تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین و ارتباط آن‌ها با هوش مصنوعی

از آنجایی که هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین دارای پتانسیل بسیار زیادی در انواع فرآیندهای تجاری هستند، شرکت‌ها می‌توانند از این فناوری‌ها برای بهبود کارایی و بهینه‌سازی عملیات استفاده کنند. در کنار هم، نوع مناسب ابزارهای نرم‌افزاری مجهز به هوش مصنوعی، یادگیری عمیق یا یادگیری ماشین ظرفیت تیم‌های کوچک‌تر را برای دریافت حجم زیادی از داده‌ها افزایش می‌دهد و به آنها اجازه می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و در صنعت خود رقابتی‌تر شوند. در اینجا چند مورد کاربرد این فناوری‌های قابل بررسی وجود دارد:

خدمات مشتری

شرکت‌ها اغلب با یک تیم کوچک کار می‌کنند و همه چیز از توسعه محصول، خدمات مشتری، بازاریابی و مدیریت کسب‌وکار را مدیریت می‌کنند. از آنجایی که منابع انسانی آنها معمولاً ضعیف هستند، انجام وظایف خدمات مشتری به موقع و کارآمد می‌تواند به یک چالش تبدیل شود.

استفاده از چت بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا خدمات مشتریان ۲۴ ساعته را ارائه دهند، به سؤالات متداول پاسخ دهند و مشکلات را سریع و کارآمد حل کنند. در این صورت، می‌توانید روی نگرانی‌های مهم‌تری که نیاز به مشارکت انسانی دارند، تمرکز کنید تا نگرانی‌هایی که می‌توانند به راحتی با یک فرآیند گام به گام از پیش برنامه‌ریزی‌شده حل شوند.

حتی بهتر از آن، ربات‌های چت هوش مصنوعی امروزه می‌توانند تعامل انسانی را تقلید کنند و با استفاده از فناوری یادگیری ماشین امکان نیازها و نیات مشتری را پیش‌بینی کنند. مشتریان، تعاملی جذاب و مفید با ربات‌ها به دست می آورند، و در عین حال به شرکت‌ها این امکان را می‌دهند که در زمان و هزینه صرفه‌جویی کنند.

یک قدم جلوتر، در استفاده از یادگیری عمیق، می‌توانید سیستمی ایجاد کنید که به طور خودکار احساسات مشتری را تشخیص دهد و مطابق با آن پاسخ دهد. به عنوان مثال، اگر مشتری از یک محصول یا خدمات ناراضی است، الگوریتم یادگیری عمیق می‌تواند به شما در شناسایی مشکل اساسی و ارائه راه حل‌های شخصی کمک کند. 

بازاریابی و مارکتینگ

تلاش‌های بازاریابی برای شرکت‌های استارت‌آپی یک جزء حیاتی در ایجاد اعتماد و اقتدار است، به‌ویژه وقتی صحبت از ارائه محصولات و خدمات دیجیتالی می‌شود. در یک پلتفرم عمومی، مدیران پروژه‌های دارای هوش مصنوعی، انجام کارهایی را که در غیر این صورت به پرسنل بیشتری نیاز دارد، برای یک عضو تیم آسان می‌کنند.

این روزها، بازاریابان می‌توانند از تولیدکننده‌های محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارائه محتوای جذاب و مبتنی بر برند استفاده کنند که توجه مردم را به خود جلب کند و در عین حال چندین پلتفرم انتشار رسانه را نیز مدیریت کنند. توانایی خودکارسازی پست، تولید محتوا و حتی ایده‌پردازی، استارت‌آپ را در انجام کارها تند و سریع می‌کند که می‌تواند منابع انسانی خود را با تدبیر تخصیص دهد.

