它们是由链状连接的人造神经细胞组成的数学模型。此外，每个神经元都是处理特定输入信号的独立元件。然后他将其进一步传递到链条中。这些元素共同构成了一个可以整体感知物体的系统。
神经网络能够根据给定的算法或模式运行、记住 rcs 数据库 信息、独立学习并产生反应。因此，它是一个模仿人脑功能的机器学习程序。
神经网络运算算法
这些数学模型的运作有几个层面：
进入处理元件的信息被发送到输入层中的其他元件。
所有值和输入都被解析，然后组合在隐藏层中。
信息在输出层转化为期望的结果。
现在考虑两种神经网络模型：
符号学。在这种情况下，神经网络模仿人类的行为。 AI试图尽可能地与他相似。此类模型通常用于与客户互动。
生物。该系统旨在执行特定的工作。在这种情况下，人工智能使用进化算法并根据获得的经验进行学习。
神经网络又分为：
虚弱的。这样的系统只能解决严格定义的问题。例如处理图片、与客户沟通等。弱神经网络只能在给定的逻辑和算法的框架内学习。例如，如果这样的人工智能是为图像处理而设计的，那么它就无法为商店搜索目标受众。
强的。这些系统甚至可以解决未经训练的问题。目前，强神经网络还很少。然而，专家们相信这种人工智能是未来。例如，国际数据公司预测，到2024年，人工智能和神经网络开发的投资额将达到1100亿美元。
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数学模型可以处理概率并从可用的信息中得出结论。人工智能是根据历史数据进行训练的。因此，神经网络响应的准确性受到信息质量和数量的影响。
目前，神经网络是各个领域工作的有效工具。用户每天都在不知不觉中与此类系统进行交互。例如，热线语音助手、聊天机器人等许多程序都是人工智能产品。
人工智能可以执行几乎所有与信息分析和内容生成相关的任务。然而，没有人是不可能的，因为必须有人正确配置神经网络。
人工智能用于自动化日常任务，降低成本和广告预算，并减少时间成本。
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亚历山大·库列绍夫
亚历山大·库列绍夫
销售发电机有限责任公司总经理
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在销售中使用神经网络
人工智能早已应用于电子商务和线下交易。神经网络用于个性化和改善客户体验、提高忠诚度并增加销量。这是通过准确识别受众群体来完成的。这些程序能够模仿人声并直接与客户互动。
例如，谷歌的WaveNet工具可以编译人们的声音和合成声音的录音。因此，人工智能生成的语音几乎无法与真实的语音区分开来。例如，许多呼叫中心都使用此服务。语音助手可以呼叫客户，告知他们产品、空缺职位等信息。有些工具还可以响应对话者的语音并在他方便的时间回电。
在销售中使用神经网络
让我们看一下神经网络在各个贸易领域的使用的一些例子。
在网上商店
亚马逊市场积极使用神经网络进行业务。得益于此，该公司的销售额增加了 35%。人工智能研究用户行为、购买行为以及它感兴趣的类似产品。因此，系统可以创建个性化报价。
使用这种方法，该公司能够增加平均检查次数和添加到购物车的产品数量。有针对个人推荐的特殊服务。例如retailrocket和rees46，它们可以嵌入到在线商店的所有页面中。
阿里巴巴集团使用人工智能，每秒能够生成 2 万行文本。该神经网络是根据人们编写的大量文档进行训练的。淘宝、天猫、美妆等平台上经常使用人工智能来生成产品描述。
卖家只需插入产品页面的链接并选择结果的样式即可。此后，程序将生成产品特征并创建合适的中文描述。
另一个用于业务开发的有效神经网络是 PixelDTGAN，它允许公司节省工作室服务费用，以便将许多照片产品投放到市场上。该算法拍摄模特所穿衣服的照片。
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在零售销售方面
现代神经网络能够以 98% 的准确度解读人们的情绪。例如，沃尔玛在收银台中使用人工智能来衡量客户满意度。在销售中，神经网络经常被用来改善服务。
一个引人注目的例子是 X5 Retail Group 公司，该公司利用人工智能来优化产品布局和广告宣传材料。这是根据大厅内顾客分布的信息来完成的。该系统会向工作人员提示收银台的位置。这样可以避免顾客的不满。
X5零售集团
在与客户合作时
有些聊天机器人可以帮助公司与客户建立联系并提高他们的忠诚度。操作员不必回答常见问题，因为程序会这样做。神经网络简化了选择产品的过程，并通知客户正在进行的促销和折扣。
此外，机器人还能够收集联系信息并接受付款。你甚至不需要付费就可以使用某些人工智能。公司可以使用特殊服务（例如 Pipe.bot、SAP Conversational AI）开发自己的机器人。而且，员工甚至不需要具备编程技能。该聊天机器人可轻松与计费和 CRM 系统集成，帮助公司收集信息以进行端到端分析。
根据Intercom员工进行的一项研究，聊天机器人有助于将客户响应时间加快三倍。此外，他们的销售额增加了 67%。
例如捷克斯柯达公司开发的Lucy机器人。得益于该系统，该公司将网站转化率提高了 400%。该机器人帮助大量客户确定汽车预算以及购买车辆的目的。通过分析用户响应，该程序创建了个性化推荐。
神经网络的其他特征
DomClick 公司使用人工智能，您可以通过它快速评估房地产的价值。此前，该组织必须向第三方承包商付款。该程序分析广告价格、抵押贷款交易金额，并生成成本预测。这使得该公司每年可以节省 1500 万美元，并使批准的申请数量增加 8%。
丝芙兰（大型化妆品品牌）也使用名为 Beauty Insider 的人工智能。系统记录顾客的每一次购买。它还记录了这些购买的频率。然后，该数据用于了解客户何时会用完某个品牌的产品。就在这个精心策划的时刻，该公司向他发送了一封电子邮件，其中包含重复购买的报价。
丝芙兰
该程序收到的信息使您能够制定个性化的推荐、折扣和奖金。
H&M 使用的商业神经网络有助于选择最佳的实体店布局。该计划收集有关产品和相关产品的销售水平的信息。因此，经常购买的商品会彼此相邻放置，这对销量有有利的影响。此外，许多公司正在降低易腐产品的成本和浪费，并更快地销售库存。
