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La IA ayuda a reducir la contaminación, ahorrar combustible y facilitar el tráfico 

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Investigadores que aplican técnicas de inteligencia artificial, cámaras inteligentes y sensores para encontrar formas de gestionar mejor el tráfico, ahorrar combustible y facilitar el tráfico. (Crédito: Getty Images)

Por el personal de AI Trends  

Los vehículos que se detienen en las luces rojas, que están en ralentí mientras esperan que las luces de señalización cambien y aceleran para volver a acelerar, desperdician combustible y agregan contaminantes al aire. Los vehículos en ralentí desperdician más de 6 mil millones de galones de gasolina y diésel combinados cada año, según el Departamento de Energía (DOE) estima.  

Buscando una mejor manera, el DOE otorgó el año pasado $ 1.89 millones a investigadores de la Universidad de Tennessee-Chattanooga, la Universidad de Pittsburgh, el Instituto de Tecnología de Georgia, el Laboratorio Nacional Oak Ridge y la Ciudad de Chattanooga para crear un nuevo modelo para las intersecciones de tráfico que reduce el consumo de energía y mejora el flujo de tráfico. 

El objetivo del proyecto es desarrollar un sistema de control de tráfico automatizado que reduciría el consumo de combustible a nivel del corredor en un 20%, mientras se mantiene un entorno de transporte seguro y eficiente. Los investigadores tienen la intención de aplicar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para respaldar una serie de aplicaciones de transporte inteligente, incluida la preferencia de vehículos de emergencia, prioridad de señal de tránsito y seguridad de peatones, según funcionarios de Pitt citados en una cuenta de GCN.  

Aleksandar Stevanovic, director, Laboratorio de sistemas de transporte inteligente de Pittsburgh

“Nuestros vehículos y teléfonos se han combinado para hacer que la conducción sea más segura, mientras que los sistemas de transporte inteligentes nacientes han mejorado la congestión del tráfico en algunas ciudades. El siguiente paso en su evolución es la fusión de estos sistemas a través de la IA ”, afirmó Aleksandar Stevanovic, director del Laboratorio de Sistemas de Transporte Inteligente de Pittsburgh. “La creación de un sistema de este tipo, especialmente para los corredores urbanos densos y los exurbanos extensos, puede mejorar enormemente los impactos energéticos y de sostenibilidad”, dijo, y señaló que el transporte dependerá en gran medida de los vehículos a gasolina durante algún tiempo.   

Oak Ridge National Lab está trabajando en parte del problema, en un proyecto que utiliza cámaras aéreas y sensores de carreteras para identificar camiones comerciales que consumen mucha gasolina en el tráfico. Los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático identifican los vehículos menos eficientes, luego rastrean su camino y velocidad para cambiar las señales de tráfico más adelante. Esto elimina cierto grado de arranque y parada ineficaces en las intersecciones y minimiza el consumo de combustible. 

Las pruebas se están realizando en un corredor inteligente existente construido a partir de una asociación de 2014 entre el Laboratorio Nacional Oak Ridge y la Junta de Energía Eléctrica (EPB) de Chattanooga como parte de un esfuerzo por desarrollar nuevas tecnologías energéticas. El corredor emplea cámaras, LIDAR, radar, radios definidas por software, comunicaciones inalámbricas y sensores para la calidad del aire y el audio. Estos recopilan información de sus lugares en postes a lo largo de una sección de 10 cuadras de Martin Luther King Boulevard en el centro de la ciudad. Una red de fibra de 10 Gbps es la base del banco de pruebas de la ciudad inteligente, lo que permite la transmisión de datos en tiempo real.  

Las cámaras inteligentes con inteligencia artificial se vuelven más generalizadas 

Las cámaras inteligentes de inteligencia artificial transformarán la gestión del tráfico para 2025, según un nuevo informe de ABI Research, analistas de tecnología, descrito en una cuenta en SmartCitiesWorldLas cámaras permitirán aplicaciones de visión artificial como la detección y alerta de peatones. 

La compañía proyecta que más de 155,000 cámaras basadas en IA estarán en uso para 2025, frente a 33,000 en 2020. En los Casos de uso de la nube de Edge Analytics en ciudades inteligentes y transporte inteligente Informe de investigaciónLas aplicaciones de gestión del tráfico incluyen semáforos adaptables, priorización y preferencia de vehículos, acceso y detección de estacionamientos y peaje electrónico. 

