机器学习是一种人工智能（AI），它可以通过更好的自动化、预测和洞察帮助您简化几乎每个业务流程。
您可以使用机器学习来更好地了解您的客户，开展更有效的营销活动并改进您的销售流程 – 但要充分利用人工智能，您需要了解它的工作原理。
什么是机器学习？
在本文中，我们将揭开机器学习的神秘面纱，并解释如何使用它来优化您的销售流程。
什么是机器学习？
机器学习 (ML) 使计算机系统能够自行学习和改进，而无需您为特定任务进行编程。它通常用于开发能够根据关键信息做出有力决策或预测的程序。
假设您有一个大型CRM 数据库，并且您想知道哪些客户最有可能购买新产品。机器学习算法可以分析您的客户数据（如过去的购买记录、浏览历史等）以识别购买模式。
然后，系统会根据这些模式预测哪些客户最有可能购买。随着客户购买或不购买您的产品，系统会进一步学习并改进其预测。
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人工智能、深度学习和机器学习
人工智能、机器学习和深度学习是三个密切相关但人们经常混淆的数据科学概念。
人工智能是一个涵盖机器学习和深度学习的总称。这是一个非常广泛的概念，包括许多以与人类决策类似的方式工作的软件。
人工智能示例
一个例子是人工智能聊天机器人，它可以理解问题并给出相关答案。
机器学习是人工智能的一种形式，它使用算法通过经验学习并改进某些任务。
机器学习示例：软件开发人员可能会使用机器学习来训练他们的聊天机器人，以便更好地理解人类的语音。
深度学习是一种特殊的机器学习，它使用复杂的多层算法（称为神经网络）来模仿人脑的学习过程。机器学习与深度学习的主要区别在于深度机器学习算法需要大量的数据和更少的人为干预。
深度学习示例：一些深度学习模型可以理解不同类型的客户和背景。这些可以帮助聊天机器人理解每句话的情感，调整其响应以取悦客户。
数据科学家使用深度学习的另一种方式是分析来自评论和社交媒体的客户情绪，从而深入了解客户如何看待您的品牌。它也常用于欺诈检测。
计算机视觉是另一种深度学习应用，可帮助 AI 理解图像和视频。自动驾驶汽车使用计算机视觉来识别物体和行人。
以下是这三个概念的总结
人工智能
人工智能是一个广义的术语，指的是通过分析信息并实现某些销售目标来模仿人类智能的软件。
机器学习
机器学习是一种人工智能，它使用算法来分析数据，从中学习，并随着时间的推移做出越来越好的预测。
深度学习 深度学习是机器学习的一个子集，它使用人工神经网络来模仿人类大脑并做出更强的预测。
机器学习如何工作？
在传统编程中，计算机系统遵循指令（算法）并执行特定任务。
在机器学习中，你为系统提供一组训练数据和一个期望的结果或要执行的任务。然后，系统会自行决定要做什么，随着时间的推移，它会在该特定任务上表现得更好，从而不断自我改进。
我们直接通过电话与客户交谈，了解他们的需求和产品。您可以向 电话号码数据库 我们购买电话号码数据库。我们的信息已更新。如果您购买该产品，您的公司将会产生利润。我们保证我们的物品。我们提供的数据是完全准确的。购买是安全的。
例如，假设你想创建一个可以识别图片中狗的图像识别模型。在传统编程中，你会告诉软件要寻找什么——四条腿、两只耳朵等等。在机器学习中，它会自己学习识别狗。
当算法能够很好地识别原始数据集中的狗时，您可以向它展示一组随机的新图像。如果训练成功，它现在应该能够识别从未见过的图像中的狗。
实现这一切主要有四个步骤。
数据收集
第一步是收集和准备用于训练机器学习模型的数据。这可以是任何形式的数据，如图片、统计数据、帖子（以前称为推文）等，具体取决于您想要实现的目标。
数据需要与任务相关，并经过准备以便机器学习程序能够理解（称为预处理）。如果您正在开发一种识别狗的工具，则需要为模型提供大量图像，一些是狗的图像，一些不是。
您还需要将数据格式化为适合您所用 营销和传播中的超个性化是什么 模型的正确电子表格或数据库。您应该清理数据- 删除所有重复项、更正错误并根据模型的要求规范化数据。
