Introduktion
Vi lever i en verden, hvor sociale medieplatforme former vores interesser, skræddersy vores nyhedsfeeds og leverer tilpasset indhold, alt sammen takket være maskinlæring! Med maskinlæring (ML), en gren af kunstig intelligens (AI), kan softwareprogrammer forudsige resultater mere præcist uden at blive instrueret eksplicit. Maskinlæringsalgoritmer bruger tidligere data som input til at forudsige nye outputværdier.
Det er blevet væsentligt i udviklingen af nye ideer og giver virksomheder et billede af tendenser i forbrugeradfærd og operationelle forretningsmønstre. En betydelig del af operationerne i førende organisationer som Facebook, Google og Uber er afhængige af maskinlæring.
Et andet område, hvor denne teknologi er blevet yderst relevant, er sociale medier. Har du nogensinde spekuleret på hvordan? Opslagene, annoncerne og produkterne på dit sociale medie-feed studeres og beregnes af maskinlæringsalgoritmer. Disse algoritmer analyserer dine søgedata og grupperer den type indhold, du vil se. Denne analyse er ikke begrænset til din søgehistorik; selv dine beskeder, likes og opslagsmønstre på sociale medier hjælper ML-algoritmer med at studere og identificere mønstre for fremtiden.
Gør dig klar til at udforske, hvordan denne teknologi revolutionerer, hvordan du forbruger, deler og interagerer med indhold online.! Vi vil dykke dybt ned i rollen som maskinlæring på sociale medieplatforme og dens transformative virkning.
Kilde: Pianalytix
Indholdsfortegnelse
Oversigt over maskinlæringsteknikker
Kilde: Spiceworks
Maskinlæring gør det muligt for computersystemer at forbedre deres ydeevne gennem gentagne læringsoplevelser. Læreprocesserne er kategoriseret i tre hovedtyper: superviseret læring, uovervåget læring og forstærkende læring.
Overvåget læring
Denne teknik involverer træning af en model med mærkede data til at lave forudsigelser om nye, usete data. Overvågede læringsalgoritmer omfatter regression, klassificering og understøttende vektormaskiner.
Uovervåget læring
I denne teknik arbejder modellen med umærkede data og forsøger at identificere mønstre, klynger eller relationer i dataene. Uovervågede læringsalgoritmer inkluderer klyngedannelse, dimensionalitetsreduktion og anomalidetektion.
Forstærkningslæring
Denne teknik involverer træning af en model gennem forsøg og fejl ved at give den belønninger eller sanktioner baseret på dens handlinger. Modellen lærer at træffe de bedste beslutninger i et givet miljø for at maksimere sin kumulative belønning.
Der er en anden relativt begyndende undergruppe af maskinlæring, der er meget brugt til mere komplekse modeller kaldet deep learning.
Den bruger kunstige neurale netværk med flere skjulte lag, hvilket gør det muligt for modellen at lære komplekse mønstre fra enorme mængder data. Deep learning inkorporerer konvolutionelle neurale netværk (CNN'er) til billedgenkendelse og tilbagevendende neurale netværk (RNN'er) til sekvensanalyse.
Kilde: Iterators
Det er ingen hemmelighed, at sociale medier er opstået som et helt nyt område for kommerciel drift. Brug et øjeblik på at se på disse forbløffende numre, hvilket antyder de sociale medieplatformes vitalitet til at forme folks liv. Der er 1.65 milliarder brugere af sociale medier, over 96% af virksomhederne bruger sociale medier, og 71% af forbrugere med positive oplevelser på sociale medier er tilbøjelige til at anbefale det samme til andre. Det er måske ikke udførligt tydeligt; maskinlæring spiller dog en væsentlig rolle her.
Ved hjælp af maskinlæring kan sociale medieplatforme give en bedre brugeroplevelse, bruge data til at forudsige fremtidige tilstande og forudsige mere nøjagtige resultater. Nedenfor er et par måder, hvorpå maskinlæring kan forbedre sociale medieplatforme.
