۵ کاربرد ماشین لرنینگ در دیجیتال مارکتینگ

الگوریتمهای جستجوی استاندارد میتوانند برای حل مسائل بدون حسگر مستقیماً به فضای حالت باور سایت vector-robot اعمال شوند. در حالت کلیتر، اعمال آینده عامل میتوانند بر اساس ادراکهای آینده متفاوت باشند. تکنیکهای رگرسیون یادگیری ماشین، به بازاریابان اجازه میدهد بر اساس تجارب پیشین، ارزشهای رقمی را پیشبینی کنند؛ مسئلهای که به نوبهی خود آنها را قادر میسازد جوانب مختلف تجربه و نیاز عمیق مشتریان را بهینهسازی کنند. حتی در حوزه تشخیص الگو، ماشینها مهارت بیشتری دارند، زیرا آنها میتوانند از دادهها و ابعاد داده بیشتری استفاده کنند. در صورتی که امکان بازتولید ساختار و کارکرد مغز انسان به وجود بیاید، ممکن است بتوان در ماشینها به قابلیتهای هوشمندانه دست یافت. دوره مقدماتی هوش مصنوعی فرادرس به مدت چهار ساعت و ۳۴ دقیقه توسط دکتر محمد صبری تدریس شده است. طول مدت این دوره ۱۵ ساعت و ۱۶ دقیقه و مدرس آن مهندس سعید مظلومی راد است. یک عامل مبتنی بر هدف عاملی است که اعمال خود را در راستای دستیابی به اهداف تعیین شده انتخاب میکند. بنابراین در این مقاله، آموزش درس هوش مصنوعی بر اساس سرفصلها و محتوای ارائه شده در این کتاب ارائه شده است.

یکی دیگر از نسخههای ترجمه شده کتاب هوش مصنوعی راسل و نورویگ، با عنوان «هوش مصنوعی همراه با بازنگری کامل» توسط انتشارات نصیر منتشر شده و مترجم آن دکتر هشام فیلی است. به عنوان مثال میتوان یک سیستم GPS را مثال زد که کوتاهترین، سریعترین و ایمنترین مسیر به یک مقصد خاص را پیدا میکند. به عنوان مثال، در برنامه ساده زیر توالی ادراک عامل تحت نظر قرار میگیرد. کار ابتدا با یک نمونه بسیار ساده آغاز میشود. شرطگذاری مجموعه بُرش (Cutset Conditioning) میتواند یک CSP جامع را به یک مسئله با ساختار درختی تقلیل دهد. مسئلهای که با این روش حل شود، مسئله ارضای محدودیت یا CSP نام دارد. یا کدام تصویر گرافیکی مخاطب پسندتر است یا از بین دو نوع ارسال ایمیل بهترین روش کدام است لاجرم باید سمت A/B تست بروید. طبق نظرات موجود در وب فارسی، ترجمه دکتر فیلی بهترین و محبوبترین نسخه ترجمه شده این کتاب به شمار میرود. این ادعا نه با سازِکارهای کاملاً واکنشی، بلکه با فرایندهای استدلالی مطرح میشود که بر بازنماییهای داخلی دانش کار میکنند. پاسخ به این سؤالات نیاز بهدقت بالا و ریزبینی خاصی دارد و به روشهای معمول و مرسوم تقریبا امکانپذیر نیست؛ اما امروزه بهوسیله ماشین لرنینگ و تحلیل محتوا در فضای وب و شبکههای اجتماعی میتوانید افکار و دیدگاههای مشتریان خود در مورد یک محصول یا خدمت را بسنجید و با تکیه بر نتایج دقیق آن اقدام به توسعه محصول یا خدمات خود کنید.

