Искусственный VS человеческий интеллект
Как много компьютеры знают о нас?
Современные рекламные онлайн-рекомендации изменили способ поиска и выбора товаров – они сужают процесс принятия решений, предлагая нам то, что мы ищем, а также дополнительные или даже альтернативные варианты.
Технологии рекомендаций учитывают ваши пожелания и, следовательно, предлагают именно те товары, которые вам могут быть полезны. Они собирают и анализируют данные о ваших предпочтениях и готовят максимально точные предложения.
Здесь вступает в действие глубинное обучение – инновационная отрасль искусственного интеллекта (ИИ), которая при решении задач, обработке данных и создании моделей принятия решений имитирует работу человеческого мозга.
Известно, что самым эффективным потребители считают сарафанное радио и чаще всего прислушиваются к отзывам из сети или сравнению цен. Только представьте: 83% людей той или иной мерой полагаются на мнения друзей и родных.
Не удивительно, что, оказавшись перед выбором, мы вероятнее всего попросим помощи у родственников и друзей, ведь именно они знают нас лучше всех.
Как много компьютеры знают о нас?
Современные рекламные онлайн-рекомендации изменили способ поиска и выбора товаров – они сужают процесс принятия решений, предлагая нам то, что мы ищем, а также дополнительные или даже альтернативные варианты.
Технологии рекомендаций учитывают ваши пожелания и, следовательно, предлагают именно те товары, которые вам могут быть полезны. Они собирают и анализируют данные о ваших предпочтениях и готовят максимально точные предложения.
Здесь вступает в действие глубинное обучение – инновационная отрасль искусственного интеллекта (ИИ), которая при решении задач, обработке данных и создании моделей принятия решений имитирует работу человеческого мозга.
Искусственный интеллект может предугадать наши желания
Благодаря инструментам глубинного обучения механизмы пытаются узнать привычки пользователей даже после одного или нескольких посещений сайта. Объединенные с аналитикой в реальном времени, алгоритмы самообучения улучшают предложения вплоть до предсказаний. Такие сервисы, как Spotify, могут предугадать следующую песню, а на YouTube рекомендуются ролики исходя из того видео, которое вы просматриваете.
В каких сферах используется ультраточное глубинное обучение? Абсолютно во всех видах цифровых отраслей, особенно в рекламе. RTB House, глобальная компания, предоставляющая современные технологии ретаргетинга, считает, что алгоритмы самообучения помогают получать сверхточные рекомендации, которые повышают эффективность рекламной деятельности более чем на 50%. Но какова практическая сторона?
Взаимодействие глубинного обучения и рекомендаций
К примеру, вы покупаете новый костюм в интернете. Когда вы нажимаете на какие-либо элементы на сайте, механизм рекомендации фиксирует каждый ваш шаг. Он проверяет цвет, параметры запроса, порядок цен, размеры и другие взаимодействия. После этого в режиме реального времени система соединяет все модели взаимодействия, а проанализировав их, может понимать историю, вкус, предпочтения или даже ваше настроение. Таким образом, сделать точный прогноз интересных для вас товаров ей не составляет большого труда. Более того, на основе эффективного анализа могут быть рекомендованы подходящая обувь, украшения и аксессуары. Все это возможно без какого-либо человеческого вмешательства со стороны рекламодателя. В области прогнозирования покупок алгоритмы самообучения уже получили столько знаний, что сделали ручные вторжения абсолютно лишними.
Имитируя образ мышления человека, алгоритмы глубинного обучения обучаются на практике без каких-либо вмешательств с нашей стороны. Машина может анализировать множество данных, не чувствуя усталость, скуку или стресс, и при этом выдавать сверхлогичные надежные решения.
Будущее – за ИИ-персонализацией
Согласно Janrain & Harris Interactive, 74% интернет-пользователей не довольны контентом. Причина – не соответствие их потребностям. Также Infosys выяснила, что 86% потребителей считают персонализацию важной составляющей принятия решения о покупке.
Сверхточные рекомендации улучшают отношения бренда с потребителями, ускоряют розничные продажи, повышают коэффициент конверсии и таким образом увеличивают доход. Более высокая точность и более глубокий подход сделали подобные механизмы необходимыми не только для электронной коммерции, но и для банковских услуг, страхования, путешествий и даже обычных продуктовых магазинов.
Сегодня часто цитируют Стива Джобса: «Люди не знают, чего хотят, пока вы им этого не покажете». Глубинное обучение способно превратить «искусство прогнозирования» в обычный автоматизированный опыт, доступный каждому интернет-пользователю.
Современные рекламные онлайн-рекомендации изменили способ поиска и выбора товаров – они сужают процесс принятия решений, предлагая нам то, что мы ищем, а также дополнительные или даже альтернативные варианты.
Технологии рекомендаций учитывают ваши пожелания и, следовательно, предлагают именно те товары, которые вам могут быть полезны. Они собирают и анализируют данные о ваших предпочтениях и готовят максимально точные предложения.
Здесь вступает в действие глубинное обучение – инновационная отрасль искусственного интеллекта (ИИ), которая при решении задач, обработке данных и создании моделей принятия решений имитирует работу человеческого мозга.
Известно, что самым эффективным потребители считают сарафанное радио и чаще всего прислушиваются к отзывам из сети или сравнению цен. Только представьте: 83% людей той или иной мерой полагаются на мнения друзей и родных.
Не удивительно, что, оказавшись перед выбором, мы вероятнее всего попросим помощи у родственников и друзей, ведь именно они знают нас лучше всех.