此步骤可确保您的机器学习模型能够理解任务并正确解释数据。如果不准备数据，模型可能会产生不正确的结果。
例如，如果你给它一堆猫的图像，但它们的标签是错误的，而模型认为它们是狗，它就会训练自己识别错误的图像。
错误的预测可能会带来严重后果，尤其是当您使用算法分析机密的医疗保健信息或敏感的销售数据时。此外，如果算法训练不佳，则需要重新训练和重新测试，从而增加其总体成本。
模型选择
做好准备后，您需要为手头的工作选择正确的机器学习模型。
花时间研究每个模型。每个模型都使用不同的算法以不同的方式解决不同的问题。考虑每个模型的复杂程度以及运行所需的计算能力也很重要。复杂的模型通常需要更多的训练时间、处理能力和内存，从而增加开发成本。
如果您希望模型对数据进行分类和标记，您可能需要选择线性回归模型。而如果您希望它对某些类型的数据进行聚类，则可以使用 K 均值模型。
我们将在下面更详细地解释机器学习算法的差异。
步骤 3：训练
选择合适的模型后，您需要使用准备好的数据对其进行训练。在此步骤中，模型将学习如何将输入数据映射到它应该给出的输出。
首先，模型会随机调整参数，根据这些随机参数做出预测，然后与实际输出进行比较，如果预测与输出相差较大，则不准确。
回到图像识别示例
模型将分析每张图像并根据像素值设置随机参数。
例如，它可能认为棕色像素的百分比是一个有用的参数，并将其与数十或数百个其他参数一起使用来尝试预测哪些图像是狗。
然后将预测结果与真实标签进行比较，无论它是不是狗。然后对参数进行微调，使其更加准确。也许它需要考虑较小比例的棕色像素。
该模型将重复此过程数百次，直到其预测每次都与输出紧密匹配。
步骤 4：评估
训练完成后，您需要确定模型在实际场景中的有效性。为此，您必须使用训练阶段未使用的新数据来测试模型。一旦模型生成预测，您就可以使用关键指标来衡量模型的准确性。
不同的问题需要不同的指标
因此选择能够反映您的特定任务的指标至关重要。
如果模型运行良好并满足您的要求，您可以开始使用它。但是，观察其性能并检查是否存在偏差或错误预测非常重要。由于数据趋势的演变，它可能会随着时间的推移变得不那么有效。
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机器学习的 3 种主要类型是什么？
机器学习算法有几十种，每种算法都有其独特的优点和缺点。以下是三种主要的机器学习方法：
1. 监督机器学习
在监督学习模型中，你为算法提供标记数据集和正确答案。然后算法会不断尝试预测更接近正确答案，每次都会改变方法。
首先，你要标记要输入到模型中的数据。如果你正在创建垃圾邮件过滤器，你的标记数据将包括垃圾邮件和普通电子邮件。然后，该模型会练习识别此数据集中的垃圾邮件，直到它非常擅长识别为止。
监督学习算法的示例包括
线性回归模型。一种关系的学习方法，呈直线进行（例如，当卧室数量增加时，房价预测会上涨）。
逻辑回归模型。关系为二元关系（例如，结果是“是/否”或“真/假”）的模型。
决策树。一种通过学习从数据特征中收集的简单决策规则进行预测的学习方法，类似于流程图。例如，随机森林模型使用多个决策树来获得更准确的预测。
支持向量机(SVM)。一种将数据分为几类的机器学习模型。
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2.无监督机器学习
在无监督学习中，机器学习系统仅 AERO线索 提供输入数据。它没有给出正确的预测来与其答案进行比较。相反，这种机器学习的目标是使用模式识别来发现数据中隐藏的趋势。
如果没有机器学习，动态定价就很难实现。人类分析数据并做出所需的价格调整需要花费太长时间。
此外，机器学习营销功能可以实时改变价格，这是传统静态定价策略无法实现的。
销售中机器学习的其他用例
我们仅仅触及了机器学习项目如何促进销售流程的表面。
无论您想简化或自动化销售流程的哪个部分，很有可能有人已经创建了可以帮助您的工具或即将推出该工具。