Kilde: Mentionlytics
Forbedrer potentielle kunders visuelle oplevelse
Kundeoplevelse er den hellige gral for et produkts ydeevne. Sociale medieplatforme implementerer maskinlæringsmodeller for at identificere og forudsige det mest relevante indhold for hver bruger, give bedre anbefalinger, reducere uønskede e-mails og tilføje meget lidt til deres indbakkespam. Desuden bruger de AI og ML til at bestemme de mest fængslende visuelle effekter for seerne.
Ifølge data ser 82 % af Twitter-brugere videoer, og 90 % gør det på en håndholdt enhed. Som et resultat købte Twitter Magic Pony Technology, en teknologivirksomhed med kontorer i London, der har skabt maskinlæringsmetoder til visuel forstærkning for at forbedre den visuelle oplevelse yderligere.
Kilde: freepik
Gør det muligt for sociale netværksgiganter at promovere deres varer til målgruppen
Machine Learning gør det muligt for sociale netværksgiganter at promovere deres varer til nichepublikum ved at analysere brugerdata såsom demografi, interesser og præferencer. Disse data bruges derefter til at skabe målrettede annoncer, der vises til bestemte grupper af brugere, hvilket øger chancerne for, at de vil være interesserede i de promoverede varer. ML-algoritmer kan også analysere brugeradfærd og forudsige, hvilke produkter eller tjenester, de med størst sandsynlighed vil være interesseret i, hvilket giver mulighed for endnu mere præcis målretning.
For eksempel bruger Facebook dybe neurale netværk til at bestemme, hvilke reklamer der skal vises til hvilke personer. Dette frigør dygtige fagfolk fra arbejdskrævende opgaver ved at lade maskinerne klare dem.
Kilde: buck
Beskytter dataene og omdømmet
Maskinlæringsalgoritmer kan hjælpe med at beskytte sociale medieplatforme ved at opdage og markere potentielt skadeligt eller upassende indhold, før det spredes. Dette hjælper ikke kun med at forhindre spredning af skadeligt indhold, men hjælper også med at opretholde platformens omdømme ved at fremme et sikkert og indbydende onlinefællesskab.
Derudover kan maskinlæring bruges til at identificere og forhindre uetiske aktiviteter på sociale medier ved at analysere historiske hacking ondsindede angreb, yderligere beskytte brugerdata og platformens integritet.
Pinterest bruger maskinlæring til at sikre datasikkerhed. Med ML kan virksomheden identificere spambrugere og -indhold, promovere indholdet og måle muligheden for, at en bruger vil fastgøre det.
Kilde: primex manufacturing
Faciliterer dataautomatisering
Machine Learning letter dataautomatisering for sociale medieplatforme ved at bruge algoritmer til at analysere en stor mængde data og identificere mønstre og indsigter. Dette kan hjælpe sociale medieplatforme med at automatisere indholdsanbefaling, moderering og annoncemålretningsopgaver. Ved at automatisere disse opgaver kan platformene forbedre brugeroplevelsen og øge engagementet og samtidig maksimere deres indtjeningspotentiale.
Google har vedtaget en række maskinlæringsteknikker til automatisk tagging uden behov for yderligere datainput. Det er at skelne abstrakte ideer (som solnedgange og strande) og automatisk vedhæfte metadata til dem.
Kilde: Novateus
Maskinindlæringsalgoritmer er blevet en integreret del af sociale medieplatforme, hvilket gør dem i stand til at analysere enorme mængder af brugergenererede data og træffe informerede beslutninger. Nogle af de almindeligt anvendte ML-algoritmer er:
Natural Language Processing (NLP)
NLP hjælper med at forstå og fortolke menneskelige sprogmønstre. Sociale medievirksomheder bruger NLP til at analysere tekstdata, herunder tweets, kommentarer og indlæg, for at udtrække følelser, kategorisere indhold eller identificere tendenser.
