لایف‌وب | Lifeweb

🔹داده‌کاوی چیست؟

▪️به مجموعه‌ای از روش‌ها با ابزارهای مخصوص، برای کشف الگوهای پنهان در میان داده‌های بزرگ و پیچیده و در نهایت دستیابی به دانش، داده‌کاوی می‌گویند.

🔹دلایل توجه ویژه به داده‌کاوی (Datamining):

▪️۱. رشد انفجاری داده‌ها در بسیاری از حوزه‌ها

_دستگاه‌های ذخیره‌سازی نسبت به گذشته ارزان‌تر و با ظرفیت نامحدود وجود دارند.
_ارتباطات سریع‌تر با سرعت اتصال بیشتر
_سیستم‌های مدیریت پایگاه داده و پشتیبانی نرم‌افزاری بهتر

▪️۲. قدرت پردازش رو به رشد کامپیوتری

🔸با حجم بسیار بالا و متنوعی از داده‌ها، روش‌های داده‌کاوی به استخراج اطلاعات از داده‌ها کمک می‌کنند.

🔸هدف اصلی #داده‌کاوی انجام پیش‌بینی است، ولی این تنها هدف داده‌کاوی نیست!

🌐برای دسترسی به متن کامل مقاله به بلاگ سایت لایف‌وب مراجعه کنید.
#آموزشی
@LifeWebIR

📌گسترش برنامه‌ها و نرم‌افزارها، باعث رشد نماییِ تولید داده‌ها شده است و به تبع آن، داده‌های تولیدی هم نیاز به پردازش این کلان‌داده‌ها را افزایش داده است.

🔸 در سال‌های اخیر شاهد رشد چشمگیر کلان‌داده(Big Data) با رویکردهای هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) بوده‌ایم. به همین دلیل در سال ۲۰۲۱ تلفیق کلان‌داده و کاربردی‌تر شدن آن کاملا قابل پیش‌بینی بود.

🔹 برای مثال بلاک‌چین می‌تواند امنیت داده‌ها را با ضریب بالایی تضمین کند و ساختار داده‌های خروجی آن امکان بررسی ترندهای #کلان_داده و تجزیه و تحلیل معنادار را تسریع می‌کند.

🔸 دسترسی اتصالات بی‌سیم و سایر پیشرفت‌ها در زمینه ذخیره سازی و مدیریت داده‌ها در سیستم‌های ابری، آنالیز مجموعه کلان داده‌ها را آسان‌تر کرده است.

🔺در سال جدید، از بیگ‌دیتا به طور فزاینده‌ای برای رفع چالش‌های حوزه بهداشت، پیش‌بینی تغییرات آب و هوایی، محاسبات سریع، اینترنت اشیا و ... استفاده خواهد شد.

#آموزشی

@LifeWebIR

💬 کامنت‌های روزانه افراد در شبکه‌های اجتماعی، حاوی اطلاعات ارزشمندی پیرامون موضوعات مختلف است که #تحلیل آن‌ها، ارزش افزوده‌ای برای کسب‌وکارها خواهد داشت.

📌در این مسیر، داده‌کاوی نظرات در بازاریابی و #هوش_تجاری (BI)، بهبود تعامل با مشتریان و نظارت بر عملکرد رقبا، راهگشا است.

🔹سازمان‌ها با آگاهی از بسترهایی که تعداد مشتریان هدف و دیدگاه‌های فراوان‌تری در آن‌ها وجود دارد، #بازاریابی خود را در آن پلتفرم‌ها به‌طور موثرتری انجام می‌دهند.

🔸دسترسی صاحبان کسب‌وکار به هوش بازار، امکان آگاهی از نگاه مشتری نسبت به نقاط قدرت و ضعف محصولات خود و ارتقا محصول را فراهم می‌کند.

🔺#علت_یابی دیدگاه‌ها منجر به تحلیلی عمیق‌تر نسبت به نظرات و یافتن دلیل رویکرد مثبت و منفی نسبت به آن‌ها می‌شود.

#آموزشی

@LifeWebIR

📌امروزه کلان داده‌ها، برای درک بهتر مشتریان و ایجاد #مزیت_رقابتی در کسب‌وکار، به کمک شما آمده است.

