Verilerin gücünü göz önünde bulundurun. En iyi arkadaşınızla, en sevdiğiniz grubun lideriyle veya bir şirket emeklisiyle yardımcı olan bir olay, bir veri riqueza'sı oluşturdu. Ah, gelecekte büyük olaylar ve daha büyük çıkışlar yaratmak için bu bilgileri onaylayanların olduğunu hayal edin. Duygulu musun, yeşil mi? Veri bilimi gününde iki kez etkinlik planına göre otomatik olarak eğitilir. Teknoloji ve yaratıcılıkla büyüleyici bir kesişme noktasında daha derin bir yol kat edin

Veri bilgileri ve otomatik eğitim, hayal edilemeyecek endüstrilerde ve etkinlik planlama sektöründe devrim niteliğindedir. Ambas, oyun kurallarını değiştiren, tüm kararları harekete geçiren, verimliliği en üst düzeye çıkaran ve durumu besleyen bir bakış açısıyla orantılıdır. Yine de, veri bilgisi ve otomatik eğitim konusunda önceden hazırlıklıysanız, inanılmaz olayların planlanmasında yardımcı olabilirsiniz, bu doğru bir yaklaşımdır. Bir etkinlik organizatörünün büyük sorumluluklarını göz önünde bulundurun: bir etkinlik seçin, uygun kişileri belirleyin, kişisel koordinasyonu sağlayın, etkinliğin tanıtımını yapın, davetlilerin memnuniyetini ve daha fazlasını garanti edin. Ah, bu verileri ve kararları manuel olarak analiz etmeyi planladığınızı hayal edin. Es abrumador, ¿no es cierto? 

Veri bilimi ve öğrenimi otomatik olarak girilir, karmaşık işlemler basitleştirilir ve kılavuzların günlük olarak tutulabileceği bir düzeyde karmaşıklık elde edilir. Ambar bilgilerinin temeli, daha fazla ayrıntı dışında, bilgidir. Örneğin, tarihsel veriler asistanların uyumluluğunu, giriş çıkış eğilimlerini, popüler etkinliklerin iletişimlerini veya tercih edilen yerlerin tüm karar algoritmalarıyla uyumlu olmasını sağlar. 

2027'ye gelindiğinde, küresel etkinlik yönetimi yazılımı ticaretinin 11.4 milyon dolar değerinde bir kazanç elde etmesini bekliyoruz. kısmen veri bilimi ve otomatik eğitim gibi gelişmiş teknoloji entegrasyonunun etkisiyle.

Bu, önemli bir geçmişe işaret eden bir şey. Daha da önemlisi, fiziki ve sanal olayların planlaması, tahmine dayalı analiz öğelerini ve sanal eğitim algoritmalarını içerir. Bu, büyük veri türlerinden önemli kullanıcıların çıkarılmasına izin verir. Sonuç olarak, etkinlik planı basit bir şekilde basitleştirilmiş bir doğrulama listesiyle daha karmaşık ve dinamik bir süreçle aşamalı olarak dönüştürülebilir.

Ciencia de Datos: El Qué ve El Cómo 

Veri bilgileri, 'büyük veri' olarak adlandırılan bir menü olan büyük veri türleri hakkında ek bilgi sağlamak için kullanılan matematik, istatistik ve bilgilerin bir birleşimidir. Özellikle, olay ve rehberle orantılı veri bilgisi, kullanıcılara ve verilerdeki eğilimlere göre anlatılır. Bir süre sonra bir temanın dışına çıkmanız durumunda, özellikle belirli bir anda, veri bilgileri açığa çıkarılabilir ve çoğaltma veya büyük harfle yazma biçimleri kullanılabilir. 

Öte yandan, otomatik eğitim (makine öğrenimi), verileri anlamak ve temel işlemleri gerçekleştirmek için bir sistem kapasitesinde merkezi olan veri biliminin bir alt kategorisidir. Etkinliklerin planlanmasında, otomatik eğitim, halkla iletişimin öngörülmesi ve ortaya çıkan eğilimlerin işleyişine ilişkin kararların alınması için son derece kullanışlıdır. Örneğin, ana akımla karşılaştırıldığında daha genç bir halka açık bir veri konferansı düzenlenirse, otomatik eğitim, konuşmaları ve panelleri daha çok çocuklara yönelik olarak programlayabilir. 