Dominique Bonte, vicepresidente de ABI Research

Los ingresos por sistemas de cámaras crecerán de 46 millones de dólares en 2020 a 189 millones de dólares en 2025, según Dominique Bonte, vicepresidente de ABI Research. Los procesadores avanzados con capacidad de inteligencia artificial que cuentan con aceleración de hardware para marcos de software de redes neuronales de alto rendimiento de proveedores de silicio como Intel, Nvidia y Qualcomm están impulsando las cámaras inteligentes a la corriente principal, ofreciendo más funciones y flexibilidad a precios más bajos en comparación con el tráfico heredado y la electrónica. sensores de cobro de peajes (ETC) como bucles magnéticos e identificación por radiofrecuencia (RFID) ”, afirmó.  

Una red informática de baja latencia es aquella que está optimizada para procesar un gran volumen de mensajes de datos con un retraso o latencia mínimos. El despliegue de 5G y de vehículo a todo (V2X) La conectividad permitirá mover los análisis de baja latencia al borde de las redes de telecomunicaciones, lo que se conoce como nube de borde, nube de red, computación de borde de acceso múltiple (MEC) o nube distribuida, permitirá una nueva gama de categorías de aplicaciones en áreas geográficas más grandes, prevé ABI .   

Estos incluirán: 

  • gestión de intersecciones de carreteras: semáforos adaptativos cooperativos y gestión remota del tráfico; 
  • operaciones de seguridad y protección: alertas de peligro y seguridad de colaboración colectiva y sistemas de gestión de respuesta controlados a distancia instalados en postes de luz, edificios y otro mobiliario urbano; y   
  • gestión autónoma de activos: control remoto y operación de vehículos sin conductor, drones y robots. 

"En la mayoría de los casos, la nube de borde no reemplazará el borde de la carretera, sino que complementará y mejorará los sistemas de seguridad y protección locales en soluciones más agregadas, colectivas, cooperativas y holísticas, incluida la alimentación de gemelos digitales urbanos con inteligencia local procesable", afirmó Bonte. 

El equipo de Texas A&M utiliza una red neuronal profunda para el controlador de señales 

A los investigadores at La Universidad de Texas A&M está aplicando el aprendizaje por refuerzo al estudio de la gestión del tráfico. El equipo está aplicando algoritmos de aprendizaje que recompensan los resultados favorables en un esfuerzo por optimizar el controlador de señal para tomar decisiones que mejoren las operaciones, en este caso, una reducción en la acumulación de retrasos en el tráfico. 

El modelo utiliza un algoritmo de aprendizaje automático de red neuronal profunda (DNN), que tiende a ser impredecible e inconsistente en la toma de decisiones, lo que dificulta trabajar con ellos, dijo Guni Sharon, profesor del Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería. en Texas A&M, en una cuenta de FuturoPara superar esto, Sharon y su equipo definieron y validaron un enfoque que puede entrenar exitosamente a un DNN en tiempo real mientras transfiere lo que ha aprendido al observar el mundo real a una función de control diferente que los ingenieros pueden entender y regular mejor.  

Usando una simulación de una intersección real, el equipo descubrió que su enfoque era efectivo para optimizar su controlador interpretable, lo que resultó en una reducción de hasta un 19.4% en la demora del vehículo en comparación con los controladores de señales comúnmente implementados. Los investigadores dijeron que el controlador tardó aproximadamente dos días en comprender qué acciones ayudan a mitigar la congestión del tráfico.  

 “Nuestro trabajo futuro examinará técnicas para reactivar el proceso de aprendizaje del controlador mediante la observación del funcionamiento de un controlador actualmente implementado, al tiempo que se garantiza un nivel de referencia de rendimiento y se aprende de eso”, afirmó Sharon.  

Lea los artículos fuente en GCN, SmartCitiesWorld y  Futuro. 

