6、人工智能在市场营销中的应用与潜力

人工智能在市场营销中的应用与潜力

1. 机器学习训练方法

机器学习系统通过训练数据来识别随机输入的正确输出，训练方法众多，常见的有以下几种：

1.1 辅助学习

使用带有预期输出标签的训练数据集来指导机器学习系统。在预测随机输入之前，系统会分析训练数据，通过将输出与期望结果进行比较来修改预测函数。这种有指导的学习被认为是让人工智能创造巨大经济价值的关键因素。

1.2 无指导学习

该方法创建的机器学习系统使用无标签数据。系统会在训练数据中寻找模式、结构和相关性，然后创建用于预测随机输入结果的函数。这被称为人工智能的“黑箱”，能实现“通用人工智能”，赋予人工智能“常识”，使人与外界交互成为可能。

1.3 半监督学习

常用于将大量无标签数据与少量有标签数据进行交叉参考。这种策略通过奖励成功而非标记所有数据输入来节省时间，并创建更准确的机器学习系统。

1.4 强化学习

通过强化信号奖励机器学习系统的良好行为。它无需训练数据，能让系统了解实现最佳性能的输入和输出。

机器学习已广泛应用于贝叶斯推理和高斯过程等领域。

2. 深度学习

使用神经网络的无监督机器学习是对大脑的计算机模拟，通过在网络中互连“神经元”（节点）对数据进行非线性分析。深度学习在20世纪中叶首次出现，但当时并无用处。随着计算能力的提升，尤其是GPU的引入，深度学习重新推动了人工智能的创新。由于每天产生的数据量巨大，深度学习性能的提升使人工智能应用变得流行。

深度学习使用自动化神经网络，其基于人类大脑模型构建，具