Buna ek olarak, veri bilgisi ve otomatik eğitim, olayları planlamak ve optimize etmek için güçlü bir veri akışına sahiptir. Etkinliği düzenleyenler, bu hedefleri bulma ve yorumlama konusunda ciddi manevra zorlukları olan büyük verileri doğrulayabilirler. Etkileşim, kayıt, bilet satışı, sosyal medyada yayın, mekan seçimi ve program seçimi ile alan görünümüne ve yineleme planına kadar etkinlik deneyimini geliştirmek için kullanılabilir. 

Bunun en güzel örneği, Avrupa'nın en görkemli müzik festivali Roskilde Festivali'dir. Veri bilimi tekniklerinden ve otomatik eğitimden yararlanan festival, tesis kurulumlarını, depoları ve ticaret satıcılarının ve kamp alanlarının yerlerini optimize edebilir. Önceki olaylarla ilgili verilerin yeniden derlenmesinin bir parçası olarak, izleyici kitlesinin gereklilikleri ve konforları önceden tahmin edilir, karar alma süreçleri kolaylaştırılır ve asistanların deneyimi daha iyi hale getirilir. 

Veri bilgilerinin ve otomatik eğitimin, etkinlik planının panoramasını değiştirdiği unutulmamalıdır. Ambargo durumunda, potansiyeli ortadan kaldırmak için etkinliği düzenleyenlerin uzlaşması ve onayı gerekir. Bununla birlikte, bir etkinliğin organize edilmesi için gereken veri dağarcığının neredeyse tamamı, bu kadar geçerli bir bilgi değildir.

Etkinlik Planının Verileri: Sabre Gereken Temel Şeyler 

Etkinlik planında veri verilerinin kullanılmasıyla ilgili olarak, ilk adım, verilerin yeniden oluşturulmasını içerir. Tekrar kopyalayın! Sosyal medyadaki asistanların, mesajların, etkileşimlerin ve diğer çeşitli iletişim noktalarının yazılarından bilgi alabilirsiniz. Bu veri noktaları kullanıcılara açıklanabilir, eğilimleri açıklayabilir ve etkinliğin planlanması ve gerçekleştirilmesi açısından önemli olabilecek bilgilerle orantılı olabilir. 

Gereken veri türlerinin, olaydaki belirli hedeflere bağlı olduğunu unutmayın. Katılımı en üst düzeye çıkarmanın bir yolu bu mu? Peki, giriş çıkışlarınızı artıracak bir test mi var? Asistanlarınızın memnuniyetinin ne düzeyde olduğunu öğrenmek ister misiniz? Truco, elde edilen verileri içeren bir kılıçtan oluşur ve sahip olduğu hedefi kaydetmek için analiz eder. 

Otomatik olarak eğitime giriş yapılır. Veri bilimi ilkeleri tarafından yönlendirilen otomatik öğrenme algoritmaları, yeniden kopyalanan verileri düzeltebilir ve kullanışlı fikirler üretebilir. Örneğin, bu algoritmalar, destek uyumluluğunu veya tercihlerini önceden belirleyebilir, gündem, yemek seçenekleri ve yiyecek seçenekleri, yiyecek seçimi vb. gibi etkinliğin çeşitli yönlerini belirleyebilir. 

Tüm bunlar, göz korkutucu bir sonar araması yapabileceğimiz için, özellikle de veri dünyasındaki veriler tek başına çok büyükse, bu güvenlik planlarında bu veri sistemlerini doğrulamak için dahiyane bir teknoloji veya deneysel veri bilimi gerektirmeyen bir güvenlik vardır. bu olaylar. Kullanımı kolay geniş bir yazılım oyunu ve çevrimiçi platformlar mevcut, bu da işinizi kolaylaştıracak. 

Bu platformlarda yapılan yolculuklarda, verilerin tek başına yeniden kopyalanması ve analiz edilmesi mümkün değildir, ancak yalnızca bir giriş biçiminde görselleştirilemez. Bu görsel temsiller, grafik menüler, diyagramlar veya kalori haritaları, kullanıcıların ve manzara verilerinin eğilimlerinin yakalanmasına olanak tanır. También, paydaşlarla iletişim kurma konusunda bilgilendirici hizmetler olarak hizmet verebilir. 