✅استارت‌آپ‌های کوچک، کسب‌وکارهای با یک وب‌سایت و یا کسب‌وکارهای حاضر در #شبکه‌های‌_اجتماعی، منبع ارزشمندی از داده‌های مربوط به #مشتریان، عادات کاربر، ترافیک وب، اطلاعات جمعیتی و مواردی دیگر هستند.

🗂به‌طورکلی داده‌ها به شما کمک می‌کنند تا:

🏷 موانع را حل کنید
🏷 عملکرد را اصلاح کنید
🏷 فرایندها را بهبود ببخشید
🏷 مشتریان را درک کنید
🏷 تصمیمات بهتری بگیرید

🔰تصمیمات بهتر و هوشمندانه‌تری که بوسیله جمع‌آوری کلان داده اتفاق می‌افتد عبارتند از:

🔸 یافتن مشتری‌های جدید
🔸 افزایش ماندگاری مشتری
🔸 بهبود خدمات مشتری
🔸 مدیریت بهتر در بازاریابی
🔸 پیگیری تعامل در شبکه‌های اجتماعی
🔸 پیش‌بینی روند فروش

🔹البته، تا زمانیکه ندانید چگونه از میلیون‌ها #کلان‌داده ارزشمند استفاده کنید، تمامی این قابلیت‌ها بالقوه باقی خواهند ماند.

💡راه حل، در دستان ماست!
#آموزشی

@LifeWebIR

🗳یکی از روش‌های پیش‌بینی #انتخابات، تحلیل عواطف و احساسات افراد هنگام توییت‌ درباره‌ کاندیداها است

◽️برای داده‌کاوی احتمال برنده شدن کاندیدا، معمولا حس رضایت را در نظر می‌گیرند. اگر کاربران زیادی از کاندیدای x راضی باشند، توییت‌هایی با مضامین خوشحالی درباره‌ی کاندید مشخص، بیشتر دیده می‌شود.

🔻در این روش دو مجموعه‌ داده در نظر می‌گیریم:
🔸در مجموعه‌ داده اول، هر توییت و احساس کاربر حین ارسال، تعیین می‌شود. برای مثال متن توییت و احساس خوشحالی.
🔸در مجموعه‌ داده دوم، هر توییت و کاندیدایی که توییت درباره او است، جدا و مشخص می‌شوند. برای مثال متن #توییت و #کاندید X.

🔻با اجرای الگوریتم‌های #پردازش_متن بر روی مجموعه‌داده‌ی اول، مدلی به‌دست می‌آوریم که می‌تواند احساسات توییت‌های دیگر را پیش‌بینی کند.
🔹با افزودن توییت‌های مجموعه دوم به این مدل، احساسات افراد حین ارسال توییت درباره‌ی کاندیداها تعیین می‌شود.
🔹در نهایت این دو مجموعه ‌داده ادغام شده و داده‌ی ما به‌صورت کاندیدا و احساس خواهد بود.

✅کاندیدایی که احساس رضایت بیشتری نسبت به او در محتوای توییت‌ها وجود دارد، احتمال پیروزی بالاتری دارد.

#آموزشی
@LifeWebIR

⚪️ #لینکدین شبکه اجتماعی ویژه کسب و کارها، مدیران و متخصصان است که بیش از ۷۰۰ میلیون کاربر دارد.

🔹این شبکه اجتماعی در ایران با بیش از ۲میلیون و هفتصد هزار کاربر ظرفیت‌های زیادی برای بازاریابی و تبلیغات ایجاد کرده است.
🔸در این شبکه اجتماعی شما می‌توانید با مدیران تصمیم‌گیرنده به طور مستقیم در ارتباط باشید. از این رو لینکدین برای بازاریابی B2B بسیار موثر بشمار می‌رود، چرا که بعد از برقراری ارتباط محصولات و خدمتتان را در معرض دید آن‌ها قرار دهید.
🔹مرحله اول #قیف_فروش ، #آگاهی از برند (محصول) و جلب توجه مشتری است. لینکدین به خوبی می‌تواند نقطه سرآغاز #سفر_مشتری (Customer journey) باشد.
🔸نقشه سفر مشتری، داستان و فرآیند تجربه‌ی کاربر در محصول شما را تعریف می‌کند که شامل شکل گیری ارتباط اولیه، فرآیند مشارکت و درگیری او تا رابطه بلندمدت با #کسب‌و‌کار شما است.
#آموزشی

