營銷人需要了解的 100個AI營銷術語

MARTEKER聯(lián)合出品營銷人需要了解的100個AI營銷術語3對抗性機器學習是一種機器學習類型，對手試圖通過提供示例(稱為負面示例)來誤導學習系統(tǒng)，這些示例精心制作，以便人工智能分析是一種使用機器學習來處理大量數(shù)據(jù)并識別模式、趨勢和關系的分析。它不需要人工輸入，企業(yè)可以利用結果做人工智能助手，通常是聊天機器人或虛擬助手，使用人工智能來理解和響應人類的請求。它可以安排會議、回答問題和自動執(zhí)行重復性任務，以節(jié)省時間和提高效率。人工智能增強網(wǎng)絡安全是利用人工智能保護計算機系統(tǒng)和網(wǎng)絡免受網(wǎng)絡威脅。人工智能算法可以快速分析大量數(shù)據(jù)，以檢測潛在攻擊的模式。在電子郵件安全方面，人工智能增強的網(wǎng)絡安全可以通過分析傳入電子郵件的內容和行為來識別網(wǎng)絡釣魚人工智能安全是一個多學科領域，專注于評估人工智能的長期影響。它解決了人們對超級人工智能突然發(fā)展可能對人類構成威脅的擔憂。目標是制定指導方針和保障措施，以確保人工智能的負責任和安全發(fā)算法是表示變量之間關系的公式，是程序員用于計算和計算機編程的一組指令。這些指示通常以必須遵循的步驟列表的形式模型使用算法根據(jù)它分析的數(shù)據(jù)做出預測。社交媒體網(wǎng)絡的算法會利用用戶在平臺上的先前行為，向他們展示預測他們最有可擬人化是指人類根據(jù)人工智能系統(tǒng)復制人類能力的方式來賦予它們某些品質。這是人們認為人工智能有感知能力的原因之一，但專家和科學家表示，任何對人類品質的假設都是因為模型按照程序設定的那樣去工智能系統(tǒng)可以執(zhí)行人類可以執(zhí)行的任何語言之間的翻譯以及對時間、空間和原因4人工智能是計算機科學的一個領域，是一種使用機器學習和算法來模擬人類智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種以人腦為靈感的機器學習算法。它們的用途包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理和音頻分類。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的組成包括許多簡單的處理元素，這些處理元素通過鏈接連接在一起，(ASI)人工超級智能段，系統(tǒng)可以解決復雜的問題并做出超出人類智能能力的決策。這是一個爭論的熱門話題，因為它的潛力和風險純粹是推測性的。也被稱為超級人工智能，強人工智關聯(lián)規(guī)則學習自動化機器學習自動化機器學習涉及使機器學習應用更容選擇最佳機器學習模型并調整其設置以獲得最佳性能等任務。例如，在預測股票價型，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對其參數(shù)進行微調，增強智能增強智能是利用人工智能來增強人類的智能并為決策提供信息，而不是人工智能獨自動補全自動補全分析輸入、文本或語音，并根據(jù)從分析歷史數(shù)據(jù)、個人語言模式和上下文中學習到的模式，建議可能的單詞或短語。自動分類是基于唯一的類別對數(shù)據(jù)進行分類和標記，使組織、管理和檢索信息變得自動語音識別也被稱為語音識別，是一種使應用程序能夠識別口語并將其轉換為書自動化內容創(chuàng)建使用人工智能驅動的自然語言生成(NLG)算法為營銷目的生成書面內容。這些算法可以像人類一樣流暢地創(chuàng)建文本，從而提5行為分析對客戶行為數(shù)據(jù)的分析，如瀏覽模式、購買歷史和交互。人工智能工具以更高的準確性和預測能力增強了對客戶行為的理解。