Нужно привлекать экспертов по предметам, уточнять образовательные треки, тестировать решения в школах и учитывать обратную связь — как от преподавателей, так и от учеников. Несмотря машинное обучение в рекламе на проделанную работу, подарки продолжали отправляться в Ледяной замок. Дедушка Мороз, Миша и Ваня обратились к компьютеру, который управлял конвейером, и начали изучать данные.
Нейросети могут объединить персонализации в онлайне и офлайне. Tech — технологию, которая позволит составлять персонализации по продуктам на основе анализа крови. В предыдущей главе мы поговорили про способы применения машинного интеллекта в сфере маркетинга в общем, а теперь давайте обсудим, как современные технологии могут быть внедрены в рекламных системах. Мы перечислили лишь некоторые из способов использования искусственного интеллекта и машинного обучения, которые полезны в маркетинге. Искусственный интеллект и машинное обучение способны принести не меньше пользы, чем интернет.
Машинное обучение в маркетинге-2021: 9 преимуществ и возможностей использования
Её видят менеджеры и лиды команд разработчиков, но с этим можно жить. Аргументируем данные — это увеличит количество данных в 8 раз. Так у нас сохранится семантика действий, будем использовать архитектуру UNet.
Например, обложку для Cosmopolitan нарисовала нейросеть DALL-E, что стало поводом для широкого обсуждения и, возможно, более высоким продажам номера. Например, в «Тинькофф» используют персонализированный кэшбек, который подбирает категории с помощью нейросети. Алгоритмическая система на базе ИИ Tinkoff RECO умеет определять вероятности покупки для брендов и решает, когда давать кэшбек. У Яндекса есть https://maxipartners.com/ сервис «Аудитории» в котором можно создавать сегменты пользователей из своих источников или из «Яндекс.Метрики», а потом — запускать на них контекстную рекламу. В рекламном кабинете есть функция «Автостратегия» — она управляет ставками на основе машинного обучения. Нейросети появились еще в середине прошлого века, их логическим развитием стало появление глубокого обучения в начале 2010-х годов.
Многогранное решение для адресованности: что нужно знать маркетологам
Результаты наших исследований рекомендательных алгоритмов обещают блестящее будущее для товарных рекомендаций в рекламе. Искусственный интеллект (ИИ или AI) — это не тоже самое, что и нейросети. В ИИ входит множество направлений — это могут быть логические системы, работа с естественными языками, биологическое моделирование, искусственное сознание, робототехника и другие. Одно из направлений искусственного интеллекта — машинное обучение, которое решает поставленные задачи не прямо, а учится их решать, прогоняя через себя большие массивы данных.
Наконец, основное внимание уделяется приобретению знаний, в меньшей степени — развитию способностей и мышления. Я уверена, что искусственный интеллект поможет преодолеть все эти вызовы. В попытках понять, по какому признаку на всех подарках адрес Ледяного замка, друзья вместе с Дедушкой Морозом отправились к одиноко лежащей толстой книге, в которой содержались описания сочетаний цветов для каждого ребенка Сказочной страны. Они заметили, что напротив одного человека стоит не цвет, а узор в виде снежинки, присущий всем подарочным упаковкам. Ваня понял, что конвейер подарков, замечая эту снежинку, отправлял все посылки прямо в Ледяной замок, и рассказал об этом Дедушке Морозу.
Дополнительная адаптация под задачу
Более того, идет очень плотная интеграция этих фреймворков с «железом», поскольку нейросетевые решения очень требовательны к вычислительным ресурсам. Фреймворки часто публикуются по модели Open Source, участники сообщества делают свой вклад и это способствует более стремительному развитию всей этой области. Я уже упоминал, что разработчики мобильных устройств сейчас серьёзно озадачены тем, чтобы обеспечить аппаратную поддержку для нейросетевых решений, поскольку понимают их преимущество.
- Персонализация с помощью нейросетей может не только предоставлять индивидуальные списки товаров и делать видео, но и визуально примерять продукт.
- А наивные решения не позволяют организовать хорошую масштабируемость на инференсе.
- На бесплатном тарифе доступно до 10 генераций текста в день.
- Это не так просто, особенно если вы хотите охватить широкую аудиторию.
Да, сейчас технологии могут показаться сложными и непонятными, но их необходимо осваивать и внедрять. Система умеет ранжировать товары по соответствию описания карточки поисковому запросу и в зависимости от того, как пользователи кликают на найденный товар. Так, на основе данных всего поиска система научилась понимать, что бабушкофон — это кнопочный телефон. На основе содержания сайта и объявления система определяет, когда показать объявление. Чтобы алгоритмы умели это делать, асессоры вручную размечают огромный объем объявлений по шкале, которая отражает, насколько хорошо они соответствуют поисковому запросу и сайту — это и есть то самое обучение с учителем. Если вы не вводите запрос руками, а произносите голосом, машинное обучение помогает распознавать речь.
Зачем нужно машинное обучение
Чаще всего это реализовано через большие приложения и такие работы являются скорее научно фундаментальными, чем прикладными и инженерными. Каждый, кто хоть раз сталкивался с образовательной системой, хорошо понимает ее сложности. С одной стороны, образовательные возможности распределены неравномерно, а хороших преподавателей меньше, чем требуется. С другой стороны, все учатся с разной скоростью, но привычные модели это не всегда учитывают.
Сервис IBM Watson Advertising Accelerator умеет составлять персонализированные видеоролики — он создает динамические креативы на основе предположений интереса конкретного сегмента ЦА. Нейросеть просканировала сотни тысяч фотографий из профилей ВКонтакте и оказалось, что основная масса — это молодые люди около 30 лет, которые подписаны на крупные городских паблики. Найти такие закономерности без нейросетей было бы сложно, ведь обработать большой массив данных классическим математическим способом сложно.
Разработка, модуля формирования виртуальной трёхмерной среды системы проектирования для робототехнических комплексов
Эти и другие задачи решаются при помощи готовых фреймворков, таких как scikit-learn или разработанный Яндексом CatBoost. А дальше информация о том, кто они и информация об их поведении помещается в один общий алгоритм, в котором происходит много чего. Свой доклад, заявленный в программе конференции под названием «Как создаются рекламные таргетинги», Максим посвятил рассказу о машинном обучении в рекламе. Для начала мы используем небольшую выборку, в которой нам уже известны характерные черты поведения одних и тех же пользователей как на ТВ, так и в интернете, и на ее основе обучаем алгоритм находить похожих пользователей в нужных нам источниках.