@LifeWebIR

📊 برای بررسی فضای #اینستاگرام و ارزیابی میزان تمایل به دنبال کردن محتوای کاربران ایرانی، لایف‌وب به داده‌کاوی و ارزیابی ۱۰۰۰ صفحه‌ کاربری که دارای بیشترین تعداد دنبال‌کننده هستند، پرداخته است

🔻 ارزیابی بر اساس #محتوا
🔸۸۰٪ محتوای منتشر شده در این شبکه‌ی اجتماعی به ۶ موضوع تقسیم می‌شود:
🔹 #سلبریتی با ۲۸٪
🔹 #سرگرمی ۲۳٪
🔹 #آموزشی ۹٪
🔹 #اینفلوئنسر و شاخ ۷٪
🔹 تجاری و #کسب_و_کار ۷٪
🔹 #مدلینگ و زیبایی ۶٪
🔸 ۲۰٪ محتوای صفحات در ۱۰ دسته‌بندی دیگر قرار دارند که به انتشار سایر موضوعات در اینستاگرام می‌پردازند

🔻 ارزیابی بر اساس #تصویر
🔸بررسی #پوشش مردان و زنان حاضر در تصاویر محتواهای منتشر شده در صفحات برتر:
🔹 #مرسوم ۴۳٪ (منطبق با پوشش عرف رایج در صداوسیما و فیلم‌های سینمایی دارای مجوز از وزارت ارشاد)
🔹 #ضد_فرهنگی ۳۳٪ (بخشی از بدن در آن نمایان است و از لباس‌های بدن‌نمای نامتعارف استفاده شده است)
🔹 #مستهجن ۲۴٪ (نمایش عریان یا نیمه برهنه بدن)
#داده‌کاوی

@LifeWebIR

#️⃣ استفاده از هشتگ، موجب افزایش سهولت دسترسی کاربران به منابع تولید شده در شبکه‌های اجتماعی و جستجوی راحت‌تر آن‌ها شده است.

🔸یکی از مهم‌ترین کاربردهای هشتگ ساخت و معرفی برند افراد و سازمان‌ها و افزایش تعامل با دنبال‌کنندگان است مخصوصا هنگامی‌که آن‌ها را دعوت به استفاده از #هشتگ خاصی می‌کنید.

🔹ملزومات و قواعد استفاده از هشتگ در شبکه‌های اجتماعی آورده شده است:
• هشتگ لزوما فقط نام #برند نباشد.
• در استفاده از هشتگ زیاده روی نکنید.
• تا حد ممکن کوتاه و ساده باشد تا در ذهن افراد ماندگار شود.
• هشتگی را انتخاب کنید که موجب ارتقا شما و برندتان باشد.
• متناسب با موضوع هر پست، تعداد و تنوع هشتگ را رعایت کنید.
• انتخاب هشتگ باید متناسب با هر شبکه‌ی اجتماعی باشد.
• هشتگ مرتبط با پست و مناسب با برند خودتان باشد تا ماندگار شود.
• از علائم بی‌ربط در هشتگ استفاده نکنید.
• در #اینستاگرام که از تعداد بیشتری هشتگ استفاده می‌کنید می‌توانید آن‌ها را در یک کامنت جداگانه پست کنید.
• از هشتگ‌های فعال استفاده کنید (ترندها یا برخی سایت‌ها مثل (hashtagify) و سامانه #تحلیلگر #لایف‌وب به شما کمک می‌کند)
#آموزشی

@LifeWebIR

📌آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که توجه الگوریتم شبکه‌های اجتماعی به علایق شما چگونه است؟

🔹اگر شما در اتاق کاملا بسته‌ای قرار بگیرید صدای شما در آن منعکس می‌شود. این وضعیت در #فضای_مجازی تحت عنوان «اتاق پژواک» (Echo Chamber) شناخته می‌شود.