貝葉斯網(wǎng)絡貝葉斯網(wǎng)絡是一種概率模型，用于估計事件發(fā)生的概率。人工智能可以幫助創(chuàng)建貝葉斯網(wǎng)絡，因為它可以以非?？斓乃俣仍u黑盒人工智能黑盒人工智能是一種不顯示其如何操作和處理用戶輸入的人工智能系統(tǒng)。用戶提供用戶不能查看其代碼并分析其邏輯以產生暴力搜索暴力搜索，又稱窮舉搜索或并行搜索，是一種解決問題的策略，其中算法試圖通過考慮每個可能的候選解決方案來找到解決6聊天機器人通過回答常見問題或將人們路由到正確的資源以解決他們的需求來模擬Cluster指的是具有共同特征的一群人或事物，又指一種人工智能技術。人工智能對數(shù)據(jù)進行梳理，以發(fā)現(xiàn)人類可能不容易看到的模式和聯(lián)系。聚類可用于識別目標細分或受眾，通過共性創(chuàng)造營銷機會。例如：零售商可以使用聚類來根據(jù)購物偏好26.CognitiveComp認知計算是人工智能的一個分支，研究試圖模仿人類思維和推理方式的系統(tǒng)，以便他們能夠理解數(shù)據(jù)，自然地說話，并從遭遇中學習。其目標是制造出能夠學習和決定做什么的智能機器，其方式類似于人類認知科學研究心靈及其過程。人工智能是認知科學的一種應用，它將思維系統(tǒng)(如神經(jīng)網(wǎng)絡)應用于機器模型。計算機視覺是分析、解釋和理解視覺信息(即圖像和視頻)的深度學習模型。反向會話式人工智能是一種模仿人類會話風格的技術，可以進行邏輯和準確的對話。它它通常用于聊天機器人和語音助手，改善語料庫是作為信息、示例或實例存儲庫的大量文檔集合，在人工智能中用于訓練模型的文本主體(文檔集合)。語料庫包含涉及使用人工智能，特別是NLP,來分析客戶反饋并確定話語背后的情感基調。它為公眾輿論和客戶滿意度提供了有價值的復合人工智能結合了不同的人工智能技術和技巧，并使它們協(xié)同工作來解決問題和7數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是發(fā)現(xiàn)模式、關系和趨勢，從而從大型數(shù)據(jù)集中獲得見解。它通過機器學習算法加速，可以以更快的速度完成這個過程。推薦算法是數(shù)據(jù)挖掘，通過分析大數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)集是結構化的信息集合，就像包含有組織和相關數(shù)據(jù)點的數(shù)字文件?？梢园阉胂蟪梢唤M排列良好的事實或數(shù)字，每一條信息都被標記或標記，以便于計算機或深度學習深度學習是一類受大腦結構和功能啟發(fā)的機器學習算法，創(chuàng)造人工神經(jīng)網(wǎng)絡，模仿真實的神經(jīng)元如何相互交流。這些算法能夠從經(jīng)驗中學習，并已應用于計算機視覺、深度神經(jīng)網(wǎng)絡深度神經(jīng)網(wǎng)絡是解決復雜問題的最佳模型之一。深度神經(jīng)網(wǎng)絡不僅局限于計算機視8人工智能中的邊緣計算意味著在本地設備上進行人工智能計算，而不是依賴遠程云服務。邊緣計算不是將數(shù)據(jù)發(fā)送到很遠的地方進行處理，而是使人工智能更接近數(shù)據(jù)產生的地方。例如，使用邊緣計算的智能恒溫器可以在家中分析溫度數(shù)據(jù)，無需連接到中央服務器即可進行快速調整。這加快了響應時間，提高了從智能家居到工實體注釋是用特定信息標記非結構化句子的過程，使機器能夠理解和解釋內容。這涉及到標記文檔中的人員、組織和位置等實體。例如，在一篇新聞文章中，實體注釋可以識別個人、公司和地點的名稱，為整體學習集成學習是指計算機組隊并使用多個模型來更好地完成任務。