Fuente: https://www.aitrends.com/transportation/ai-seen-helping-to-reduce-pollution-save-fuel-ease-traffic/

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Por qué es importante elegir el producto de CBD adecuado

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Cuando las personas deciden por primera vez usar productos de CBD para disfrutar de los beneficios del CBD, a menudo se confunden sobre qué producto comprar. Hay muchos productos diferentes entre los que puede elegir estos días, con muchas personas comprar gomitas de CBD, gotas, cápsulas y otros productos en línea. Para aquellos que son nuevos en el CBD, siempre es importante investigar un poco y encontrar los productos de CBD adecuados, y esto es vital por una variedad de razones.

Por supuesto, debe tener en cuenta algunos factores clave para ayudarlo a elegir los productos de CBD adecuados, ya que hay tantas opciones diferentes para elegir. Puede hacer cosas como ver reseñas en línea de otras personas, investigar al fabricante y al minorista y considerar la idoneidad del producto para sus necesidades específicas. y estilo de vida. En este artículo, veremos algunas de las razones por las que necesita asegurarse de tomar las decisiones correctas.

La importancia de hacer esto

Hay muchas razones por las que es tan importante que encuentre el producto de CBD adecuado para sus necesidades como alguien que es nuevo en estos productos. Algunas de las razones detrás de esto son:

Necesita garantizar la calidad y la seguridad

Una de las razones por las que es tan importante buscar los productos de CBD adecuados es para poder garantizar la calidad y la seguridad. Al igual que con cualquier otro tipo de producto, puede obtener productos de CBD de gran calidad de fuentes acreditadas, y puede encontrar productos de calidad inferior a fuentes cuestionables. Es vital que no cometa el error de comprar este último, ya que esto podría llevarlo a terminar con un producto ineficaz e incluso inseguro. Al elegir el producto y el proveedor adecuados, puede beneficiarse de la calidad, la seguridad y la eficacia.

Es importante garantizar la idoneidad

Otra de las razones por las que debe asegurarse de encontrar los productos de CBD adecuados es garantizar la idoneidad, ya que debe encontrar los que se adapten perfectamente a sus necesidades. Para hacer esto, debe tener en cuenta sus preferencias y su estilo de vida para poder combinarlos con los productos ideales. Por ejemplo, si usa un dispositivo de vape, podría considerar usar líquidos de CBD mientras que si lo desea golosinas, podría considerar comestibles de CBD.

Debes considerar la asequibilidad

Una de las otras razones por las que debe elegir los productos de CBD correctos es para asegurarse de encontrar algo que sea asequible y que se ajuste a su presupuesto. El costo de los productos de CBD puede variar ampliamente, por lo que debe investigar un poco y comparar los diferentes costos para encontrar los que pueda pagar. Además, asegúrese de saber cuánto puede gastar antes de comenzar a investigar las opciones, ya que esto significa que no perderá el tiempo mirando productos que están fuera de su rango de precios.

Estas son algunas de las razones por las que debe asegurarse de encontrar los productos de CBD adecuados.

El puesto Por qué es importante elegir el producto de CBD adecuado apareció por primera vez en 1redDrop.

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Fuente: https://1reddrop.com/2021/10/23/why-choosing-the-right-cbd-product-is-important/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=why-choosing-the-right-cbd-product -es importante

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Inteligencia artificial

Los abogados de Libor robot de Morgan Stanley ahorraron 50,000 horas de trabajo

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Desenredar billones de dólares en préstamos y otros contratos financieros de Libor es un trabajo complejo, costoso y que requiere mucho tiempo.
Por lo tanto, los gigantes financieros están recurriendo a la inteligencia artificial para simplificar y acelerar una tarea ordenada por los reguladores, y evitar que los abogados humanos sean un trabajo pesado.

Morgan Stanley calcula que ha ahorrado al personal legal 50,000 horas de trabajo y $ 10 millones en honorarios de abogados al utilizar abogados robot Libor en lugar de solo humanos. Goldman Sachs Group Inc. dice que los algoritmos informáticos aceleraron las cosas "drásticamente". Estos bancos no son los únicos que adoptan la IA, y es probable que la revolución no se detenga con la transición Libor, pero la cantidad de contratos involucrados en este cambio proporciona un campo de prueba ideal para las máquinas.

La tarea sería agotadora para los asistentes legales, cuya tortura implica analizar densas cláusulas para determinar cuáles gobiernan en un mundo post-Libor. ¿Este párrafo decide cómo reemplazar la tasa, o lo hace? Sudarían opciones de tasa flotante, tasas periódicas aplicables y base sustitutiva para resolver el nuevo pago de intereses, y lidiarían con si la jerga legal se aplica solo a los bonos o también a los préstamos y permutas.

