شبکه اطلاع‌رسانی روابط‌عمومی‌ ایران (شارا) || در این مقاله، نویسنده استدلال می‌کند که هوش مصنوعی (AI) به اندازه داده‌هایی است که به آن داده می‌شود. به عبارت دیگر، عملکرد یک سیستم هوش مصنوعی به کیفیت و کمیت داده‌های آموزشی آن بستگی دارد.

نویسنده با اشاره به اهمیت داده‌ها در بازاریابی، استدلال می‌کند که تجزیه و تحلیل پیشگویانه (predictive analytics) کلید عملکرد جستجوی فراتر است. تجزیه و تحلیل پیشگویانه از داده‌ها برای پیش‌بینی رفتار آینده استفاده می‌کند. در بازاریابی، می‌توان از تجزیه و تحلیل پیشگویانه برای اهدافی مانند پیش‌بینی نرخ تبدیل، پیش‌بینی حجم فروش و پیش‌بینی هزینه‌های تبلیغاتی استفاده کرد.

نویسنده در ادامه توضیح می‌دهد که چگونه می‌توان از داده‌های شخص اول برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی استفاده کرد. داده‌های شخص اول داده‌هایی هستند که مستقیماً توسط یک شرکت جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها می‌توانند شامل اطلاعات مربوط به مشتریان، محصولات و فعالیت‌های بازاریابی شرکت باشند.

نویسنده همچنین بر اهمیت استفاده از فناوری ابری برای تجزیه و تحلیل پیشگویانه تأکید می‌کند. فناوری ابری می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا مجموعه‌های داده‌های بزرگ را ذخیره و پردازش کنند.

در نهایت، نویسنده نتیجه می‌گیرد که با یادگیری نحوه استفاده از داده‌ها و فناوری‌های هوش مصنوعی، بازاریابان می‌توانند عملکرد خود را به طور قابل توجهی بهبود بخشند.

در اینجا چند نکته برای بهبود عملکرد هوش مصنوعی با استفاده از داده‌ها آورده شده است:

از داده‌های با کیفیت استفاده کنید. داده‌های با کیفیت داده‌هایی هستند که دقیق، کامل و به‌روز هستند.
داده‌های کافی جمع‌آوری کنید. سیستم‌های هوش مصنوعی برای یادگیری به داده نیاز دارند.
داده‌ها را به درستی آماده کنید. داده‌ها باید قبل از استفاده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی آماده شوند.
داده‌ها را به صورت منظم به‌روزرسانی کنید. دنیا در حال تغییر است، بنابراین داده‌ها نیز باید به‌روز شوند.

منبع: searchengineland
 

انتهای پیام/