這就像一群擁有不同優(yōu)勢的朋友一起做一個項目。例如，在預個擅長濕度，將它們結合起來就能給出更百億億次計算機指的是能夠每秒處理驚人的百億億次數(shù)據(jù)的超級計算機。這種巨大的計算能力允許處理復雜的任務和大型數(shù)據(jù)集，使其在各個領域都很有價值。在氣候研究中，百億億次計算機可以模擬和分析復雜的氣候模型，幫助科學家更全面地可解釋的人工智能解它是如何工作的，以及為什么它會做出實體提取是一個更廣泛的術語，包含了用于機器理解的數(shù)據(jù)結構。這可以通過人工標注或使用機器學習模型來實現(xiàn)。目標是識別和組織數(shù)據(jù)中的實體，使機器更容易獲得有意義的見解。在客戶反饋數(shù)據(jù)集中，實體提取可能涉及對提及的產品、情感和9面部識別正向鏈接利用機器學習算法生成新穎內容的人工智能技術，包括圖像、文本或聲音。通過利用深度學習網(wǎng)絡的力量，人工智能系統(tǒng)可爭的神經(jīng)網(wǎng)絡(生成器和鑒別器)組成。生成器根據(jù)輸入創(chuàng)建輸出，而鑒別器識別型，它經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的訓練，可以理解自然語言輸入來回答問題，進行類似人類的對話，并生成內容。GPT于2018年由HH人工智能幻覺是指生成式人工智能分析提啟發(fā)式方法啟發(fā)式方法就像使用快速和聰明的技巧來快速解決問題，即使它不是完美的解決方案。這就像是走了一條捷徑來快速完成任短的路線，但能根據(jù)交通情況幫助你更快53.Human-in-the-loopAl人工循環(huán)人工智能結合，以提高人工智能系統(tǒng)的可靠性和性能。這就像有一個人類合作者和人工智能算法一起工作。例如，在語言翻譯中，人具合作，以改進和提高翻譯的準確性，確超參數(shù)超參數(shù)，雖然有時與參數(shù)互換使用，但有細微的區(qū)別。它們是在模型外部手動設置的值，影響機器學習模型的學習方式。例如，在神經(jīng)網(wǎng)絡中，超參數(shù)可能包括學習率或隱藏層的數(shù)量，影響模型的訓練和性圖像識別知識庫就像一個充滿信息的數(shù)字圖書館，可以幫助計算機做出明智的選擇。它是計算機存儲事實和規(guī)則的地方。在客戶支持中，它就像一個有用的指南和常見問題的人工智能支持的語義搜索工具，用于映射實體之間的關系。在市場營銷中，它們被用來理解客戶關系和優(yōu)化目標，提高覆蓋大語言模型是人工智能在大量文本數(shù)據(jù)上訓練出來的。它可以理解、生成和預測新的內容。典型的大語言模型如GPT。語言注釋包括用主題信息標記句子數(shù)據(jù)集，并為分析或評估準備數(shù)據(jù)。這個過程通常用于情感分析和自然語言處理等任務。對于情感分析，語言注釋可能涉及將句子標記為積極、消極或中性，以訓練機器學習機器學習機器學習是一種人工智能技術，機器使用數(shù)據(jù)和算法來做出決策和預測并完成任務。模型在機器學習中，模型是描述某些數(shù)據(jù)的函組任務的系統(tǒng)，但不能適應其他任何任務。今天大多數(shù)系統(tǒng)都是狹義的人工智能。也自然語言生成是指模型處理語言并使用其理解準確地完成任務，無論是回答問題還神經(jīng)形態(tài)計算是指受人腦結構和功能的啟發(fā)設計計算機。這些系統(tǒng)旨在以一種模仿大腦自然能力的方式處理信息。在機器人領域，神經(jīng)形態(tài)計算可能使機器更有效地學習和適應新任務，就像人類通過經(jīng)驗不自然語言查詢是一種書面輸入，它看起來就像大聲說出來一樣，這意味著沒有特殊自然語言處理是人工智能和語言學領域的分支學科。