Luego repita todo ese trabajo duro en millones de páginas.

'Ejército de Abogados'

"Teníamos un cliente que tenía 15 millones de consultas y pudieron obtener todas las respuestas en un trimestre", dijo Lewis Liu, director ejecutivo de Eigen Technologies Ltd., que ayudó a Goldman Sachs e ING Groep NV a implementar el software de análisis de Libor. . "La alternativa habría sido literalmente un ejército de abogados y asistentes legales durante un año, o tal vez dos".

Todo esto está sucediendo porque hace una década se sorprendió a los principales bancos manipulando el Libor (nombre completo: la tasa de oferta interbancaria de Londres). Como consecuencia, el índice de referencia se está desconectando en todo el sistema financiero mundial. Los préstamos y otros productos recién emitidos no se pueden vincular a la tasa después del 31 de diciembre, y se retirará para los productos heredados basados ​​en dólares después de junio de 2023.

Entonces aquí vienen los bots. Pero incluso con la inteligencia artificial, examinar documentos legales antiguos para descubrir cómo cambian cuando se cambia la Libor por otro índice de referencia de tasas de interés es costoso. Los principales bancos mundiales están gastando cada uno al menos $ 100 millones este año en el trabajo, según Ernst & Young. Y los humanos todavía necesitan verificar su trabajo y tomar decisiones finales; una vez que los bancos descubren qué contratos deben renegociarse, deben sentarse y regatear con su contraparte.

"Una persona tiene que mirar los documentos y pensar en una estrategia", dijo Anne Beaumont, socia del bufete de abogados Friedman Kaplan Seiler & Adelman LLP, que ve la IA como una mejora en lugar de una amenaza. "Probablemente hace felices a muchos asistentes legales y abogados que no tienen que perder el tiempo".

La experiencia está remodelando actitudes más amplias hacia las tareas administrativas a gran escala, impulsando otros trabajos engorrosos a la IA. JPMorgan Chase & Co. ha pedido a sus robots Libor que amplíen sus competencias y se enfrenten a otras tareas difíciles en el banco corporativo y de inversión de la compañía, dijo un portavoz.

Por supuesto, un cambio más amplio de la industria hacia más IA podría significar menos trabajos para los humanos en ciertas áreas.

Sintiendo el dolor

Sin embargo, Libor mantiene a los bots muy ocupados. El software de Morgan Stanley digirió 2.5 millones de referencias a Libor, según Rob Avery, director gerente del banco. El algoritmo, basado en modelos de redes neuronales y conocido como Sherlock, revisa contratos, desenterrando cláusulas que identifican cómo una obligación de préstamo con garantía o un valor respaldado por hipoteca pasará a tasas de reemplazo.

Gráfico de Bloomberg Mercury

Los clasifica para que Morgan Stanley pueda determinar cómo cambiará su valor según la tasa de reemplazo. Eso ayuda al banco a decidir si conservar o vender el activo. El software funciona "en una fracción del tiempo de procesamiento humano para evaluar el impacto de posibles escenarios de cambio de velocidad", dijo Avery en una entrevista.

Goldman Sachs, mientras tanto, ha visto a la IA “acelerar drásticamente las escalas de tiempo del proyecto”, dijo la directora general Donna Mansfield en un testimonio publicado por Eigen.

ING utilizó inteligencia artificial para decidir si más de 1.4 millones de páginas de acuerdos de préstamo necesitaban revisión, dijo Rick Hoekman, líder del equipo de préstamos bancarios mayoristas del banco. “Fue un gran éxito” que eliminó mucho trabajo manual, dijo. Los científicos de datos de la compañía pueden eventualmente usar el software para aprobar el crédito de los clientes.

Eso no quiere decir que todo el mundo se esté sumando. Hace un par de años, consultoras que ofrecían inteligencia artificial se acercaron a NatWest Markets Plc, pero las rechazó. “Sentimos que involucraría un gran proyecto para que funcionara y consumiría mucho tiempo cuando solo queríamos avanzar”, dijo Phil Lloyd, jefe de entrega de ventas al cliente. "Sentimos que podría ayudar, pero no sería un nirvana".

