理如下：机器监视网站上的所有客户操作并识别

然而，人工智能不仅仅是数据分析。



为了完成可以模仿人类的大量复杂命令，它依赖于多种技术。



机器学习

人工智能的第一个支柱是机器学习。



这就是计算机进化并具有学习能 WhatsApp 号码数据 力的地方。通过这项技术，可以对数据进行逻辑处理并识别产生智能的模式。



如果没有机器学习，我们所理解的人工智能就不会实现。



例如，如今，亚马逊广泛使用该技术来向客户提供更加个性化和相关的推荐。



该系统的工作原模式。例如，当客户看到产品 X 也对 Y 表现出兴趣时，就是很好的例子。



因此，当用户进行第一次搜索时，系统会推荐其他产品，因为它识别了搜索之间的关系。



在机器学习中，这些模式在无限的网络中被识别，因此存在数千个由信息之间的连接组成的交叉点，从而实现大规模的智能。



深度学习

实现当今人工智能的另一个基本概念是深度学习。



这项技术是机器学习的更深版本，使其更加智能和复杂。



深度学习使用更复杂的工具，使结果更加准确。



回到亚马逊的例子，该技术可以识别例外情况，以免提出不合格的建议。



想象一下：如果 1000 名客户搜索“智能电视”，其中 800 名客户继续搜索“家庭影院”，则软件会理解这是相关推荐。



通过机器学习，如果五个用户在搜索“ smartTV ”后开始搜索“鞋子” ，系统可以假设这是一个有效的推荐。







然而，依赖深度学习的系统知道这些是不相关的产品，从而防止例外情况成为用户行为的规则。



深度学习使用更复杂的网络来得出结论，这个例子不是因果搜索。虽然有发生，但对于用户来说并不是相关结果。



从这个意义上说，深度学习能够比机器学习更详细地理解人类的思想。



自然语言处理（NLP）

人工智能的最后一个支柱是自然语言处理（NLP）。



它负责完善结果，使它们更加自然和人性化。



例如，一些电子商务企业目前使用聊天机器人进行客户服务。然而，这项技术的好坏在于NLP的存在。



当它没有被纳入解决方案时，机器人就变成了人造的。它无法改进其语言以使其更类似于客户使用的语言。



语言的过度完善和无法融入更多非正式元素使得机器人变得虚假，无论其实际帮助客户的能力如何。



人工智能有什么好处？

人工智能因其许多可能的应用而被纳入运营阶段和战略，为企业带来了直接和间接的利益。