در سطح عمیق‌تر، استارت‌آپ‌ها می‌توانند از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری برای شناسایی الگوها و ترجیحات استفاده کنند، و به استارت‌آپ‌ها این امکان را می‌دهند تا کمپین‌های بازاریابی خود را شخصی‌سازی کنند و مخاطبان مناسب را هدف قرار دهند. با برداشتن یک قدم جلوتر، استفاده از یادگیری عمیق برای دستیابی به هوش تجاری روشنگر و عملی به استارتاپ‌ها اجازه می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

توسعه محصول

توسعه محصول یک فرآیند چند وجهی است که اغلب به سرمایه‌گذاری زیادی از زمان، منابع و تلاش نیاز دارد. با این حال، برای هر استارتاپ یا شرکتی که به دنبال گسترش پتانسیل درآمد و قدرت خود در صنعت مربوطه خود است، توسعه محصول عنصر ضروری است.

استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین برای حمایت از توسعه محصول می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا ریسک را کاهش دهند و دقت تصمیمات خود را افزایش دهند. ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند برای پیش‌بینی تقاضای مشتری استفاده شوند و امکان مدیریت موجودی، استراتژی‌های قیمت‌گذاری و مدل‌های توزیع بهتر را فراهم کنند. اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین ساده‌سازی عملیات‌هایی مانند زمان‌بندی تولید و بررسی‌های تضمین کیفیت را آسان می‌کند.

علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای پیش‌بینی عملکرد و شناسایی حوزه‌های بهبود استفاده شوند. در نهایت، الگوریتم‌های یادگیری عمیف می‌توانند بازخورد مشتری و رفتار کاربر را برای شناسایی زمینه‌های بهبود و توسعه ویژگی‌های جدید که نیازهای مشتری را برآورده می‌کنند، تجزیه و تحلیل کنند.

مدیریت ریسک

خطرات مربوط به رویدادها یا شرایط پیش بینی‌نشده که می‌تواند به عملکرد و رفاه مالی یک استارتاپ آسیب برساند. استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین برای نظارت بر ریسک به طور چشمگیری محبوب می‌شود، زیرا به شرکت‌ها اجازه می‌دهد در صورت بروز مشکل، به جای واکنش نشان دادن، فعال‌تر شوند.

مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی شناسایی ریسک‌های بالقوه را قبل از ظهور آسان‌تر می‌کنند، در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین داده‌های تاریخی را برای کاهش پیامدهای تصمیم‌گیری اشتباه تحلیل می‌کنند. به این ترتیب، شرکت‌ها باید به یک سیستم مدیریت ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی روی بیاورند که بتواند تهدیدات بالقوه را در زمان واقعی شناسایی کند و بینش‌های عملی ارائه دهد.

از نظر مدیریت ریسک، استفاده از یادگیری ماشین ابزارهای نرم افزاری را قادر می‌سازد تا تراکنش‌های تقلبی و فعالیت های مشکوک را شناسایی کنند. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوهای زبانی را در بررسی‌ها و بازخورد مشتریان تشخیص دهند که می‌تواند به راه‌اندازی مشکلات احتمالی خدمات یا محصولاتشان هشدار دهد.

عملیات

عملیات راه اندازی شامل فرآیندهایی مانند کنترل موجودی، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها، خدمات مشتری و زمان‌بندی است. هوش مصنوعی می‌تواند برای خودکارسازی بسیاری از این عملیات‌ها مورد استفاده قرار گیرد و مدیریت کارآمدتر، بار کاری را برای شرکت‌ها آسان‌تر کند.

شرکت‌ها همچنین می‌توانند از هوش مصنوعی در ایجاد ابزارهای نرم‌افزار داخلی استفاده کنند که به ساده‌سازی عملیات و افزایش بهره‌وری کمک می‌کند. علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی برای پشتیبانی از هوش تجاری، شرکت‌ها را قادر می سازد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و از رقبای خود جلوتر بمانند.

وقتی صحبت از یادگیری ماشین در عملیات می شود، شرکت‌ها می توانند از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، شناسایی روندها و ناهنجاری‌ها و ایجاد بینش استفاده کنند. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی شده را متناسب با علایق مشتری ایجاد کنند.

به این ترتیب، استفاده از استراتژی‌های مبتنی بر فناوری برای عملیات، کارآمدتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر کردن جریان کار را برای استارت‌آپ‌ها و شرکت‌ها آسان‌تر می‌کند.

و در پایان این که…