Muchos otros bancos y administradores de activos han tenido problemas con dicho software y, en cambio, están contratando abogados y asistentes legales en el extranjero para hacer el trabajo después de ver la gran cantidad de capacitación y tecnología requerida.

Pero es probable que no haya nada que impida que la inteligencia artificial se propague por la banca.

Bank of New York Mellon Corp.está trabajando con Google Cloud para ayudar a los participantes del mercado a predecir miles de millones de dólares en operaciones del Tesoro de EE. UU. Que no se liquidan cada día, y con la compañía de software Evisort Inc. para administrar las negociaciones de contratos.

"Cuando su hijo de 12 años y el mío de 12 años tengan nuestra edad, no van a financiar como lo hacemos nosotros; puede ver su impaciencia con la tecnología", dijo Jason Granet, director de inversiones de BNY. Mellon y el exjefe de transición Libor en Goldman Sachs. "No vas a vencerlos, así que tienes que unirte a ellos".

- Por William Shaw con la ayuda de Greg Ritchie y Fergal O'Brien

PlatoAi. Web3 reinventado. Inteligencia de datos ampliada.
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Fuente: https://bankautomationnews.com/allposts/business-banking/morgan-stanleys-robot-libor-lawyers-saved-50000-hours-of-work/

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7 formas en las que el aprendizaje automático puede mejorar su marketing

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En la era digital, ningún especialista en marketing puede sobrevivir sin dominar los datos, la analítica y la automatización; la razón es un aumento masivo en la generación de datos. Suponga que observa las estadísticas sobre la generación de datos. En ese caso, son más de 2.5 quintillones de datos generados todos los días, lo que equivale a 2.5, seguidos de asombrosos 18 ceros según las redes sociales de hoy.

"Y para 2025, la cantidad de datos generados cada día aumentará a 463 exabytes de datos a nivel mundial, según el foro económico mundial". 

Y la parte divertida es que las palabras que los humanos han dicho encajan en solo cinco exabytes de datos. Ahora imagine la importancia de dominar los datos, el análisis y la automatización y por qué es crucial hoy en día. Probablemente ya tenga sus respuestas.

Pero para destacarse en el mercado y vencer a sus competidores, debe comprender las tendencias actuales y futuras. ¿Cómo puedes analizarlos sin problemas? Mediante el aprendizaje automático y la automatización avanzada.

Y en este blog, aprenderemos cómo máquina de aprendizaje puede mejorar el marketing en un mundo altamente competitivo. Recuerde, no está solo en la carrera, pero debe pensar y actuar con un paso de anticipación para vencer a sus competidores.

Si entiendes lo que quiero decir, vamos a sumergirnos y explorarlos en detalle.

7 formas más geniales en que el aprendizaje automático puede mejorar su marketing

El éxito del marketing depende de muchos factores importantes, desde la investigación adecuada de los clientes hasta la creación de la estrategia de marca, la interacción con los clientes y su satisfacción; requiere mucho esfuerzo y automatización.

Y para resolver estos problemas masivos, facilitar el trabajo y las responsabilidades del especialista en marketing a través de un análisis de datos preciso, el aprendizaje automático tiene un papel enorme que desempeñar. Y aquí está el desglose completo de cómo el aprendizaje automático influye en el marketing.

Entender a los clientes en 360 grados

Todos los días, sus clientes comparten información sobre ellos mismos, pero lo mejor que puede hacer es pasar la mayor parte del tiempo donde a sus clientes les encanta pasar. Cuando comienzas a prestar atención, comienzas a conocerlos cada vez mejor.

Conoce la última compra de su cliente, sus problemas y cómo usted y sus productos pueden ayudarlos. Cuando comprende sus puntos débiles y puede satisfacer sus necesidades y predecir lo que es probable que compren la próxima vez, comprenda la psicología detrás de esto: obtendrá una vista de 360 ​​grados de los clientes.

La analítica en tiempo real le brinda tendencias actuales y futuras

Hoy, en la era digital, el mundo está cambiando tan rápido que es difícil comprender los datos, y esa es una de las razones por las que las decisiones comerciales cambian de vez en cuando. Porque todo es cuando estás a la altura de la decisión final, más y más datos son bombardeados.

