Работая как вторичная область машинного обучения, глубокое обучение фокусируется на интерпретации данных. Эта технология использует несколько уровней обработки для понимания набора данных. Каждый уровень позволяет машинам осмысленно оценивать и представлять данные. Следовательно, производительность алгоритмов увеличивается с увеличением объема данных.

Благодаря глубокому обучению становятся возможными передовые методы, такие как НЛП и классификация изображений. Предприятия используют его для улучшения своих моделей общения с клиентами и покупателями. Успешное использование таких алгоритмов привносит персонализацию в общение и, следовательно, повышает вовлеченность.

Персонализация на интернет-рынке

Издательские компании, маркетинговые агентства, электронная коммерция и многие другие предприятия работают через Интернет. Глубокое обучение предлагает безошибочную систему для расширения участия в таких бизнес-моделях. Это выгодно как пользователям, так и компаниям.

Благодаря персонализации предприятия могут достичь более высокого уровня производительности с точки зрения общения и работы в Интернете.

Вот наиболее ценные способы, которыми глубокое обучение персонализирует онлайн-мир.

1. Делаем рекомендации более эффективными и актуальными

В Интернете сайты рекомендуют посетителям другой набор контента. Сайт электронной коммерции делает то же самое со своей продукцией. Однако посетитель будет взаимодействовать с рекомендуемым контентом или продуктом, если это имеет отношение к нему или ей.

Традиционно метаданные используются, чтобы помочь с рекомендациями. Однако низкое качество метаданных всегда создавало проблемы релевантности контента в этом процессе.

Теперь глубокое обучение приносит эффективные изменения в этом отделе. Расширенные алгоритмы используют внутренние характеристики контента и оценивают его с учетом интересов посетителей. Этими внутренними качествами могут быть текст, изображения или видео, которые меняются в зависимости от контекста. Такие технологии теперь способны самостоятельно создавать комплексное представление контента и включать его при рекомендации продуктов или фрагментов контента.

2. Ориентация на интересы новых посетителей

Когда посетитель приходит на платформу, ему сложно узнать предпочтения и понять поведение. Это происходит из-за отсутствия послойной оценки данных. Алгоритмы глубокого обучения делят беспорядок между интерактивными и транзакционными данными.

Вместо того, чтобы просто сосредоточиться на сборе данных, глубокое обучение позволяет бизнес-платформам понимать и оценивать поведение клиентов. Следовательно, каждый посетитель видит то, что он или она желает видеть.

Например, если покупатель впервые посещает интернет-магазин, чтобы купить духовку, алгоритмы будут собирать эти данные. Однако использование этих данных будет зависеть от интересов того же клиента при повторном посещении. Если клиент ищет мобильный телефон, алгоритмы будут использовать этот интерес для предоставления персонализированных данных.

3. Ведение клиентов к решениям

Клиент проходит различные этапы, прежде чем принять решение о покупке товара или услуги. Это решение зависит от лояльности к бренду, личных целей и предпочтений. Глубокое обучение понимает эти факторы и персонализирует изображения и другие формы контента. Таким образом, бизнес получает увеличение продаж.

Таким образом, персонализация является ключом к победе в бизнес-игре в Интернете. И алгоритмы глубокого обучения могут помочь в достижении этой цели вашего бизнеса.

Первоначально опубликовано на сайте www.goodworklabs.com 30 мая 2018 г.