معمولاً تحلیلگران از ابزارهایی مانند اکسل یا Tableau استفاده میکنند تا تصاویر بصری را به صورت دستی ایجاد کنند؛ اما راهحلهای تجزیه و تحلیل خودکار سازمانی ما، میتوانند منابع دادهها را متمرکز کنند و داشبوردها و گزارشهای مفیدی برای تیم بازاریابی آماده کنند. بازاریابانی که شناخت دقیقی از کار با دادهها ندارند و در فعالیتهای بازاریابی از تجزیه و تحلیل داده استفاده نمیکنند محکوم به شکست هستند. ۱۳۹۵: هوش مصنوعی DeepMind به نام AlphaGo، قهرمان کرهای بازی Go را شکست میدهد. Deep Blue برای کاربرد هوش مصنوعی در انجام بازی، از اولین کامپیوتری نام برده شده است که توانست قهرمان جهان را در یک مسابقه شطرنج شکست دهد. در فصل سوم درس هوش مصنوعی ، پرداختن به حل مسئله با تعریف دقیق مسئله و جواب آن آغاز شده است و مثالهای بسیاری برای به تصویر کشیدن این تعاریف ارائه میشود. روشهای جستجوی ناآگاهانه (uniformed Search) تنها به صورت مسئله دسترسی دارند. در یک محیط مشاهدهپذیر ناقص، تنها انتخاب یک عامل برای بازنمایی آنچه درباره حالت فعلی میداند این است که تمام حالتهای عینی ممکن را فهرست کند. محور اصلی درس هوش مصنوعی مفهوم «عامل هوشمند» یا «کارگزار هوشمند» است که در انگلیسی به آن «Intelligent Agent» گفته میشود.

تست A/B یکی از مهمترین اقدامات روزمره دیجیتال مارکترهاست، درواقع تست کردن و کشف فعالیت و فرایند درست یکی از نقاط حیاتی است که بازاریابان باید آن را فتح کنند. استفاده از ماشین لرنینگ بدون درک درست و دانش کافی از آن میتواند صدمات جدی و گاها جبرانناپذیری به کسبوکار بزند به همین خاطر معمولاً در دنیای کسبوکارها این اقدامات را برونسپاری میکنند. شرکت دیتاک در حوزههای هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ خدمات مختلفی به کسبوکارها ارائه میکند. موفقیت در اجرای یک برنامه بازاریابی به عوامل و شاخصهای مختلفی بستگی دارد. سپس، نشان داده میشود که محیطهای کاری انواع مختلفی دارند. ایده کلیدی این است که اگر یک عامل نتواند دقیقاً پیشبینی کند که چه ادراکی را دریافت خواهد کرد، آنگاه باید این موضوع را در نظر بگیرد که تحت هر شرایط احتمالی که ادراکات آن نشان میدهند ، چه کاری باید انجام دهد. برای اینکه بتوان از هوش مصنوعی به صورت کاربردی و در دنیای واقعی استفاده کرد، عملکرد عامل باید تا جای ممکن بهینهسازی شود. نحوه عملکرد اجزای عامل را میتوان به ترتیب پیچیدگی در سه دسته بازنمایی مختلف قرار داد. عاملهای حل مسئله از بازنمایی اتمی استفاده میکنند.

در فصل هفتم و آخرین فصل درس هوش مصنوعی ، عاملهایی طراحی میشوند که میتوانند بازنمایی از یک جهان پیچیده را شکل دهند. بازنماییهای اتمی که به وسیله عاملهای حل کننده مسئله استفاده میشوند نیز بسیار محدود کننده هستند. در سادهترین محیط عمل، جواب یک مسئله همواره یک دنباله ثابت از اعمال است. پس از مثال دنیای جاروبرقی، در این بخش از درس هوش مصنوعی مسئله پیچیدهتری مطرح میشود. 3. آیا روند توسعه محصول با توجه به علایق و نیاز کاربر است یا خیر و کاربر چه واکنشی نسبت به این اتفاق داشته است؟ با وجود وسعت محدوده محیطهای کاری در AI، میتوان تعداد کمی از ابعادی را نام برد که محیط کاری بر اساس آنها قابل دستهبندی است. در ایران چند وقتی است که مجسمسازی خودکار دادهها برای گزارشهای پیشرفته مورد توجه کسب و کارهای حرفهای قرار گرفته که در این میان دیتاک چندین نمونه حرفهای با ظاهر گرافیکی زیبا را با تکیه بر فنّاوری روز آماده کرده است. مقصود درس هوش مصنوعی استفاده از مفهوم عقلانیت در توسعه چند قاعده طراحی است. در ادامه، شرحی از فصل چهارم درس هوش مصنوعی ارائه شده است. شبکهی عصبی تکرارشونده (RNN) به بازاریابان و کسبوکار کمک میکند در کمترین زمان با بالاترین دقت ممکن برای محصولات، کمپینها و برندهای جدید فعالیت کرده تا مکرراً نامهای قابل اعتماد و باورپذیر را به شما ارائه کند.

