营销人需要了解的100个AI营销术语.pdf
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1、22018 年年底,雷克萨斯创作了第一步完全由 AI编写的广告,当时 AI 的主要工作是训练创意相关的数据。而现在,OpenAI 发布的 Sora 能通过文字生成视频。不过 5、6 年的时间,AI 的发展超越了大部分人的想象。就 To C 领域而言,AI 已经跨越了技术鸿沟。而在 To B 领域,AI 还需要解决一些问题,比如大数据的积累与训练,专业人才的缺失,等等。根据之前我与Digital Frontier 首席数字官创始人谈秋平老师合作的未来 AI 谈,诸多受访者都看好 AI 在营销行业的应用与发展,但也都在学习中。的确,对于传统营销人,特别是文科出身的营销人,接触专业的 AI 知识,并
2、不容易。所以我想,是否可以做点事情,推动这个学习的进程。我女儿刚满五岁,正在认字,努力地认字,我准备买一本新华字典,小小地鼓励她一下。由字到词,由词到句,由句到篇,由篇到章,大抵是我们学习知识的必经之道。初接触一门行业,亦或一件新鲜事物,也是如此,总要了解其中的行话,也叫术语。由每一个术语延展开来,了解其背后的因果关系,逐渐将各个术语联系起来,方能认识行业的全貌。这是我与 MMA中国合作编篡这本小书的初衷,选择了 100 个AI 营销相关的术语,简单解释下,希望打开一扇 AI 营销的窗户,让营销人窥一斑而知全豹。人工智能(AI)正在以迅猛的速度改变我们的世界,营销行业也不例外。作为营销人,了解
3、和掌握 AI 的最新趋势和技术,才能在未来的竞争中立于不败之地。作为 MMA 的 AI 理论体系的一部分,这本词典收录了 100 个营销人必须知道的 AI 术语,涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。每个术语都配有简洁易懂的解释,帮助您快速理解 AI 的核心概念和实际应用。其他已经编写,翻译和发布的 MMA AI 理论体系内容还包括了以及基于麻省理工学院出版的AI Conundrum策划的等视频课程。围于水平有限,其中必然会有很多问题,请识者与我联系,敬请不吝赐教。3A1.对抗性机器学习是一种机器学习类型,对手试图通过提供示例(称为负面示例)来误导学习系统,这些示例精心制作,以便
4、被目标学习系统错误分类。2.人工智能分析是一种使用机器学习来处理大量数据并识别模式、趋势和关系的分析。它不需要人工输入,企业可以利用结果做出数据驱动的决策,并保持竞争力。3.人工智能助手,通常是聊天机器人或虚拟助手,使用人工智能来理解和响应人类的请求。它可以安排会议、回答问题和自动执行重复性任务,以节省时间和提高效率。4.人工智能偏见是指机器学习系统可能会因为有偏见的训练数据而产生偏见,这导致它们产生的输出延续并强化了对特定社群的刻板印象。5.人工智能增强网络安全是利用人工智能保护计算机系统和网络免受网络威胁。人工智能算法可以快速分析大量数据,以检测潜在攻击的模式。在电子邮件安全方面,人工智能
5、增强的网络安全可以通过分析传入电子邮件的内容和行为来识别网络钓鱼企图,帮助防止用户成为骗局的受害者。6.人工智能安全是一个多学科领域,专注于评估人工智能的长期影响。它解决了人们对超级人工智能突然发展可能对人类构成威胁的担忧。目标是制定指导方针和保障措施,以确保人工智能的负责任和安全发展。7.算法是表示变量之间关系的公式,是程序员用于计算和计算机编程的一组指令。这些指示通常以必须遵循的步骤列表的形式出现,以达到预期的结果。在机器学习中,模型使用算法根据它分析的数据做出预测。社交媒体网络的算法会利用用户在平台上的先前行为,向他们展示预测他们最有可能喜欢的内容。8.拟人化是指人类根据人工智能系统复制
6、人类能力的方式来赋予它们某些品质。这是人们认为人工智能有感知能力的原因之一,但专家和科学家表示,任何对人类品质的假设都是因为模型按照程序设定的那样去做。9.AGI 是人工智能系统执行人类可以执行的所有过程的能力。换句话说,AGI 是指人工智能系统可以执行人类可以执行的任何认知任务,包括感知、语音识别、规划、语言之间的翻译以及对时间、空间和原因等抽象概念的推理。4A10.人工智能是计算机科学的一个领域,是一种使用机器学习和算法来模拟人类智能的系统。11.人工神经网络是一种以人脑为灵感的机器学习算法。它们的用途包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和音频分类。人工神经网络的组成包括许多简单的处理元
7、素,这些处理元素通过链接连接在一起,可以类似于生物神经网络中的轴突。12.ASI 是人工智能的第三个也是最先进的阶段,系统可以解决复杂的问题并做出超出人类智能能力的决策。这是一个争论的热门话题,因为它的潜力和风险纯粹是推测性的。也被称为超级人工智能,强人工智能和超级智能。13.关联规则学习是一种无监督机器学习技术,旨在发现大型数据集中变量之间的有趣关系。在市场营销中,这种学习技巧可以发现隐藏的模式,为您的业务策略和客户细分提供见解。14.自动化机器学习涉及使机器学习应用更容易的工具和过程。AutoML 可以自动执行选择最佳机器学习模型并调整其设置以获得最佳性能等任务。例如,在预测股票价格时,A
