定義機器學習和深度學習以了解AI

如今，由於AI驅動的聊天機器人。

這些聊天機器人以個性化的方式幫助品牌與每個訪客，買家和客戶互動，增加參與，轉化和銷售。多虧了強大的AI，這些聊天機器人甚至可以隨著時間的推移學習，以更好地預測人類想要的信息和回應。

無論您從事哪種類型的營銷或銷售類型，從今天開始，您可以通過AI驅動的對話來使當前的營銷更加聰明。

但是，為了充分利用機會，您需要了解機器學習和深度學習，兩種AI技術，可以為世界上最複雜的聊天機器人提供動力，以及許多其他尖端的AI營銷工具。

什麼是機器學習？

機器學習是一種AI。通過機器學習，AI係統處理數據，然後根據該數據進行預測。該預測可能與您可能想根據Netflix曆史記錄下一步觀看的電影一樣簡單。或者，當您實時在Gmail中鍵入電子郵件時，它可能與預測下一步說的話一樣複雜。（（盡管機器學習是一個複雜的主題，但有很多在線學習材料快速起步。）

但是，使機器學習吸引人的原因不僅是根據數據進行預測的能力。使用機器學習的AI係統還可以學會隨著時間的流逝做出更好的預測，因為它們從越來越多的數據中學習。

有時，這些係統會根據人類程序員的培訓來學習。其他人自己學習。通常，係統從人類的監督學習和無監督的學習中學習。

這是一個簡單的示例，說明有監督和無監督學習的組合可能與使用機器學習的聊天機器人一起使用：

1. 您為聊天機器人提供了數十個或過去數百次聊天對話。
2. 您會標記哪些對話有幫助，哪些對話卻沒有。
3. 聊天機器人分析了這些數據，然後預測哪些響應將有助於前進。
4. 隨著聊天機器人與客戶互動，它會更好地預測哪些響應將有所幫助，然後將更多的響應納入其前進的響應中。

結果？聊天機器人都根據過去的對話以個性化的方式做出響應和由於機器學習，它的對話越多，它的對話越多。

什麼是深度學習？

深度學習是機器學習的子集。它使用節點層來執行複雜的認知任務，例如識別圖像，識別視頻中的對象以及識別語音。

深度學習獲取原始數據並通過這些層進行運行，以更好地操縱和從數據中提取洞察力。您在深度學習模型中進行的“更深層次”，您通過可能由許多許多節點組成的神經網絡進步。

更複雜的聊天機器人可能會使用深度學習來執行先進的自然語言處理和自然語言生成任務，例如動態理解和響應複雜的對話主題。

營銷人員如何使用機器學習和深度學習？

那麼，您如何開始應用此知識？

使用AI驅動的聊天機器人的需求產生是一種開始實際使用AI，機器學習和深入學習的重要方法，以改善結果。

首先，Drift創建了一個對話營銷指南，該指南教會了需求生成營銷人員如何推動更多潛在客戶，預訂更多會議並產生更多收入。

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