yapay zeka yinelemesi, satın alan deneyimini iyi mi üst düzeye çıkarabilir?


Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları

yurttaş geliştiricilerin becerilerini artırarak ve ölçeklendirerek başarıya ulaşmış bir halde yenilik yapmayı ve verimliliğe iyi mi ulaşılacağını öğrenmek için Low-Code/No-Code Summit’teki isteğe bağlı oturumlara göz atın. İzle şimdi.


ağlatısal buluşların ve muntazam sonların hikayelerini seviyoruz: Yalnız buluş eden, teknik zorlukların üstesinden gelir, günü ve sonu kurtarmış olur. Bunlar, yeni teknolojileri çevreleyen yinelenen mecazlardır.

Ne yazık ki, aslına bakarsak bir teknoloji devriminin ortasındayken bu mecazlar yanıltıcı olabilir. Gerçek anlamda çığır açan bir çözüm sunan karmaşık, artımlı iyileştirme yerine oldukca fazla dikkat çeken prototiplerdir. Penisilin al. 1928’de keşfedilen ilaç, 15 yıl sonrasında seri üretilene kadar yaşam kurtarmadı.

Tarih bu şekilde komiktir. Çığır açan anlarla ilgili hikayelerimizi ve mitlerimizi seviyoruz fakat bir oldukça süre gerçeklik farklıdır. Gerçekte olan şey – bir oldukça süre bu uzun iyileştirme dönemleri – oldukca daha azca coşku verici hikayeler yaratır.

yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) alanında şu anda bulunduğumuz yer burasıdır. Şu anda inovasyon heyecanını görüyoruz. GPT-3 ve DALL-E 2 benzer halde yeni AI dil modellerinin mükemmel prototipleri ve demoları var.

Etkinlik

Akıllı Güvenlik Zirvesi

yapay zeka ve makine öğreniminin siber güvenlikteki tehlikeli netice rolünü ve sektöre hususi vaka incelemelerini 8 Aralık’ta öğrenin. parasız geçişiniz için bugün kaydolun.

Şimdi üye Ol

Yarattıkları etki ne olursa olsun, bu tür büyük dil modelleri derhal derhal endüstrilerde devrim yaratmadı — genel iş durumlarını boşverin, yapay zekanın tesirinin bilhassa umut verici olduğu satın alan desteği benzer halde modeller de dahil.

satın alan deneyimi için yapay zeka: Botların niçin daha oldukça tesiri olmadı?

Yeni prototipler ve teknoloji tanıtımlarıyla ilgili haberler bir oldukça süre modelin “en iyi durum” performansına odaklanır: Her şey muhteşem çalıştığında altın yolda iyi mi görünür? Bu bir oldukça süre yıkıcı hızla gelişen teknolojinin geldiğinin ilk kanıtıdır. sadece, sezgilerimizin tersine, pek oldukca sorun için, “en fena durum” performansıyla oldukca daha oldukça ilgilenmeliyiz. bir oldukça süre bir modelin ne yapacağına dair en düşük beklentiler, en üsttekilerden oldukca daha önemlidir.

Buna AI bağlamında bakalım. Bir satın alan destek botu kimi süre müşterilere yanıt vermez, sadece asla yanıltıcı olanları verir, muhtemelen devamlı yanıt veren sadece kimi süre yanlış olan bir bottan daha iyidir. Bu, birçok iş bağlamında oldukca önemlidir.

Bu, potansiyelin sınırı olan olduğu anlamına gelmez. yapay zeka satın alan desteği botları için ideal bir durum, birçok satın alan sorusunu (insan müdahalesi yada incelikli anlayış gerektirmeyen sorular) “özgür şekil” ve devamlı doğru bir halde yanıtlamak olacaktır. Bu şu anda nadirdir, sadece günümüzün destek botları neslinde bile buna doğru inşa edilen yıkıcı uygulamalar, teknikler ve yerleştirmeler vardır.

sadece oraya ulaşmak için, daha azca teknik uygulamacı için bile bir botu çalışır duruma getirmek için kullanımı kolay araçlara ihtiyacımız var. her neyse ki, pazar bizi bu noktaya getirmek için son 3-5 yılda olgunlaştı. Artık yalnızca Google DialogFlow, IBM Watson ve Amazon Lex benzer halde olgunlaşmamış bir bot ortamıyla karşı karşıya değiliz – iyi NLP botları, sadece geliştirici olmayanlar için kullanımı oldukca zor. yapay zeka ve makine öğrenimini benimsenebilir ve etkili bir ürün haline getirecek olan kullanım kolaylığıdır.