🔺اتاق پژواک توصیفی کنایی از وضعیتی است که در آن اطلاعات، ایده‌ها و باورها با تکرارِ درون یک سامانه تعریف شده، تقویت می‌شوند.
🔸افرادی که با وضعیت #اتاق_پژواک درگیر می‌شوند معمولا به واسطه تایید شدن توسط دیگران اعتماد به نفس بیشتری پیدا می‌کنند. این پدیده بعضا جانبداری از عقاید و باورهای فرد را تشدید می‌کند. چرا که درون یک اتاق پژواک، منابع رسمی غالباً زیر سؤال نمی‌روند و دیدگاه‌های متفاوت، ممنوع شده یا کمتر از حد، پوشش داده می‌شوند.

📣یکی از راه‌حل‌های خروج از اتاق پژواک، جستجوی فعالانه منابع اطلاعاتی متفاوت و استفاده از تنوع رسانه‌ای است. اما آیا این کار برای عموم افراد ممکن است؟!

🌏لایف‌وب در قالب گروه ترند و #پادکست دو هفته‌ای، شما را فراتر از اتاق پژواک خود در تایم لاین و اکسپلور شبکه‌های اجتماعی قرار می‌دهد!
#آموزشی

@LifeWebIR

🔶به استراتژی استفاده از داده‌های مشتریان برای هدفمند‌کردن خریدها از طریق کانال‌های ارتباطی با مشتری، بازاریابی دیجیتالِ داده‌محور گفته می‌شود.

▪️به بیان ساده‌تر، به علم تحلیل و استفاده از داده‌ها در #دیجیتال_مارکتینگ، بازاریابی داده‌محور (Data-Driven Digital Marketing) می‌گویند.

♦️از تحولاتی که علم داده در بازاریابی دیجیتالی ایجاد کرده است، می‌توان به موارد زیر نام برد:

▪️برنامه‌ریزی برای فروش‌های کارآمدتر: با استفاده از الگوریتم‌ها و یادگیری ماشین، شرکت‌ها قادر خواهند بود پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند و فعالیت‌های اضافی را از چرخه فروش خود حذف کنند.

▪️هدف‌قرار‌دادن مخاطبان مناسب: #بازاریابی_داده‌_محور نقش مؤثری در بهینه‌سازی آگهی‌های تبلیغاتی ایفا می‌کند تا افراد موردنظر و مشتری‌های هدف، پیام‌های بازاریابی را دریافت کنند.

▪️ارسال پیام‌های مرتبط به مخاطبان: #برندها برای ارسال پیام‌های بازاریابی خود باید اطلاعات دقیقی از مخاطبان داشته باشند تا پیام‌هایی متناسب با آن‌ها را در زمان طلایی، ارسال کنند.

👈🏻به منظور #مشاوره و استفاده از خدمات داده‌‌کاوی با #لایف‌وب تماس بگیرید.
#آموزشی

@LifeWebIR

🔹شاید کریس مِسینا، هیچ وقت فکر نمی‌کرد که # تا این اندازه جدی شود!

🔸اواخر ماه آگوست سال ۲۰۰۷ بود که مخترعی جوان از #دره_سیلیکون، هشتگ را به عنوان وسیله‌ای برای تحریک جنبش‌های اجتماعی در توییتر به وجود آورد.
💤در ابتدا ایده وی بسیار کسل‌کننده تلقی می‌شد تا اینکه در سال ۲۰۰۹ توییتر ویژگی جستجوی هشتگ‌ها را برای کاربران اضافه کرد و «هشتگ» به یک عضو اصلی در شبکه‌های‌اجتماعی و فضای‌مجازی بدل شد.

▪️هشتگ دو کاربرد مشخص دارد. اول اینکه پیش از هر چیز به مخاطب، توضیح می‌دهد که با چه انگیزه‌ای پست گذاشته‌اید و مطلب شما چه پیامی دارد.
▪️دوم، به شبکه اجتماعی کمک می‌کند تا محتوای پست شما را بهتر تشخیص دهد. این مسئله هم در پیشنهاد دادن پست و هم در پیدا کردن محتوای مرتبط توسط کاربران، مفید است.
▪️استفاده از هشتگ در میزان تعامل کاربران نیز بسیار مؤثر است زیرا محتواهای مشابه را دسته‌بندی کرده و فرایند یافتن آن‌ها را ساده می‌کند.