در واقع به کمک ماشین لرنینگ زمانی که شما از بهترین گزینه استفاده نکردهاید، یک دورهی «پشیمانی» را نیز تجربه خواهید کرد. از طرفی بدون دانش کافی از ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی نباید سمت استفاده از آن رفت و در این مواقع استفاده از شرکتهای متخصص درزمینهٔ هوش مصنوعی و گرفتن مشاوره از آنها بهترین گزینه است. شما مجبورید تا پایان شمارش معکوس صبر کنید و ببینید کدام گزینه، بهترین راه برقراری تعامل با مخاطبان بوده است. درس هوش مصنوعی یکی از دروس تخصصی رشته کامپیوتر در مقطع کارشناسی است. در این نوشتار، به سوالات رایج پیرامون درس هوش مصنوعی پاسخ داده شده است، همچنین، سرفصلها و رئوس مطالب هر یک از فصلهای درس هوش مصنوعی معرفی و به اختصار شرح داده شدهاند. به چنین اتصالی یک قانون شرط-عمل (Condition-Action Rule) گفته میشود. چنین عاملهایی میتوانند اطلاعات را برای سازگاری با مقاصد بیشمار ترکیب و بازترکیب کنند. انسانها میتوانند با چشمان خود ببینند و آنچه را میبینند پردازش کنند. انسانها و حیوانات چگونه فکر و رفتار میکنند؟ الگوریتمهای کامل همه جملاتی که مستلزم هستند را استخراج میکنند. قانون گرهگشایی یک الگوریتم استنتاج کامل را برای مبانی دانشی ارائه میدهد که در فرم نرمال اشتراکی ابراز میشود.

به تاریخچه کامل همه آنچه که عامل تاکنون دریافت و درک کرده است، توالی ادراک گفته میشود. حالت داخلی توسط هر ادراک دریافتی تنظیم میشود و به تاریخچه ادراک وابسته است. طول مدت این دوره نزدیک به ۱۹ ساعت و مدرس آن، مهندس منوچهر بابایی است. فیلم آموزش نرم افزار گمز (GAMS): طول مدت این دوره ۱۶ ساعت و مدرس آن دکتر مسعود آتش پز است. برخی از سرفصلهای این دوره آموزشی شامل هوش مصنوعی چیست، عامل هوشمند، جستجوهای ناآگاهانه، جستجوهای آگاهانه، مسائل ارضای محدودیت و بازیها است. در این دوره آموزشی، مفاهیم درس طراحی الگوریتم به بیان ساده و به طور جامع ارائه شدهاند. برخی از سرفصلهای اصلی و رئوس مطالب این دوره آموزشی شامل مرتبه اجرایی، زیربرنامه های بازگشتی، آرایه، صف و پشته، لیست پیوندی، درخت، گراف، مرتب سازی و سایر موارد است. در صورتی که این توالی حالتهای محیط مطلوب و مقبول باشند، آنگاه عامل به درستی عمل کرده است.

این توالی اعمال باعث میشود که توالی از حالتها در محیط رخ بدهد. ادراک و توالی ادارک چه هستند؟ برای اینکه این سافتبات متصدی کارش را به درستی انجام دهد، نیاز به پردازش زبان طبیعی خواهد داشت، باید یاد بگیرد که هر کاربر یا متقاضی تبلیغات چه خواستهها و علایقی دارند. سپس از آن برای تولید اندیس جدول اعمال (تابع عامل) استفاده میشود و به این وسیله تصمیمگیری برای اینکه چه کاری باید انجام شود اتفاق میافتد. 4. حتی اگر محیط برای تولید جدولی با اندازه معقول به میزان کافی ساده باشد، طراح همچنان راهنمایی برای نحوه پر کردن ورودیهای جدول نخواهد داشت. میتوان یک شبکه عصبی را به یادآوری گذشته به میزان محدود وا داشت. پیش از آنکه یک عامل شروع به جستجو جوابها کند، باید یک «هدف» مشخص شود و «مسئله» به خوبی فرمول بندی و طرحریزی شود. وقتی که عامل بیتجربه یا کمتجربه باشد، باید به صورت تصادفی عمل کند. به این دستگاه معماری گفته میشود.