Algunas herramientas gratuitas de Google son Palabras clave de Google, Google Analytics y Google Search Console. Cuando los usa, obtiene los datos exactos que necesita para comprender las tendencias actuales y futuras y cómo sus competidores hacen lo mismo para cualquier ubicación y producto.

Según Gartner, la analítica en tiempo real es una disciplina que requiere lógica y matemáticas para tomar mejores decisiones rápidamente. Y nuevamente, según la investigación de Gartner, para 2022, la mayoría de las empresas incorporarán análisis en tiempo real para llevar a su empresa al máximo nivel y mantenerse por delante de sus competidores, solo para mejorar la toma de decisiones.

Recomendaciones de motor inteligente es el movimiento más inteligente de todos los tiempos

Las empresas funcionan con datos, y eso es muy cierto, pero ¿de dónde provienen los datos? De los usuarios, ¿verdad? Sí, cada vez que visita un sitio web o compra un producto, las cookies del sitio web rastrean todo y, desde allí, el analista puede saber qué otras cosas le interesarían y le gustaría comprar.

Y te empujan a hacer cosas similares cuando visitas su sitio web. Supongamos que compró un iPhone en este Gran Festival Indio; lo que Amazon le mostrará a continuación, el cargador del teléfono, la funda y el vidrio templado, diciendo que las personas que han comprado iPhones también han comprado estos artículos.

¿Cómo lo hace Amazon? Amazon hace eso usando Algoritmos KNN, utilizando recomendaciones de motores inteligentes. Ese es el cambio más inteligente.

Compromiso predictivo y análisis (a solo unos pasos)

El primer paso del análisis de datos es poder comprender los datos, es decir, cuando conoce los datos, conoce a los clientes y lo que están buscando. A partir de ahí, es posible que sepa lo que realmente podrían comprar.

Y el análisis predictivo se trata de eso; es la probabilidad de que los clientes realicen una acción en particular y las empresas utilicen un software diferente para realizar una predicción precisa.

El mejor ejemplo es la campaña "The Big Billion Sale" de Flipkart. Si ha mirado de cerca, ha visto las mejores ofertas, solo quedan siete y muchas tácticas diferentes para impulsar las ventas mientras el precio fluctúa.

Cuando está a punto de comprar, el pedido se agota y vuelve a estar disponible. O algo con lo que pueda identificarse donde sea que se lance el nuevo teléfono insignia, hay ventas limitadas cada semana y entregas a los primeros clientes registrados hasta que el dispositivo esté completamente disponible.

Los chatbots son las personas de ventas nuevas y definitivas

Hoy en día, si ve cada sitio web, tiene algo llamado chatbots y está habilitado para PNL, lo que significa que es un algoritmo de autoaprendizaje que aprende por sí mismo. Con esto, no necesita estar activo en un sitio web las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Los chatbots son sus nuevos y definitivos robots de inteligencia artificial de ventas y pueden guiar a sus clientes visitantes al comprender su intención de búsqueda, ayudarlo a recopilar los clientes potenciales y luego convertirlos en clientes.

La personalización es la nueva emoción centrada en el cliente

Cuando lo analiza desde diferentes perspectivas, siempre puede identificarse con los clientes impulsados ​​por las emociones; cuando los presenta de la manera correcta y menciona sus puntos débiles, es más probable que tomen medidas.

Pero cuando los personaliza, dirigiéndolos con su nombre, sienten que 'esta empresa está centrada en el cliente y valora mucho a sus clientes. Y eso es lo que los engancha a su negocio.

La mejor forma de hacerlo es a través del email marketing, y tenemos tantas herramientas para lo mismo con algoritmos de autoaprendizaje que automatizan todo el proceso con personalización.

La búsqueda por voz es la nueva generación de optimización de búsqueda y motor de búsqueda

En la era digital, y con muchas funciones avanzadas en aplicaciones móviles y web, nuestra vida se ha vuelto más sofisticada. La gente apenas estaba interesada en escribir sus consultas, pero las buscó por voz.

Eso es lo que la plataforma de comercio electrónico más grande del mundo, Amazon, hace de manera brillante con la implementación de Alexa. Funciona según el principio de procesamiento del lenguaje natural, donde captura las consultas de la audiencia, busca las mejores coincidencias y se relaciona con ellas a través del algoritmo KNN, y muestra los elementos más relevantes a los clientes con palabras clave coincidentes.