Как много компьютеры знают о нас?
Современные рекламные онлайн-рекомендации изменили способ поиска и выбора товаров – они сужают процесс принятия решений, предлагая нам то, что мы ищем, а также дополнительные или даже альтернативные варианты.
Технологии рекомендаций учитывают ваши пожелания и, следовательно, предлагают именно те товары, которые вам могут быть полезны. Они собирают и анализируют данные о ваших предпочтениях и готовят максимально точные предложения.
Здесь вступает в действие глубинное обучение – инновационная отрасль искусственного интеллекта (ИИ), которая при решении задач, обработке данных и создании моделей принятия решений имитирует работу человеческого мозга.
Искусственный интеллект может предугадать наши желания
Благодаря инструментам глубинного обучения механизмы пытаются узнать привычки пользователей даже после одного или нескольких посещений сайта. Объединенные с аналитикой в реальном времени, алгоритмы самообучения улучшают предложения вплоть до предсказаний. Такие сервисы, как Spotify, могут предугадать следующую песню, а на YouTube рекомендуются ролики исходя из того видео, которое вы просматриваете.
В каких сферах используется ультраточное глубинное обучение? Абсолютно во всех видах цифровых отраслей, особенно в рекламе. RTB House, глобальная компания, предоставляющая современные технологии ретаргетинга, считает, что алгоритмы самообучения помогают получать сверхточные рекомендации, которые повышают эффективность рекламной деятельности более чем на 50%. Но какова практическая сторона?
Взаимодействие глубинного обучения и рекомендаций
К примеру, вы покупаете новый костюм в интернете. Когда вы нажимаете на какие-либо элементы на сайте, механизм рекомендации фиксирует каждый ваш шаг. Он проверяет цвет, параметры запроса, порядок цен, размеры и другие взаимодействия. После этого в режиме реального времени система соединяет все модели взаимодействия, а проанализировав их, может понимать историю, вкус, предпочтения или даже ваше настроение. Таким образом, сделать точный прогноз интересных для вас товаров ей не составляет большого труда. Более того, на основе эффективного анализа могут быть рекомендованы подходящая обувь, украшения и аксессуары. Все это возможно без какого-либо человеческого вмешательства со стороны рекламодателя. В области прогнозирования покупок алгоритмы самообучения уже получили столько знаний, что сделали ручные вторжения абсолютно лишними.
Имитируя образ мышления человека, алгоритмы глубинного обучения обучаются на практике без каких-либо вмешательств с нашей стороны. Машина может анализировать множество данных, не чувствуя усталость, скуку или стресс, и при этом выдавать сверхлогичные надежные решения.
Будущее – за ИИ-персонализацией
Согласно Janrain & Harris Interactive, 74% интернет-пользователей не довольны контентом. Причина – не соответствие их потребностям. Также Infosys выяснила, что 86% потребителей считают персонализацию важной составляющей принятия решения о покупке.
Сверхточные рекомендации улучшают отношения бренда с потребителями, ускоряют розничные продажи, повышают коэффициент конверсии и таким образом увеличивают доход. Более высокая точность и более глубокий подход сделали подобные механизмы необходимыми не только для электронной коммерции, но и для банковских услуг, страхования, путешествий и даже обычных продуктовых магазинов.
Сегодня часто цитируют Стива Джобса: «Люди не знают, чего хотят, пока вы им этого не покажете». Глубинное обучение способно превратить «искусство прогнозирования» в обычный автоматизированный опыт, доступный каждому интернет-пользователю.
Для пошуку виробників і дистриб'юторів, експортерів і імпортерів товарів і послуг в Україні і за кордоном - скористайтеся базою даних компаній "КОМПАСС Україна": Безкоштовна версія www.demo.kompass.ua
Останні новини компаній по темі
- Банки: Графік роботи відділень Ощадбанку на 5-8 березня
- Банки: 5 березня 2022 року ПриватБанк працює в нормальному режимі
- Банки: Представник Росії по справі Ощадбанку проти РФ відмовився співпрацювати з країною-агресором
- Зв'язок: Київстар розповідає чим небезпечна втрата телефона та як захистити свої дані
- Банки: Три найбільші банки на період воєнного стану скасують комісії за безготівкові розрахунки заради безпеки кожного українця
- Зв'язок: КИЇВСТАР ВИДІЛИВ 10 МІЛЬЙОНІВ ГРИВЕНЬ БЛАГОДІЙНОЇ ДОПОМОГИ ДЛЯ ГУМАНІТАРНИХ ПОТРЕБ
- Банки: Ощадбанк оголошує про важливі рішення: платежі без комісії на допомогу армії, відміна комісій за користування платіжними картками тощо
- Банки: ПриватБанк впровадив кредитні канікули за споживчими позиками
- Банки: Ощадбанк запроваджує кредитні канікули для фізичних осіб
- Банки: ПриватБанк підтримує бізнес, що приймає карткові платежі
- Банки: Альфа банк Україна намагається уникнути репутаційних ризиків
- Зв'язок: КИЇВСТАР ВИДІЛИВ 10 МІЛЬЙОНІВ ГРИВЕНЬ БЛАГОДІЙНОЇ ДОПОМОГИ ДЛЯ ГУМАНІТАРНИХ ПОТРЕБ
- Банки: ПриватБанк скасував комісію за зарахування SWIFT-переказів для фізичних осіб
- Банки: Інформація щодо роботи Ощадбанку
- Банки: ПриватБанк звернувся до торгових підприємств з призовом користуватися безготівковими розрахунками задля безпеки українців