Platforme som Twitter og Facebook analyserer indholdet af indlæg, identificerer tendenser og tilbyder personlige annoncer baseret på brugerpræferencer. For eksempel bruger Twitter NLP til at bortfiltrere spamindhold og prioritere relevante tweets for brugerne.
Kilde: Nexocode
Lineær regression
Lineær regression bruger statistiske modeller til at etablere sammenhænge mellem variabler. På sociale medier kan det anvendes i scenarier som at forudsige brugerengagement baseret på postfunktioner eller optimering af annonceringsstrategier ved at analysere klikrater eller pris pr. klik.
Denne algoritme hjælper virksomheder som LinkedIn med at forudsige sandsynligheden for brugerengagement med forskellige indholdstilbud. Ved at analysere faktorer som brugeraktivitet, historiske engagementsmønstre og forbindelser inden for et netværk giver lineær regression LinkedIn mulighed for at præsentere meget personligt tilpassede indholdsfeeds for sine brugere.
Kilde: LinkedIn
Support Vector Machines (SVM)
SVM er en robust maskinlæringsalgoritme til klassificeringsopgaver. Disse algoritmer er gavnlige til at skelne mellem kategorier eller sortere indhold i grupper. I sociale medieapplikationer kan SVM'er bruges til at filtrere spammeddelelser eller analysere brugeradfærdsmønstre for at opdage svigagtige aktiviteter. Med SVM-algoritmer kan sociale medieplatforme også sortere indhold i kategorier eller klynger baseret på visuel æstetik eller lighed med andre billeder.
Instagram anvender SVM-algoritmer i deres Udforsk-fane til at anbefale billeder, som brugere kan finde attraktive eller visuelt tiltalende baseret på deres browserhistorik og præferencer.
Kilde: Hecettepe Edu
Overordnet set fortsætter maskinlæringsalgoritmer som NLP, Linear Regression og SVM med at transformere, hvordan sociale medieplatforme analyserer og behandler deres enorme mængder data, hvilket i sidste ende fører til mere skræddersyede og effektive brugeroplevelser.
Nu hvor du ved, hvor udbredt brugen af maskinlæring er på sociale medieplatforme, lad os gå videre for at se, hvordan teknologien faktisk gavner dem.
Forbedrede søgealgoritmer
Maskinlæringsalgoritmer gør det muligt for sociale medieplatforme at levere mere relevant søgning resultater til brugerne. De kan identificere og bede om et ord i søgeordet, der ikke ser rigtigt ud, og foreslå rettelser. Med hver søgning lærer algoritmen, hvilket antyder, at den bliver bedre hver gang. Dette hjælper brugerne med at finde det indhold, de leder efter, hurtigt og effektivt, hvilket resulterer i en bedre oplevelse og højere tilfredshedsrater.
Effektiv spamfiltrering og -moderering
Maskinlæringsalgoritmer kan hjælpe sociale medieplatforme med at opdage og filtrere spam mere effektivt. Algoritmer som Decision Trees klynger indhold, der ofte markeres som spam, og forhindrer det i at dukke op på brugernes sociale medieprofiler. Dette hjælper platformene med at moderere indhold baseret på brugerens præferencer, hvilket resulterer i et renere, sikrere og mere troværdigt miljø, hvor brugerne kan interagere med hinanden.
Forbedret brugeroplevelse og engagement
Maskinlæringsalgoritmer kan analysere brugeradfærd for at give personlige meddelelser, anbefalinger og indhold. De kan strømline den type indlæg, som de fleste brugere engagerer sig i. For eksempel kan de shortliste shoppingoplevelser baseret på brugerdata og dermed tillade annoncer at blive vist på deres feed.
Dataanalyse i realtid for bedre beslutningstagning
Maskinlæringsalgoritmer kan analysere enorme mængder data i realtid for at give værdifuld indsigt og hjælpe sociale medieplatforme med at strategisere bedre. Da disse platforme også skal arbejde på deres algoritmer for at rangere indhold baseret på brugerengagement, hjælper indsigten fra maskinlæring dem med at skræddersy deres platformsalgoritmer. For eksempel har Instagram, Snapchat, Facebook osv. platformalgoritmer udviklet baseret på brugerdata og indsigt.