🔺در شکل بالا به تعداد منطقی استفاده از هشتگ، در هر یک از شبکه‌های اجتماعی اشاره کرده‌ایم.

#️⃣در پست بعدی به اصول استفاده از این ابزار مفید خواهیم پرداخت.
#آموزشی

@LifewebIR

🔸دنیای #هوش‌مصنوعی به سرعت رو به پیشرفت است تا جایی که در حال ورود به برخی از حوزه‌هایی است که در نگاه اول، فقط مختص هوش انسانی به نظر می‌رسند.

🔺برای مثال چند سال پیش بود که #گوگل از یک ملودی ۹۰ ثانیه‌ای با پیانو رونمایی کرد که اولین قطعه هنری هوش‌مصنوعی این شرکت بود.
▪️پروژه‌ای که مبتنی بر نرم‌افزار یادگیری ماشین گوگل به نام TensorFlow بوده و از آن برای اضافه‌کردن قابلیت‌های گفت‌وگو و تشخیص اشیا به محصولات خود استفاده می‌کرد.
▪️نکته اساسی این است که در ساخت این ملودی به هیچ وجه دست و عقل انسان دخیل نبوده است.
▪️هدف بزرگتر این پروژه ایجاد انجمنی از هنرمندان، برنامه‌نویسان و محققان هوش‌مصنوعی در کنار هم بوده است.
▪️پیش از این مورد نیز، در پروژه‌ای از الگوریتم‌هایی برای خلق نقاشی‌های انتزاعی استفاده کرده بودند.
#آموزشی

@LifewebIR

🔹در دهه ۷۰ میلادی، شرکتی به نام Memorex در تولید نوار‌های کاست فعالیت می‌کرد. در تمام کمپین‌های تبلیغاتی این شرکت، یک جمله تکرار می‌شد: «آیا این صدای واقعی است یا Memorex چنین کیفیتی دارد؟»
▪️امروزه نیز ویدئو‌هایی وجود دارند که انطباقی با واقعیت نداشته اما به حدی واقعی هستند که نمی‌توان متوجه جعلی‌‌بودن آن‌ها شد و باید همان سوال ۴۰ سال پیش را البته جدی‌تر پرسید که «آیا این تصویر واقعی است و یا #جعل_عمیق (DeepFake) انجام شده است؟»

🔸#دیپ‌فیک فناوری براساس هوش مصنوعی و مبتنی بر روش‌ یادگیری عمیق است و تصاویر انسان را به صورت واقع‌گرایانه تولید می‌کند.
▪️این فناوری، حالت‌های نقاط مختلف چهره انسان را از طریق دوربین‌ها کشف و به طرز باورپذیری همان چهره را جعل می‌کند و او را در هر حالتی که بخواهد قرار می‌دهد.
▪️تهدیدات جدی این فناوری فقط به نقض حریم شخصی سیاست‌مداران و سلبریتی‌ها محدود نمی‌شود بلکه به تحریف واقعیت برای عموم مردم نیز منجر خواهد شد.

🔺یک شرکت ایرانی جنبه مثبت و جذاب استفاده از این فناوری را در قالب ویدئویی از حماسه‌سازان و قهرمانان ایران عزیز ساخته است.
#آموزشی

