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云数据库服务器_怎么选_人工智能需要哪些技术

2021-02-20 08:21云服务器 人已围观

简介在最热闹的销售机器学习世界。但这并不全是炒作;有理由这么多公司提供机器学习(ML)、自然语言处理(NLP)或人工智能(AI)解决方案来提高销售效率和效率。事实证明,使用一...

云数据库服务器_怎么选_人工智能需要哪些技术

在最热闹的销售机器学习世界。但这并不全是炒作;有理由这么多公司提供机器学习(ML)、自然语言处理(NLP)或人工智能(AI)解决方案来提高销售效率和效率。事实证明,使用一个模型来利用你已经收集到的大量数据,如果操作正确,可以帮助你的团队在竞争中脱颖而出。但有一个警告。你需要知道它为什么起作用。透明度非常重要。这就是产品之间最显著的区别所在。许多公司混淆了模型的内部工作原理,当你输入数据时,从不让你看到实际发生了什么。这有点像微波炉:你把剩下的东西(原始数据)扔进去,然后出来一顿热饭(有用的知识)。你很确定里面发生了什么事,但并不明显。如果你的机器学习解决方案是一个黑匣子,你怎么能相信它产生的见解?如果"如何"是一个谜,那么如果模型没有显示出任何有意义的东西,您可以指出或更改什么。为了防止您购买一位著名数据科学家所称的"蛇油",以下是您的机器学习所需具备的关键功能。盒子里有什么?如上所述,您需要知道技术是如何工作的,也就是说,您应该能够理解模型是如何获得它所呈现的结果的。如果您将所有的历史销售数据转储到模型中,并且您的最佳客户是使用营销自动化的中端市场公司,那么您应该能够看到模型是如何得出这一结果的。我明白了——大多数ML产品的内部运作都是秘密,原因很多,但是如果你不知道它是如何得出某个结论的,为什么你要相信你的生计呢。此外,如果你不能很好地了解这个模型,你怎么知道要用什么杠杆来达到预期的结果呢?简而言之:你不能。在研究ML工具时,大数据分析应用,寻找"透明盒"。不仅要让他们的决策更有信心,而且要让他们的决策更有效。你有更多的控制力,更多的可见性,你可以防止看似奇怪的关联。有了足够的数据,你就可以把任何事情都联系在一起——这并不意味着它是正确的或有用的。能够理智地检查洞察力和预测是关键。电梯在哪里?因此,大数据怎么用,您已经向模型提供了大量关于您的销售努力的数据,包括潜在客户、客户和客户的信息。瞧,有些图案已经浮出水面了!现在呢?好问题。您的毫升溶液是否规定了任何作用?如果是这样的话,这种行为是否有可测量的提升?虽然我相信你可以通过一些努力把这些点联系起来,但你不必这么做。一个好的ML工具不仅可以处理数字和表面模式,云服务器免费,它还可以为您的业务提供提升。这些规定的可靠性将取决于您放入模型中的数据质量,但它们仍然应该存在,购物返利,并且它们需要实际改进您的业务运营方式。实施起来有多难?大多数公司求助于机器学习提供商是因为他们没有足够的资源来雇佣数据科学家,更不用说雇佣一个团队了。这意味着销售团队中的某个人(无论是销售运营人员还是副总裁)都将负责实施解决方案。如果需要开发人员或工程师来实现模型,请将其视为危险信号。最终,模型产生的模式和建议应该是立即可操作的,并且,坦白地说,老虎淘客,对于普通销售人员来说是可以理解的。可用性很重要,所以寻找一个优先考虑可访问性的解决方案。底线是,找到一些你可以信任的东西,为你的公司带来可衡量的提升。有大量的数据科学家在制作ML模型,但这不仅仅是把数据推到一端,看着模式从另一端出来。没有推荐的洞察只是用一堆数据换取稍少的数据。我们的目标是做出更好的、以数据为导向的决策,从而对您的业务产生积极的影响;挖掘现有的信息库以寻找新的机会。最好的机器学习解决方案通过提供透明度、提升力和易用性来实现这一点。如果你想了解更多关于机器学习的知识,以及如何利用你自己的数据在规模上做出更明智的决策,请查看外展扩大。

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