Ancak etkinlik planına veri bilgilerini dahil etme amacı, etkinliklerin özel olarak görüldüğü insani yaklaşımı temsil etmiyor. Buna ek olarak, unutulmaz deneyimler sunmak ve yardımcılarınız için kişiselleştirmek için veri gücünüzü onaylayabilirsiniz.

Otomatik Bilgilendirme: Etkinlik Planında Yeni Cepheler 

Etkinlik planlamasındaki verilerin verileri, temel kararlar için büyük veri hacimlerinin yeniden oluşturulmasını, analiz edilmesini ve yorumlanmasını içerir.

Otomatik eğitim, geçmiş verilerin işleyişinde etkinlik çıkışını önceden belirlemek için kullanılabilir, böylece planlayıcılar gerçek zamanlı ayarlamalar yapabilirler.

Veri bilgileri ve otomatik eğitim, fiyat optimizasyonu, pazarlama stratejileri ve özyineleme atamaları için etkinlik planlayıcılarına yardımcı olabilir.Bu bilgiler, büyük veri hacimlerini yeniden kopyalamak ve analiz etmek, kesin tahminlerle orantılı ve izin vermek için kullanılır. do la toma de stratejik kararlar. Öğretmen, etkinlikte asistanlık miktarını veya seyircilerin yemek tercihlerini hassas bir şekilde ayarlayabileceğinizi ve ses seviyesini ayarlayabileceğinizi hayal edin. Bu, veri bilgilerinin ve otomatik öğrenmenin mümkün olması açısından kesindir. 

Bu bilimsel bilgileri sunmanın mükemmel bir yolu, asistan bilgisayar tahmininde bulunmaktadır. Örneğin, önceki yardımların verilerini hatırlayabilir ve önceki yardım kullanıcılarına karar vermek için otomatik eğitimden yararlanabilirsiniz. Bu, yalnızca alanı ve yinelemeleri planlamak için yeterli değil, çünkü etkinlik deneyimini izleyiciler için kişiselleştirmenize izin veriyor.

Etkinlik Planında Veri Bilimi ve Makine Öğreniminin Farklı Kullanımları

Tekrarları Optimize Edin ve Ters Çevirme Geri Dönüşünü En Üst Düzeye Çıkarın 

Öncelikle, veri verileri, kullanıcıları ve eğilimleri analiz ederken etkinlik planındaki verimliliği optimize etmeye yardımcı olur. Etkinliği düzenleyenler, katılımcıların daha fazla ilgisini çeken öğelerin veya etkinliklerin neler olduğunu belirleyebilir, izinleri önceliklendirebilir ve daha etkili yönetim yinelemeleri atayabilir. 

Örneğin, şunu düşünün Fiera MilanoAvrupa'daki ticari ticari organizatörlerin başlıcalarından biri. Fiera Milano, veri bilimi tekniklerini kullanarak, destek destekçilerine dayalı önemli bir yineleme planının maliyetlerini düşürmeyi başardı. 

Veri bilgilerinin kullanımı ve etkinlik planlarında otomatik eğitim, daha verimli yineleme atamaları, operasyon optimizasyonu ve katılımcıların memnuniyetinin artırılması dahil olmak üzere birçok avantaj sağlar. Bu örnek için dikkat çeken bazı şeyleri araştırıp keşfediyoruz. 

Bir sonraki senaryoyu hayal edin: Bu, büyük bir müzakere konferansı düzenleniyor. Daha sonraki yıllarda, asistanların görüşlerini öğrenmek için etkinlik sonrası etkinlikler ve geçmişe dönük formüller var. Bu arada, bu, asistanların fikirlerini ifade etme zamanını ayarladığı sırada gerçek zamanlı ve tek başına çalışan bir hususa odaklanıyor. 

Veri bilgileri ve otomatik eğitim sayesinde, daha proaktif ve gerçek zamanlı bir odak benimsenebilir. Örneğin, etkinlik uygulamaları ve sosyal medya verilerini kullanarak, asistanların bilgisayarlarını ve etkileşimlerini izleyebilirsiniz. Otomatik eğitim algoritmaları, gerçek zamanlı olarak bu verileri analiz edebilir, asistanların uzlaşma düzeyleri, popüler sesler veya en çok ihtiyaç duyulan alanlar gibi önemli faktörlerle orantılı olarak doğru bilgiler sağlayabilir. 

Katılımcı Memnuniyetinin Etkisi 

Verimliliği, veri bilimini ve makine öğrenimini optimize etmek, katılımcıların memnuniyetini artırmaya yardımcı olabilir. Tercihleri ​​ve ön katılımcıların performansını analiz ederek, uzlaşma stratejisini belirleyebilir ve etkinlikte genel deneyimi daha iyi hale getirebilirsiniz. Örneğin kitaplar, bir UFC UluslararasıUFC içeriğiyle etkileşim pasajlarının işleyişinde hayranlara kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için makine öğreniminden yararlanılıyor. Bu, yalnızca hayranların deneyiminden pek memnun değil, çünkü giriş çıkışlarında bir artışa katkıda bulunuyoruz.

Real Time'da Optimizasyon: Bir Ojo en el Presente, Otro en el Futuro 

Özenle planlanmış ama yine de kaçınılmaz olarak başarılı olan bir olayın ortasında olduğumuzu hayal edin. Etkinlik planı dünyasında, bu da çok yaygın. Makine öğrenimi sayesinde sistem, mevcut durumları algılayabilir ve stratejileri gerçek zamanlı olarak değiştirebilir, böylece durumun kontrolünü koruyabilirsiniz. 

Verilerdeki ve algılanan eğilimlerdeki temel yinelemelerin ayarlanmasına izin verin. Bu işler beklediğinizden daha hızlı mı ilerliyor? Otomatik eğitim, katılımcılar gelmeden önce her şey için uyarı verebilir. Bu, zor yönetim durumlarına geçmeden önce sorunları çözen verimli çalışmayı geri getirerek gerçek zamanlı olarak başarılı olur. 

Kişiselleştirme ve Diğer Nivel 

Tek bir katılımcı gibi tüm katılımcılar yatırım getirisini ve müşteri memnuniyetini artırmanın en önemli yolu. Katılımcıların verilerini hassas bir şekilde tespit edip analiz ettikten sonra, ağ oturumlarına kadar kayıt cihazları ve kayıt cihazları dahil olmak üzere etkinliğin tüm yönlerini kişiselleştirebiliriz. Örneğin, veriler katılımcılar arasında yüksek teknoloji başlangıç ​​temasını ortaya çıkarırsa, bu temayla ilgili konuları veya özel konuşmaları dahil etmek için yardımcı araçlara sahip olabilirsiniz.

Tiempo Real'de Katılımcı Anlaşmasını Rastrear 

Katılımcıların uzlaşmaya varması ya da hayır yapması halinde, etkinlik çıkışı için bir takım kılıçlar kullanılır. Makine öğrenimi ve veri bilimi, gerçek zamanlı olarak yeniden kullanılabilir. Ağ oturumlarında yer alan kişiler veya tempoyu terk eden kişiler var mı? Tweet'leri kamuoyuna açıklıyor musunuz veya bu olayla ilgili olarak bu durumu gerçekleştiriyor musunuz? Gerçek zamanlı olarak bu uyumlu yanıt verme kapasitesi, bir çıkış olayından veya çok güzel bir olaydan farklı olabilir. Katılımcıların uzlaşmaya varması ya da hayır yapması halinde, etkinlik çıkışı için bir takım kılıçlar kullanılır. Makine öğrenimi ve veri bilimi, gerçek zamanlı olarak yeniden kullanılabilir. Ağ oturumlarında yer alan kişiler veya tempoyu terk eden kişiler var mı? Tweet'leri kamuoyuna açıklıyor musunuz veya bu olayla ilgili olarak bu durumu gerçekleştiriyor musunuz? Gerçek zamanlı olarak bu uyumlu yanıt verme kapasitesi, bir çıkış olayından veya çok güzel bir olaydan farklı olabilir. 

Katılımcı Gereklilikleri ve İlgi Alanları

Otomatik olarak hazırlanan bir duygusal eğitim, etkinlik planlaması sırasında katılımcıların gerekliliklerini ve ilgilerini önceden belirler. İzleyicilerinizin tercihlerine göre mükemmel olacak bir etkinliğin ortaya çıkarılabileceğini hayal edin. Yükseltilmiş bir nesne gibi sonar var, ancak temas yok! Otomatik eğitimle, bu her zaman daha gerçekçi olur. Yalnız mira a Kuş sürüsü, olaylar için bir yazılım şirketi. Eller IA'yı onayladı ve ağ oluşturma ve buluşma etkinliklerinin geçmiş verilerini analiz etmek için otomatik olarak eğitildi. Katılım görevleri, etkileşim ölçütleri ve asistanların yorumları gibi merkezi noktalar, gelecekteki etkinlikleri izleyicinin ihtiyaçlarını tatmin edecek şekilde ayarlayabilir ve kişiselleştirebilir. Sonuç ne oldu? Belediye başkanı, etkinliklerdeki asistanlardan ve en iyi görevlerden memnun.

Datos'taki Felaket Önlemleri

Felaketlerden kaçınmak için veri bilgilerinin gücünü küçümseyemezsiniz, özellikle de olay planıyla ilgili olanları. Tarihten bahsediyorum CrowdAnalytix halka açık toplantılarda potansiyel potansiyelleri belirlemek için veri bilimi metodolojilerini kullanır. Otomatik eğitim modelleri, çok sayıda insanla ilişkilerde yaşanan önemli tarihi kazalara ilişkin verilerle, alıcılara yüzde yüz katkıda bulunan çok sayıda ortak değerle birlikte sunuluyor. CrowdAnalytix, etkinlik izinlerine benzer şekilde tanımlanan risk puanları, organizatörlerin risklerini azaltır, katılımcıların güvenliğini ve etkinliğin genel çıkışını garanti eder. 

Bu, etkinlik planında otomatik eğitim olarak veri bilimi ile aynı düzeyde olabilecek kağıt üzerinde yalnızca birkaç örnek içerir. Bu şekilde, asistanların deneyimleriyle, planlanmış etkinliklerde tek başına devrim niteliğinde değil. Gerçek güvenlik, kişiselleştirilmiş deneyimler ve risklerin azaltılması gibi bu teknolojiler, yeni etkinlikleri tamamen dönüştürmek için muazzam bir potansiyel sunuyor. Bakış açılarından önce duygusal olarak mı duyguluydun? Veri biliminden inanılmaz derecede yararlanan ilk birçok şeyi özetleyin, keşfedin ve mevcut hale getirin ve sürekli gelişen olaylar dünyasında otomatik olarak eğitim alın.

Bu örnekler, etkinlik planlama endüstrisini etkileyen veri verilerinin bir göstergesidir. Davetlilerin deneyimlerini optimize etmek ve pazarlama stratejilerini yönlendirmek için çok verimli bir çalışma olanağına sahip olan fırsat çok geniştir. Gelecekteki planlar için kullanılabilecek paha biçilmez bilgiler içerdiğinden, etkinliklerin planlanması için vazgeçilmez bir veri kaynağı olarak yapılandırıldığından, etkinlikleri tek başına tasarlamak ve yürütmek gerekmez.

Exito Tarihleri: Olay Planı ile Veri Ciencia'sı Oluşturulduğunda 

Sümerler, gösterilen verilerle ilgili diğer çıkış geçmişlerinde doğrudan bir çıkış planı ve olayların gerçekleştirilmesi için temel teşkil ediyor. 

Mesela bir Netflix kitabı. Bu akış hizmeti çok kullanışlıdır ve büyük çaplı etkinliklere dahil değildir. Olası olayları planlamak için veri bilgilerini kullanın. Yeniden derlenen veriler, Lansman olaylarının planlanması da dahil olmak üzere, içerik üretimini yönlendirmek için kullanım açısından analiz edilir ve yorumlanır. "Stranger Things"in 3. sezonuna göre, alışılagelmiş tabanın bölümleri diziyle daha uyumlu hale getirildi ve aynı zamanda promosyon etkinliklerinin bu demografik gruplara göre uyarlanması sağlandı. Büyük bir çıkış yapmak için, tanıtım dönemi boyunca izleyici kitlesine bir katkı kaydedin ve markadan ödün verin. 

Başka bir örnek, sınır dışı edilen profesyonellerin dünyasının sağlanması konusunda ikna edici. Unidos'taki Baloncesto Ulusal Birliği (NBA), yeni alternatiflerin verilerini analiz etti. NBA All-Star sezonunun sonunu planlarken, takvimde dünyanın dikkatini çeken önemli bir etkinlik, gerçek zamanlı verileri, geçmiş performans ölçümlerini ve etkinlik planını yönlendirmek için saha verilerini birleştiriyor. Bu, yapılacakları tanımlamak için gereken verileri temel alıyor, davet edilenlerin, ekipmanlarını biçimlendirmeleri ve seyircinin güvenliğini ve rahatsızlığını optimize etmek için etkinlik sistemlerini dahil etmeleri gerekiyor. 

Müzik endüstrisi, etkinlik planlaması için bir veri listesi kullanma olanağına sahiptir. Reading ve Leeds adlı ünlü müzik festivalinin organizatörü Festival Republic, operasyonel verimliliği artırmak ve asistan deneyimini mükemmelleştirmek için verilerden yararlanıyor. Giriş karşılaştırması karşılaştırmaları için geçmiş yardım verilerinin analizi; Bu uygulama, değerli dinamik stratejilerini uygulamak ve olaylar sırasında yineleme atamalarını optimize etmek için öğrenilmiştir. 

EventBrite, Sahte girişleri tespit etmek ve önlemek için otomatik eğitimden yararlanan küresel bir giriş ve etkinlik teknolojisi platformu. Eventbrite, makine öğrenimi algoritmalarının kullanımıyla birlikte, kullanıcılar ve eğilimler oluşturmak için boleto satış verilerinin büyük verilerini analiz eder. Bu kullanıcılar, boleto dolandırıcılık girişimlerini etkili bir şekilde önlemek amacıyla, bazı özel satın alma faaliyetlerini önceden belirlemek için bu yöntemi kullanır. Önemli, öyle değil mi?

Etkinlik Planlayıcıları için El Camino ve Seguir 

Veri bilimi ve makine öğreniminin birleşimi, etkinlik planlama endüstrisinde neredeyse en önemli olanıdır. Tek başına, yinelemeleri optimize etme ve yatırım getirisini en üst düzeye çıkarma yöntemi sunmaz, çünkü katılımcıların deneyimini iyileştirmek ve genel olarak tatmin edici bir sonuç sağlamak için bir çözüm sunar. Veri analizi ve tahmin yetenekleriyle, bu bilgiler, ciddi olayların planlayıcıları için değerli bir katkıdır. 

Sonuç

Bu perspektiflere göre, veri bilgilerinin ve otomatik öğrenmenin etkinlik planının panoramasını kademeli olarak yeniden tanımladığı açıkça görülüyor. Ambos, doğru bir şekilde entegre edildiği takdirde, planlı ve olayları yönetirken dramatik bir şekilde dönüşebilen bir potansiyele sahiptir. Etkinlik organizatörlerinin asistanların ihtiyaçlarını öngörmesine izin verin, katılımcıların memnuniyetini en üst düzeye çıkarın, tersine çevirme etkilerini en üst düzeye çıkarın ve olası felaketleri önleyin. Ayrıca, gerçek hayattaki acil çıkış tarihlerini takip ederek, bu endüstrideki ilerleme teknolojilerinin değerini daha da pekiştirdiler. 

Son olarak, bu yenilikler, etkinlik planının geleceğine dair duygusal bir vizyon sunuyor. Veri bilimi ve otomatik eğitim konusunda derinlemesine bilgi sahibi olduktan sonra, sonraki seviyedeki etkinlik planlama stratejilerini geliştirebilecek bir fırsat dünyasını açıklayın. Bu kamplarda uzmanlığa dönüşmek için kamera, prensipte daha zayıf olabilir, ancak geri kazanılan her şey, potansiyelinin tamamlandığından emin olmanın daha fazla bir yoludur. Merakınızı artırın. Coşkunuzu koruyun. Daha da önemlisi, bu teknolojinin olay planlamasına odaklanmanız konusunda devrim yaratabileceği inanılmaz biçimlerdeki duygularınızı koruyun. 

Bu nedenle, veriler ve öğrenme otomatik olarak kullanıcılarla ilgili olarak verilen kararlar ve tahmin edilen sonuçlarla ilgili olarak aktarılır. Uygulama, etkinlik planlamasının temel prensipleridir ve birçok etkinlik yapma olanağına sahiptir, tek başına çıkmayacak etkinlikleri yaratır ve başlatır, çünkü çok unutulmaz olaylardır. Gelecekteki etkinlik planını kabul edin, çünkü şu an mevcut ve verilerden etkileniyor.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.mygreatlearning.com/blog/ciencia-de-datos-y-machine-learning-en-la-planeacion-de-eventos/