De esa manera, Amazon facilita el modelo comercial y de marketing para los usuarios finales y retiene a sus clientes durante mucho tiempo.

Conclusión

Cuando lees todo, aprendes cuán avanzado y esencial se ha vuelto el aprendizaje automático y cuán crucial es integrarse en los modelos comerciales.

Estos siete algoritmos de aprendizaje automático ya han cambiado las reglas del juego. Si es propietario de una empresa o parte interesada, debe planificar su implementación en su empresa para ver cómo se amplía.

Lea también Cómo utilizar el aprendizaje automático para el comercio electrónico

El puesto 7 formas en las que el aprendizaje automático puede mejorar su marketing apareció por primera vez en AiiotTalk - Inteligencia artificial | Robótica | Tecnología.

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Fuente: https://www.aiiottalk.com/ways-machine-learning-can-enhance-your-marketing/

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Errores comunes de pago por clic y cómo evitarlos

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Hay muchos artículos en línea que hablan sobre algunas prácticas recomendadas sobre cómo desarrollar su campañas de marketing. También hay una variedad de técnicas de optimización y numerosos conceptos sobre cómo estructurar anuncios en línea efectivos.

Dado que hay innumerables consejos que están disponibles en Internet, es muy probable que se pierda con ideas contradictorias y se confunda en cuanto a lo que seguirá o no.

Las cosas serán más fáciles si cuentas con un equipo de expertos que te ayude con tus necesidades. Sin embargo, es completamente normal cometer errores siempre que aprenda a evitarlos la próxima vez.

No utilizar listas de palabras clave negativas de manera eficiente

Uno de tus aliados en la ejecución efectiva de campañas de PPC es el uso adecuado de palabras clave. Aparte de eso, usar listas de palabras clave negativas con eficiencia también es una forma útil de asegurarse de que sus campañas de PPC estén funcionando bien.

"Será una buena práctica si tiene una lista maestra de palabras clave negativas para que pueda aplicarla a todas sus campañas con términos o frases particulares para los que no desea que aparezcan sus anuncios". 

La comprobación periódica de los informes de consultas de búsqueda le ayudará a evitar desperdiciar dinero en consultas de búsqueda que no desea que se sugieran sus anuncios.

No hacer coincidir las palabras clave con el texto del anuncio

Como sabio la administración de empresas. propietario, debe esforzarse más para que sus campañas publicitarias sean lo más relevantes posible. Dado que los consumidores en línea tienen un período de atención muy corto, no pueden darse el lujo de tener tiempo para lidiar con sitios web innecesarios y poco interesantes.

Uno de los errores más comunes en PPC es cuando un anunciante crea un conjunto de anuncios y los utiliza en varios grupos de anuncios. Es bueno solo para tener un mismo tema amplio, pero para la personalización, hará que tus campañas sean débiles.

Dado que tiene muchas otras cosas en las que concentrarse para su negocio, sería prudente y más fácil contratar a un Equipo de PPC impulsado por el ROI que son expertos en realizar campañas publicitarias relevantes y exitosas.

Centrarse demasiado en una posición media

Los anunciantes cometen errores al centrarse en una posición promedio. Esto se debe a que una posición promedio de uno (1) simplemente significa que sus anuncios aparecen antes que cualquier otro anuncio pagado en los resultados de búsqueda.

No significa estrictamente que sus anuncios estén realmente en el primer lugar. Es por eso que la posición promedio no es una indicación de la ubicación de sus anuncios cuando se sugieren.

Conclusión clave

Ahora que conoce los errores comunes en PPC, tome esta información como su fuerza motriz para evitar cometer estos errores.

Es bueno que sepas cómo solucionar estos problemas cuando has cometido algunos errores pero es mejor que sepas cómo evitar estos problemas antes incluso de cometer algunos errores. Debe emplear un enfoque proactivo para asegurarse de maximizar todo el potencial de PPC como su campaña de marketing.

Lea también Impacto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en SEO

El puesto Errores comunes de pago por clic y cómo evitarlos apareció por primera vez en AiiotTalk - Inteligencia artificial | Robótica | Tecnología.

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Fuente: https://www.aiiottalk.com/ppc-mistakes-and-how-to-avoid-them/

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