此領域探討如何處理及運用自然語言。自然語言處理由認知、理解、生成等部分組成。自然語言認知和理解是讓電腦把輸入的語言變成有意思的符號和關系，然后根據(jù)目的再處理。自然語言生成神經(jīng)網(wǎng)絡是機器學習算法的一個分支，其靈感來自于大腦中的神經(jīng)元如何連接形成一個網(wǎng)絡。它們的用途包括計算機視覺、這是一項識別圖像中的物體的任務。例如，它可以用于分析照片和視頻，將它們分類到預定義的類別中。目標檢測的目的是在單個圖像或包含多個圖像的場景中自動識別感興趣的物體(如人臉),然后在圖像目標識別簡單地說，它就是對圖像、視頻或其他媒體中的物體進行檢測和分類。例如，如果你把手機的攝像頭對準一朵花，然后點擊“拍照”,設備就會識別出這是一朵花，并過度擬合過擬合是模型失效的常見原因，當模型過于復雜時，通常由于模型參數(shù)的過度調整而發(fā)生過擬合。它可以分為欠擬合(數(shù)據(jù)模型無法準確地捕捉輸入和輸出變量之間的關系)和過度擬合(過于緊密或精確地匹配特定數(shù)據(jù)集，以致于無法良好地擬合其他數(shù)據(jù)或預測未來的觀察結果)。模式識別是一種機器識別數(shù)據(jù)模式的能力，預測分析是一種在機器學習和數(shù)據(jù)挖掘中用于預測結果的技術。企業(yè)用它來預測客戶行為、特定產品的可能性等等。預測分析是一種展望未來的方式。它可以用于廣泛的用途，包括商業(yè)和經(jīng)濟預測，市場營提示符是給模型的自然語言輸入。提示可以是問題、待完成的任務，也可以是用戶提示工程是找出正確的單詞和短語，幫助生成系統(tǒng)與輸入的確切意圖保持一致。例如，找出最合適的詞匯，讓人工智能準確基于人類反饋的強化學習(RLHF)是一種利用人類直接反饋來訓練人工智能模型的策略。人工智能模型不是獲得獎勵或懲罰，負責任的人工智能包括確保人工智能系統(tǒng)在開發(fā)和使用過程中符合道德、公平和透明。這是關于防止偏見和確保問責制。例如，在貸款審批中，負責任的人工智能確保算法不會基于種族或性別等因素進行歧強化學習是一種基于反饋的機器學習訓練方法。人工智能代理通過接收到的反饋來為都得到積極的反饋，對每個不希望的行為都得到懲罰。換句話說，這是一種讓計算機學會做人類或其他計算機認為有價值基于規(guī)則的系統(tǒng)是計算機助手，它遵循一套明確的指令或規(guī)則來做出決定。這就像為計算機創(chuàng)建一個循序漸進的指南。典型例子如電子郵件過濾器，它根據(jù)特定的規(guī)則(如某些詞匯或發(fā)件人信息)來判斷電搜索查詢是一個字符串，用它可以識別數(shù)據(jù)庫或其他信息檢索系統(tǒng)中的記錄，產生選擇性過濾是人工智能系統(tǒng)的一種技術，用于更準確地確定所需的輸出。這類系統(tǒng)中最簡單的系統(tǒng)對任何輸入都會產生相同的結果，這是無益的。通過訓練，系統(tǒng)可以更準確地預測結果。在應用程序中，用戶可以使用這種技術通過讓計算機學習和自我意識人工智能是人工智能心智理論的進一步發(fā)展，機器可以理解人類的情感，擁有自己的情感、需求和信仰。有感知的人工智能是有自我意識的人工智能，目前語義分析作為自然語言處理的一種更復雜的形式，這一概念側重于將單詞串在一起的過程，驗。這種人工智能具有情商，可以感知世情感分析情感分析是從文本中識別情感信號和隊列奇點是人工智能的假想未來，在那里系統(tǒng)會經(jīng)歷不受控制的增長，并采取可能對人類生活產生重大影響的行動。與超級智能(Superintelligence)和有感知力的人語音識別一種將口語轉換為書面文本的人工智能技術。在營銷方面，它被用于語音搜索優(yōu)化和理解設備上的語音命令，進入不斷增長這種形式的機器學習不能獨立運行，而是需要人