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Wie lernt AI?
Überwachtes Lernen Beim überwachten Lernen bekommt die KI eine Input-Variable und eine Output-Variable vorgegeben, z.B. ein Bild mit einem Label. Während des Trainingsdurchgangs vergleicht die KI beide und versucht, Assoziationen herzustellen, also den Zusammenhang zwischen Input- und Output zu erkennen.
Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Der Hauptunterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning liegt in der Fähigkeit, durch künstliche neuronale Netzwerke (KNN), unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Denn Deep Learning durch KNNs ist in der Lage unstrukturierte Informationen wie Texte, Bilder, Töne und Videos in numerische Werte umzuwandeln.
Was versteht man unter Artificial Intelligence?
Unter Artificial Intelligence (AI), auf deutsch künstliche Intelligenz (KI), versteht man ein Teilgebiet der Informatik, das sich damit beschäftigt, Aspekte menschlichen Denkens und Handelns mit Computern nachzubilden. Die Automatisierung intelligenten Verhaltens und das Maschinenlernen sind dabei wichtige Punkte.
Was sind die Einsatzbereiche von Artificial Intelligence?
Ziel ist es, Maschinen zu bauen, die eigenständig Probleme lösen. Einsatzbereiche im Marketing sind zum Beispiel Bots für den Kundenservice. Artificial Intelligence beschäftigt sich damit, intelligente Maschinen zu entwickeln, die im besten Fall menschenähnlich oder noch effizienter handeln und dabei Probleme lösen.
Wie kann man mit Big Data und Artificial Intelligence Arbeiten?
Mithilfe von Big Data und Artificial Intelligence können Unternehmen umfangreiche Analysen und Prognosen ihrer Kunden und der Zielgruppe vornehmen und so in Zukunft kundenorientierter arbeiten. Einige Anwendungsbeispiele zeigen, wie Artificial Intelligence den Marketingbereich unterstützten kann.
Wie kann man Artificial Intelligence im Marketing unterstützen?
Im Marketing kann Artificial Intelligence Unternehmen darin unterstützen, die Schritte der Customer Journey zu verbessern. Dies gelingt mit maschinell gesammelten, detaillierten Informationen zu den Kunden und Prozessen, die trotz Automatisierung personalisiert sind.