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深度学习是企业最具吸引力的新技术之一,并将成为许多企业的游戏规则改变者。现在是企业考虑利用深度学习的理想时机,因为它正迅速从学术研究领域转向新的B2B软件平台可以有效利用该技术的领域。
 
Gartner最近报告称,人工智能(深度学习是一个特定的类别)在企业中的使用在过去一年中增加了两倍,无极荣耀代理加盟培训37%的组织报告说他们使用人工智能。
 
深度学习是人工智能最有前途的研究方向之一。
 
这是一种特殊类型的机器学习,在这种学习中,软件算法获取大量数据,然后从其中的模式中提取见解。这些数据可以是客户行为、图像、声音文件、视频、地图、销售数据——只要数据结构合理;可能性是无限的。
 
如果设计得当,即使没有任何关于如何完成的特定编程说明,它也可以在各种任务中达到人的水平或更好的性能。了解了如何操作系统本身,它就能更好地应对可能会让传统程序感到困惑的新情况,比如当谷歌的AlphaGo系统使用深度学习击败世界围棋大师李世石(Lee Sedol)时。
 
深入学习——需要什么?
 
将深度学习整合到商业中并不像听起来那么复杂,但在深入研究之前,对它的作用和价值有一个总体的了解是很有帮助的。
 
实施深度学习最常见的障碍是假设你需要内部专家来利用它。而这种专长并不便宜。在最具竞争力的公司里,有经验的深度学习工程师每年能拿到超过100万美元的薪水。
 
不过,好消息是,现在有技术可以让企业在没有内部专家的情况下利用深度学习的力量。像People Data Labs和BigML这样的平台正在帮助那些不是该领域专家的用户利用这项技术。
 
另一个常见的障碍是缺乏足够的数据。虽然深度学习确实需要大量的数据才能有效,但如今,即使是规模较小的公司也在跟踪大多数的内部和外部交互。因此,虽然他们不像大公司那样有那么多机会利用深度学习技术,但随着规模的扩大,他们有很多机会这样做。
 
考虑到这两个事实,现在没有任何正当的理由不让你在企业中运用深度学习。
 
3个部门的深度学习可以产生很大的不同
 
为了获得一些关于在何处可以部署深度学习的想法,让我们回顾一下深度学习可能发挥作用的几个关键领域。
 
1. 市场营销
 
由于现代市场营销在采购渠道的每一步都管理着客户的互动,无极荣耀代理加盟培训市场营销部门通常拥有大量的数据集,并能从深度学习中获益。
 
在最简单的情况下,深度学习可以取代传统的启发式评分。但这仅仅是个开始。因为它可以考虑许多相互关联的因素,深度学习可以通过各种独特的营销需求的数据点带来显著的回报。
 
我最近与一家大型科技公司合作,该公司利用深度学习创造了一种“转化为管道的可能性”模型。经过调优之后,它的性能比传统技术提高了81%。这种飞跃与预测是一致的:埃森哲预测,有效利用人工智能的公司的劳动生产率将跃升40%。
 
2. 销售
 
销售团队也可以利用深度学习的力量来预测客户。因为它可以跨多种来源使用非结构化数据,所以销售领导者不仅可以识别一个合适的潜在客户,还可以预测可能的交易规模、交易周期和其他洞察。
 
传统上,在决定如何管理客户交互时,需要不受支持的人类判断(以及一些猜测)。现在,通过深入学习,你的团队可以将代表与他们最有可能达成的交易配对;确定最成功的时间、日期或季节;评估客户和卖家之间最有可能达成交易的互动。根据一份报告,总的来说,人工智能技术有潜力在全球范围内增加价值高达2.6万亿美元的销售额。
 
3.金融
 
承担重大风险的金融公司(例如,信用卡公司)建立综合模型来确定个人或公司拖欠付款的可能性,以及他们可能会花多少钱,等等。虽然信用评分可能是消费者层面的驱动因素,但许多因素决定了需要延长多少信用额度,而这是典型数据分析无法充分捕捉的。
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