Случайны выбор дневника Раскрыть/свернуть полный список возможностей


Найдено 12789 сообщений
Cообщения с меткой

машинное обучение - Самое интересное в блогах

Следующие 30  »
PR_Online

Тенденции интернет-маркетинга в 2024 году от HICLICK

Пятница, 17 Ноября 2023 г. 15:15 (ссылка)


В 2024 году сфера диджитал-маркетинга будет еще более интересной и инновационной. Искусственный интеллект уже активно используют для продвижения брендов и продуктов. Однако, появляются новые технологии, которые могут оказать значительное влияние на успех рекламных кампаний. А пользователи, в свою очередь, ожидают от бизнеса большей этичности. Агентство высоких откликов HICLICK прогнозирует ключевые тенденции диджитал-маркетинга на 2024 год.



6773287_img1 (700x392, 82Kb)



1. Технологии не стоят на месте, и в 2024 году компаниям стоит улучшить пользовательский опыт путем внедрения AR и VR. Это поможет аудитории лучше оценить продукт. На примере виртуального шоу-рума это минимизирует возражения клиента и сокращает путь к покупке.



2. Интерактивный контент, включая викторины, опросы, конкурсы, онлайн-калькуляторы и геймифицированные форматы, такие как квизы и мобильные приложения, становится ключевым для привлечения пользователей. Подкасты от лидеров мнений и руководителей бизнеса также набирают популярность.



3. Стремление к бесшовной интеграции офлайн и онлайн-маркетинга, так как это один из ключевых показателей консистентности бренда. Что, в свою очередь, входит в топ-10 правил юзабилити. Современный пользователь перегружен информацией. Поэтому переход клиента из канала в канал и его маршрут по ресурсу должен быть простым и интуитивным.



4. Оптимизация для мобильных устройств. Компаниям нужно пересмотреть дизайн для мобильных приложений, улучшить прием мобильных платежей, предложить пользователю вход через соцсети вместо регистрации. Больше половины интернет-покупок совершают с мобильных устройств. А по данным за первое полугодие 2023, объем интернет-продаж в России вырос на 20%, по сравнению с аналогичным периодом годом ранее.



5. Борьба с информационным шумом – огромный вызов для бизнеса. Важно найти новые способы привлечения внимания в условиях конкуренции не только с другими компаниями, но и с огромным потоком контента. При этом пользователи ожидают от бизнеса заботы, которая может проявляться в принципах компании, «легком» дизайне, тональности сообщений, еще более тонкой персонализации. Все понимают принцип работы таргета, шаблонная информация отталкивает.



6. Развитие машинного обучения. Это обеспечит автоматизацию и оптимизацию маркетинговых кампаний, улучшит их эффективность и результативность. Маркетинг, основанный на реальных данных, ставит во главу угла клиентский опыт, позволяя более точно понимать поведение и предпочтения потребителей.



7. Повышение этичности в маркетинге. Вопрос безопасности и приватности данных клиентов становится все более актуальным. Важность этого подтверждает статистика: за первое полугодие 2023 года Роскомнадзор зафиксировал в 4 раза больше случаев утечек баз персональных данных, чем за аналогичный период прошлого года.

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_habr

Теория вероятностей в машинном обучении. Часть 2: модель классификации

Пятница, 03 Февраля 2023 г. 14:19 (ссылка)

В предыдущей части мы рассматривали вероятностную постановку задачи машинного обучения, статистические модели, модель регрессии как частный случай и ее обучение методом максимизации правдоподобия.

В данной части рассмотрим метод максимизации правдоподобия в классификации: в чем роль кроссэнтропии, функций сигмоиды и softmax, как кроссэнтропия связана с "расстоянием" между распределениями вероятностей и почему модель регрессии тоже обучается через минимизацию кроссэнтропии. Данная часть содержит много отсылок к формулам и понятиям, введенным в первой части, поэтому рекомендуется читать их последовательно.

В третьей части (статья планируется) перейдем от метода максимизации правдоподобия к байесовскому выводу и его различным приближениям.

Данная серия статей не является введением в машинное обучение и предполагает знакомство читателя с основными понятиями. Задача статей - рассмотреть машинное обучение с точки зрения теории вероятностей, что позволит по новому взглянуть на проблему, понять связь машинного обучения со статистикой и лучше понимать формулы из научных статей. Также на описанном материале строятся более сложные темы, такие как вариационные автокодировщики (Kingma and Welling, 2013), нейробайесовские методы (M"uller et al., 2021) и даже некоторые теории сознания (Friston et al., 2022).

Читать далее

https://habr.com/ru/post/714670/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=714670

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество

Следующие 30  »

<машинное обучение - Самое интересное в блогах

Страницы: [1] 2 3 ..
.. 10

LiveInternet.Ru Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат
О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda