没有准备好”结论:不要显示广告。神经网络如何运行

让我们仔细看看:

对于每个输入,我们使用“0”或“1”。

“1”表示用户已访问该网页。中间的神经元将使用加权来增加它们连接的神经元的值,或者更简单地说,它们定义了每个被访问的网页的重要性。

这个过程从左到右继续,直到我们到达“输出”神经元——“准备购买”或“未准备好”,如我们之前的列表所示。

输出值越高,该输出为正确输出的概率越高,或者网络预测用户行为的准确性越高。

在本例中,一位网站访问者查看了定价和汽车配置页面,但她跳过了规范和融资。使用上面的数字系统,我们得到的“分数”为0.7,这意味着该用户有70%的几率“准备购买”我们的产品。所以,如果我们看看我们最初的公式,这个分数表明我们应该购买RTB广告。神经网络

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