8、utoML 可以自动选择最合适的模型,并根据历史数据对其参数进行微调,从而简化金融分析师的过程。15.增强智能是利用人工智能来增强人类的智能并为决策提供信息,而不是人工智能独立执行任务和处理数据来取代人类。16.自动补全分析输入、文本或语音,并根据从分析历史数据、个人语言模式和上下文中学习到的模式,建议可能的单词或短语。17.自动分类是基于唯一的类别对数据进行分类和标记,使组织、管理和检索信息变得更加容易。18.自动语音识别也被称为语音识别,是一种使应用程序能够识别口语并将其转换为书面格式的功能。19.使用人工智能驱动的自然语言生成(NLG)算法为营销目的生成书面内容。这些算法可以像人类一样流
9、畅地创建文本,从而提高效率。520.对客户行为数据的分析,如测览模式、购买历史和交互。人工智能工具以更高的准确性和预测能力增强了对客户行为的理解。21.贝叶斯网络是一种概率模型,用于估计事件发生的概率。人工智能可以帮助创建贝叶斯网络,因为它可以以非常快的速度评估数据。22.黑盒人工智能是一种不显示其如何操作和处理用户输入的人工智能系统。用户提供黑盒 AI 输入后,它将产生一个输出。但是,用户不能查看其代码并分析其逻辑以产生这样的结果。23.暴力搜索,又称穷举搜索或并行搜索,是一种解决问题的策略,其中算法试图通过考虑每个可能的候选解决方案来找到解决方案。B6C24.聊天机器人通过回答常见问题或将
10、人们路由到正确的资源以解决他们的需求来模拟人类在线对话。25.Cluster 指的是具有共同特征的一群人或事物,又指一种人工智能技术。人工智能对数据进行梳理,以发现人类可能不容易看到的模式和联系。聚类可用于识别目标细分或受众,通过共性创造营销机会。例如:零售商可以使用聚类来根据购物偏好对使用其网站的客户进行分组。26.认知计算是人工智能的一个分支,研究试图模仿人类思维和推理方式的系统,以便他们能够理解数据,自然地说话,并从遭遇中学习。其目标是制造出能够学习和决定做什么的智能机器,其方式类似于人类的行为方式。27.认知科学研究心灵及其过程。人工智能是认知科学的一种应用,它将思维系统(如神经网络)
11、应用于机器模型。28.复合人工智能结合了不同的人工智能技术和技巧,并使它们协同工作来解决问题和处理复杂的任务。2 9.计算机视觉是分析、解释和理解视觉信息(即图像和视频)的深度学习模型。反向图像搜索(Reverse image search)是计算机视觉的一个例子。30.会话式人工智能是一种模仿人类会话风格的技术,可以进行逻辑和准确的对话。它使用自然语言处理(NLP)和自然语言生成(NLG)来收集上下文并以相关的方式响应。它通常用于聊天机器人和语音助手,改善客户互动和服务。31.语料库是作为信息、示例或实例存储库的大量文档集合,在人工智能中用于训练模型的文本主体(文档集合)。语料库包含文本,它
12、并不一定局限于数据。32.涉及使用人工智能,特别是 NLP,来分析客户反绩并确定话语背后的情感基调。它为公众舆论和客户满意度提供了有价值的见解,塑造了沟通和产品策略。7数据挖掘是发现模式、关系和趋势,从而从大型数据集中获得见解。它通过机器学习算法加速,可以以更快的速度完成这个过程。推荐算法是数据挖掘,通过分析大量的用户数据来给出推荐。34.数据集是结构化的信息集合,就像包含有组织和相关数据点的数字文件。可以把它想象成一组排列良好的事实或数字,每一条信息都被标记或标记,以便于计算机或用户更容易理解和有效处理这些数据。35.深度学习是一类受大脑结构和功能启发的机器学习算法,创造人工神经网络,模仿真
13、实的神经元如何相互交流。这些算法能够从经验中学习,并已应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。36.深度神经网络是解决复杂问题的最佳模型之一。深度神经网络不仅局限于计算机视觉应用,还可以用于 NLP、时间序列预测、音频分类和预测。D33.8E37.人工智能中的边缘计算意味着在本地设备上进行人工智能计算,而不是依赖远程云服务。边缘计算不是将数据发送到很远的地方进行处理,而是使人工智能更接近数据产生的地方。例如,使用边缘计算的智能恒温器可以在家中分析温度数据,无需连接到中央服务器即可进行快速调整。这加快了响应时间,提高了从智能家居到工业自动化等各种应用的效率。38.情感 AI 由识别和解释
14、人类情感的系统组成。39.实体注释是用特定信息标记非结构化句子的过程,使机器能够理解和解释内容。这涉及到标记文档中的人员、组织和位置等实体。例如,在一篇新闻文章中,实体注释可以识别个人、公司和地点的名称,为后续的机器分析提供结构化的理解。41.集成学习是指计算机组队并使用多个模型来更好地完成任务。这就像一群拥有不同优势的朋友一起做一个项目。例如,在预测天气时,一个模型可能擅长温度,另一个擅长湿度,将它们结合起来就能给出更准确的预测。42.百亿亿次计算机指的是能够每秒处理惊人的百亿亿次数据的超级计算机。这种巨大的计算能力允许处理复杂的任务和大型数据集,使其在各个领域都很有价值。在气候研究中,百亿
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