همچنین، ترجمههای دیگری نیز از این کتاب موجود است. در واقع، پیشنیاز درس هوش مصنوعی ، آشنایی با مفاهیم ابتدایی علوم کامپیوتر یعنی الگوریتمها، ساختمان داده و پیچیدگی محاسباتی است. هوش مصنوعی خود شاخهای از علوم کامپیوتر است. اگرچه، از دیدگاه الگوریتم جستجو، هر حالت، اتمی یا غیرقابل تقسیم است. یادگیری ماشین به دو شاخه یادگیری آماری و یادگیری عمیق تقسیم میشود. در صورتی که شبکههای عصبی پیچیدهتر و عمیقتر شوند و از آنها برای یادگیری مسائل پیچیده استفاده شود، به آن یادگیری عمیق (Deep Learning) گفته میشود. نکته مهم: دست یافتن به عقلانیت بینقص (همیشه کار درست را انجام دادن) به دلیل بار محاسباتی زیاد، همیشه در محیطهای پیچیده امکان پذیر نخواهد بود. عامل منطقی به عاملی گفته میشود که کار درست را انجام دهد. ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی، بسیار سریعتر و کاراتر از هر انسان متخصص، دادهها را به تصاویر تبدیل میکند. کلیه آموزشهای مرتبط با هوش مصنوعی در صفحه مجموعه آموزش هوش مصنوعی در سایت فرادرس گردآوری شدهاند.

تابع RULE-MATCH اولین قانونی را در مجموعه قوانین بازمیگرداند که با توصیف حالت فعلی همخوانی داشته باشد. در ادامه، برخی از دورههای شاخص این مجموعه معرفی شدهاند. اما پس از مطالعه این کتاب، بهتر است از سایر کتابهایی که شامل تست و نمونه سوال هستند نیز برای تسلط و یادگیری بیشتر استفاده کرد. در این بین شناخت دقیق و عمیق از مشتری برای خلق استراتژی موفق برند، درگیر کردن کاربر با محتوا و پاسخ دادن به نیازیهای او امری مهم و کلیدی است. بخشبندی مشتریان، استخراج و طبقهبندی مشتری و مطالب مرتبط، افزایش بهرهوری و ارتباط بهتر و دقیقتر با مشتری فعالیتهایی است که به وسیلهی این علم با دقت بهتری قابل اجراست. آنها میتوانند به وسیله بهروزرسانی دانش مرتبط، خود را با تغییرات محیطی وفق دهند. در عصر دیجیتال افراد به دلیل عادت کردن به تغییرات و نوآوریهای مکرر انتظارات بیش از حدی دارند و برندها باید مدام در فکر توسعه محصولات و خدمات خود باشند. همهچیزدانی: باید به تفاوت داشتن عقلانیت و همهچیزدانی (Omniscience) توجه کرد. اگر بهعنوان بازاریاب میخواهید بدانید کدام تیتر مقاله بلاگ بهتر توجه مخاطب را جلب میکند؟ محیطهای کاری در چندین بعد قابل توجه متفاوت هستند. این مسائل، قابل مشاهده و قطعی هستند. خوشبختانه در عصر حاضر و با پیشرفتهای بشر در حوزه دیتا و ماشین لرنینگ، این علوم به کمک بازاریابان آمدهاند تا با شناخت دقیق مشتری و آنالیز دقیق دادهها به بازاریابان در تصمیمگیری کمک کنند.

هرچقدر دادهها به سمت اطلاعات منسجم و قابل درکتری حرکت کنند تصمیمگیری و استفاده از آنها راحتتر است. بازاریابان به کمک ماشین لرنینگ میتوانند کارهای خارقالعاده و با کارایی بالا انجام دهند و با دقت بیشتر اهداف بازاریابی را دنبال کنند. در فصل ششم درس هوش مصنوعی، روشی برای حل طیف وسیعی از مسائل با کارآمدی و بازدهی بیشتر شرح داده میشود. در ادامه مقاله درس هوش مصنوعی ، چکیدهای از این درس ارائه شده است. رفتار عاقلانه با رویکرد عامل منطقی امکانپذیر است. رویکرد رفتار انسانی باید تا حدودی تجربی و شامل مشاهدات و فرضیههایی پیرامون رفتار انسان باشد. باید دانست که یادگیری ماشین در دهه اخیر بهشدت موردتوجه برندهای پیشرو و حرفهای قرارگرفته است و در جایگاههای گوناگون استفاده شده است. دو سوال مهم در تعریف AI مطرح است: – آیا دغدغه تفکر است یا رفتار؟ مدلهای رگرسیون میتواند در پیشبینی فروش و بهینهسازی مخارج بازاریابی نیز مورد استفاده قرار گیرد. در صورتی که از دادهها برای پیشبینی از دست دادن مشتریان استفاده شود، از روش پیشبینی در یادگیری ماشین استفاده شده است. در روش داده محور، که به آن یادگیری ماشین گفته میشود، باید دادههای زیادی را برای یادگیری در اختیار ماشین قرار داد.