@LifewebIR

🔹همه ما با هر کلیک، ثبت هر نظر و یا لایک در شبکه‌های اجتماعی، داده‌هایی را در فضای آنلاین تولید می‌کنیم.
▪️کلان‌داده‌‌ای(Big Data) که با استفاده از دستاوردهای داده‌کاوی، توانایی استخراج روندهای معناداری را از میان انبوه داده‌ها فراهم کرده است.
▪️با توجه به اینکه داده‌های موجود در شبکه‌های اجتماعی، می‌تواند نماینده مناسبی از فضای جامعه باشد، این داده‌های ارزشمند، شاخص‌هایی را برای کسب‌وکارها ایجاد کرده است:
🔸آگاهی از برند
👈🏻با در نظر داشتن مشتریان هدف و کارکرد هر شبکه‌ اجتماعی می‌توان برآوردی از میزان #آگاهی_از_برند(Brand Awareness) در میان کاربران بدست آورد و میزان اثر بخشی اقدامات انجام شده و هدف‌گذاری کمپین‌های آتی بازاریابی را مشخص کرد.
🔸رضایت مشتری
👈🏻بهره‌گیری از دستاوردهای داده‌کاوی می‌تواند راهگشای شرکت‌ها برای سنجش میزان #رضایت_مشتری باشد.
با داده‌هایی که از رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی بدست می‌آید، می‌توان میزان رضایت مشتریان را به صورت نامحسوس و دقیق سنجید و با مقایسه این شاخص در بازه‌های زمانی مختلف در جهت بهبود آن و توسعه کسب‌و‌کار گام برداشت.
#آموزشی

@LifewebIR

⚖️ارزش بازار خدمات حقوقی در دنیا یک تریلیون دلار در سال برآورد می‌شود! با این وجود فناوری‌های جدید در این حوزه بسیار کم ورود کرده‌اند.
🖌رشته حقوق ارتباط بسیار زیادی با منطق صوری دارد. در فرایند استدلال حقوقی، تعدادی قاعده کلی وجود دارد که شامل قوانین و سایر منابع الزام‌آور حقوقی می‌شوند، سپس پدیده‌های واقعی را با این قاعده‌های کلی ارتباط می‌دهند و به یک استنتاج خواهند رسید. هوش مصنوعی نیز با استفاده از همین اسلوب منطقی عمل می‌کند.
🔸چند سالی است که بحث #یادگیری_ماشین و #هوش_مصنوعی به عالم موضوعات حقوقی باز شده است و در موضوعات زیر قابلیت ورود دارد:
▪️تهیه قرارداد با استفاده از هوش مصنوعی
▪️تحلیل قراردادها با استفاده از هوش مصنوعی
▪️ماشین‌های پیشگو
▪️تحقیقات حقوقی با کمک هوش مصنوعی
🔹در کشور خودمان نیز، فرصت بسیار عظیمی برای خلق ثروت با ورود هوش‌مصنوعی به بازار خدمات حقوقی وجود دارد که شاید نیاز به فراهم‌سازی زیرساخت‌های قانونی و البته پاسخ جامع و دقیق برای از بین بردن ترس ذی‌نفعان به امثال این سوالات باشد که:
«آیا نرم‌افزارها جایگزین قضات و وکلا خواهند شد؟!»
#آموزشی

@LifewebIR

👨🏼‍💻معمولا منابع اطلاعاتی و داده‌هایی که در اختیار یک متخصص #علوم_داده (Data Scientist) قرار می‌گیرد، متفاوت هستند.
🔹برای مثال، مقداری از اطلاعات از شبکه‌های اجتماعی، بخشی از خروجی سیستم فروش، قسمتی از اطلاعات از سیستم ارتباط با مشتری و برخی از باشگاه مشتریان استخراج می‌شود.
▪️تمیز کردن داده‌ها، حذف داده‌های بی‌فایده، تغییر فرمت داده‌ها، یکپارچه کردن داده‌ها و خلاصه همه‌ی آماده‌سازی‌های اولیه، یک مهارت محسوب می‌شود.
🔸۵ راه برای پاکسازی داده‌های نامرتب عبارتند از:
▪️شناسایی و حذف داده‌های تکراری
▪️استاندارد سازی اعداد
▪️استاندارد سازی زمان‌ها و تاریخ‌ها
▪️استاندارد سازی نحوه نگارش کلماتی که چندین نوع نوشتاری دارند
▪️سراسری کردن استاندارد موارد حساس و تعیین کننده مانند نحوه ورود هزینه‌ها
🔹هدف از پاکسازی داده‌ها استخراج اطلاعات دقیق می‌باشد چرا که داده‌های نادرست یا ناسازگار می‌تواند بسیار پر هزینه تمام شده و منجر به نتیجه‌گیری غلط و شکست سرمایه‌گذاری شوند.
#Data_Fusion
#Data_Munging
#آموزشی