Botların geleceği, AI için yeni, heybetli bir kullanım durumu değil

Şirketlerin bot kullandığını gördüğümde öğrendiğim en büyük şeylerden biri, çoğunun konuşlandırmayı doğru yapmadığıdır. bir oldukça işletme bir bot oluşturur, satın alan sorularını yanıtlamasını sağlar ve başarısız olmasını izler. Bunun sebebi, bir satın alan destek temsilcisinin işini yapması ile başka bir şeyin – otomatik bir sistemin – yapabileceği kadar doğru bir halde ifade etmesi içinde bir oldukça süre büyük bir fark olmasıdır. İşletmelerin başlangıçta bekledikleri bot deneyiminin doğruluğunu ve standardını elde etmek için yineleme yapmak zorunda kaldıklarını görüyoruz.

bu yüzden, işletmelerin yineleme döngülerinin bir parçası olarak kıt geliştirici kaynaklarına bağımlı olmaması oldukca önemlidir. Bu tür bir güven, bir oldukça süre işletmenin istediği gerçek standardı yineleyememesine yol açarak, güvenilirliği azaltan düşük kaliteli bir botla baş başa bırakır.

Bu, coşku verici hikayeler oluşturmayan, sadece gerçek, çığır açan bir çözüm sunan karmaşık, artımlı iyileştirmenin ana bileşenidir: Botların, mühendislik yada geliştirme eğitimi almamış kişiler tarafınca bile bağımsız olarak oluşturulması, yinelenmesi ve uygulanması kolay olmalıdır.

Bu bir tek kullanım kolaylığı açısından mühim değildir. Oyunda başka bir düşünce var. satın alan desteği sorularını yanıtlayan botlar söz mevzusu olduğunda, şirket içi araştırmamız bir sorunla karşı karşıya olduğumuzu gösteriyor. Pareto 80/20 dinamik: İyi bilgilendirici robotlar, gidecekleri yerin averaj %80’ini hâlihazırda hazırlar. Sektörün artık data sorgularının son %10 ila 15’ini sıkıştırmaya çalışmak yerine, aynı hızla gelişen teknolojinin data dışı sorguları çözmek için iyi mi uygulanacağını ortaya çıkarmaya odaklanması gerekiyor.

Kodsuz/azca kodlu araçlarla eylemi demokratikleştirme

mesela bazı iş durumlarında bir tek data vermek kafi değildir; bir fiil (şu demek oluyor ki, bir randevuyu tekrardan planlamak, bir rezervasyonu iptal etmek yada bir adresi yada kredi kartı numarasını güncellemek). Şirket içi araştırmamız, harekete geçilmesini gerektiren destek konuşmalarının yüzdesinin işletmeler için averaj %30’luk bir averaja ulaştığını gösterdi.

İşletmelerin botlarını bu eylemleri gerçekleştirecek şekilde ayarlamalarının hakikaten daha kolay olması gerekiyor. Bu, bir halde kodsuz/düşük kodlu hareketle bağlantılıdır: Geliştiriciler kıt ve pahalı olduğundan, bot uygulamasına haiz olmaktan en görevli ekiplerin bağımlılıklar olmadan yineleme yapmasını sağlamanın orantısız kıymeti vardır. Bu, iş robotları için bir sonraki büyük adım.

satın alan deneyiminde AI: Prototiplerden fırsatlara

Yeni ve yaklaşmakta olan hızla gelişen teknolojinin prototiplerine büyük ilgi var ve şu anda yapay zeka, botlar ve makine öğrenimi benzer halde teknolojilerin yanı sıra satın alan deneyimini daha da iyi hale getirecek yeni ve coşku verici gelişmeler var. Bununla birlikte, işletmelerin halihazırda mevcut olan iş tesirini fark edebilmeleri için bu teknolojiyi operasyonlarına entegre etmek suretiyle yeni ürün özelliklerini kullanmak suretiyle halihazırda kurulmuş olan teknolojiyi kullanarak gelişmeye ve yinelemeye devam etmeleri için açık ve mevcut fırsattır.

Dikkatimizin %80’ini hali hazırda haiz olduğumuz şeyi konuşlandırmaya ve zamanımızın yalnızca %20’sini prototiplere harcamalıyız.

Fergal Reid, Intercom’da Makine Öğrenimi başkanıdır.

DataDecisionMakers

VentureBeat topluluğuna hoş geldiniz!

DataDecisionMakers, veri işini icra eden teknik kişiler de dahil olmak suretiyle uzmanların verilerle ilgili içgörüleri ve yenilikleri paylaşabileceği yerdir.

En yeni fikirler ve güncel bilgiler, en iyi uygulamalar ile veri ve veri teknolojisinin geleceği hakkında okumak istiyorsanız DataDecisionMakers’ta bizlere katılın.

Kendi makalenizle katkıda bulunmayı bile düşünebilirsiniz!

DataDecisionMakers’dan Daha Fazlasını Okuyun


Kaynak : https://venturebeat.com/ai/how-ai-iteration-can-uplevel-the-customer-experience/

sıra bulucu Geçici Mail pdf kitap indir antrenmanlarla matematik 1 pdf ilahi sözleri 1984 pdf türkçe pdf minecraft premium satın al ilahi sözleri youtube mp3 çevir Selçuk Sport Apk İndir Viski Fiyatları SMM Panel PDF Kitap indir