@LifewebIR

🔺تعریف «جان کهلر» یکی از تعاریف پذیرفته شده در بین متخصصان علم داده است.
🔸علم #داده چنان گسترده است که معمولاً یک متخصص این علم، نمی‌تواند در همه زمینه‌های آن مدعی باشد. معمولاً یک متخصص علم داده(Data Science) در یک یا دو مورد از رشته‌ها، تخصص عمیق دارد و نسبت به سایر حوزه‌ها، آشنایی نسبی خواهد داشت.
▪️عموما از موارد زیر به عنوان شاخه‌های این علم یاد می‌کنند:
_یادگیری ماشین
_آمار و احتمال
_نمایش بصری داده‌ها
_علوم کامپیوتر
_کار با دیتابیس
_قوانین مربوط به داده‌ها
_دانش تخصصی در حوزه مسئله
_مهارت ارتباطی
🔹بنابراین بهتر است علم داده را به معنای عام‌تر در نظر بگیریم و فرض کنیم سایر شاخه‌ها دستاوردهای خود را در اختیار این علم قرار می‌دهند.
#آموزشی

@LifewebIR

🔸از کاربردهای یادگیری ماشین، می‌توان به قابلیت تشخیص صدا اشاره کرد. دستیار‌های صوتی چون سیری، الکسا و گوگل با همین قابلیت قادر به درک صدای انسان هستند.
🏎ماشین‌های هوشمند خودران، از روش‌های یادگیری ماشینی بهره می‌برند تا قادر به شناسایی اشیا در جاده و موانع مسیر باشند و بهترین عکس‌العمل را نسبت به آن انجام دهند.
📱یادگیری ماشینی همچنین به منظور تشخیص چهره در آخرین مدل‌های گوشی آیفون به کار گرفته شده است. آیفون خود یک شبکه عصبی ایجاد می‌کند تا جزییات چهره شما را بیا‌موزد.
💳از شناسایی و تشخیص کارت‌های شناسایی جعلی تا پیشنهاد محصولات شخصی‌سازی شده در وبسایت‌های فروشگاهی نیز از کاربردهای این فناوری است.
🔸البته هیچ شبکه عصبی ایجاد شده توسط یادگیری ماشینی، قادر به فهم و درک نیستند. آن‌ها صرفا برنامه‌های مفیدی هستند که می‌توانند برخی وظایف ساده را بیاموزند و انجام دهند!
#آموزشی

@LifewebIR

🔹تغییرات بسیار سریع فناوری، رقابت میان شرکت‌ها و سازمان‌ها را پیچیده‌تر از پیش کرده است.
🔸کسب و کارها به کمک ابزارها، فناوری‌ها و فرایندهای مرتبط با هوش مصنوعی، قادر خواهند بود به جستجو و تجزیه و تحلیل رفتارهای مشتریان از طریق حجم عظیمی از داده‌ها و اطلاعات دست یابند.
👈🏻پایش #کلان_داده، اطلاعات بسیار ارزشمندی در اختیار شرکت‌ها خواهد گذاشت که موارد زیر جزیی از آن خواهد بود:
▪️درک دیدگاه و علایق مشتریان بالقوه و بالفعل و مدیریت هدفمند ارتباط با مشتریان
▪️تدوین بهینه‌ استراتژی‌های قیمت‌گذاری منعطف با شرایط و همچنین استراتژی‌های بهینه فروش
▪️بررسی فرصت‌ها و تهدیدهای یک کسب و کار و پیش‌بینی روندهای آتی صنعت مورد نظر
▪️تولید محتوای هدفمند و شخصی‌سازی شده
▪️تبلیغات هوشمند و انتخاب بسترهای انتشار مناسب تبلیغات
▪️صرفه‌جویی در زمان و هزینه برای کسب و کارها با استفاده از مناسب‌ترین روش بازاریابی برای جلب نظر مخاطبان هدف
🔸شاید در آینده‌ای نزدیک، استفاده از کلان داده‌ها نه تنها یک مزیت رقابتی، بلکه امری ضروری به شمار آید.
#آموزشی

@LifewebIR