Kilde: SlideTeam
Billed- og talegenkendelse for bedre indholdsmoderering
Maskinlæring hjælper sociale medieplatforme med at analysere billeder og talemønstre for automatisk at opdage og markere upassende indhold og derved sikre et sikkert onlinemiljø for brugerne. Convolutional Neural Networks (CNN), Viterbi-søgning og Deep Neural Networks (DNN'er) er eksempler på maskinlæringsalgoritmer, der kan bruges til at analysere billeder og talemønstre.
Yelp, et websted med onlineanmeldelser, er stærkt afhængig af maskinlæring for at sortere gennem millioner af sociale mediedatapunkter og kategorisere dem som mad, menuer eller billeder udefra.
Følelsesanalyse for at forstå brugernes følelser og feedback
Maskinlæringsalgoritmer kan analysere tekstdata fra opslag på sociale medier for at bestemme brugernes følelser. Dette giver virksomheder mulighed for at måle den offentlige mening og bedre forstå deres kunders behov. For at teste nøjagtigheden af at forudsige sentiment-score bruger forskere flere maskinlæringsalgoritmer, herunder Support Vector Machines (SVM), Multilayer Perceptron Neural Networks (MLP Neural Nets), Naive Bayes (NB) og Decision Tree (DT) algoritmer.
Kilde: Datalejr
Prædiktiv analyse til målrettet annoncering
Maskinlæring kan forudsige forbrugernes præferencer og tilbyde personlige annoncer ved at analysere brugeradfærdsmønstre, hvilket fører til højere klikrater og øget salg. K-means clustering er en populær maskinlæringsteknik, der kan bruges til at analysere brugeradfærd med henblik på målrettet annoncering.
Naturlig sprogbehandling til personlig kundesupport
Gennem naturlig sprogbehandling kan maskinlæring hjælpe sociale medieplatforme med at forstå brugerforespørgsler og give skræddersyet support, hvilket skaber en mere effektiv kundeserviceoplevelse. Support Vector Machines, Maximum Entropy og Bayesian Networks er de mest populære overvågede NLP maskinlæringsalgoritmer.
Chatbots til automatiseret kundeservice
Maskinlæringsdrevne chatbots kan håndtere almindelige kundeforespørgsler på sociale medier, reducere svartider og frigøre menneskelige supportmedarbejdere til at fokusere på mere komplekse problemer. Support vector Machine, Natural Language Processing (NLP) og Recurrent neurale netværk (RNN) er nogle af de mest populære maskinlæringsalgoritmer til chatbots.
Kilde: Nimble Works
Fordomme og etiske bekymringer
Etik er en af de største bekymringer med maskinlæring. Det er gavnligt at stole på og være afhængig af maskinlæringsalgoritmer til automatisering, analyse og beslutningstagning. Alligevel er der visse vanskeligheder, fordi disse algoritmer kan være forudindtaget i deres udvikling, især i betragtning af, at de er trænet i inputdata. Hvis inputdataene er korrupte eller uetiske, kan maskinlæringsmodellen give forfærdelige resultater.
Databeskyttelse og sikkerhedsproblemer
Med udviklingen af sociale medier og maskinlæring er databrud og sikkerhedsproblemer også steget. Maskinlæring i sociale medieplatforme er baseret på store mængder data. Disse data er typisk private og brugerfortrolige. Disse data kan, hvis de lækkes, kompromittere brugeroplysninger i vid udstrækning.
Behov for dygtige fagfolk inden for Machine Learning
Anvendelse af maskinlæring i sociale medier-analyse kræver højt kvalificerede fagfolk og data forskere der kan skabe, udvikle og vedligeholde maskinlæringsmodeller. Dette skyldes, at udvikling af succesrige modeller involverer en avanceret forståelse af algoritmer, databehandlingsteknikker og kodningssprog. Behovet for sådanne fagfolk kan udgøre en udfordring for fuldt ud at udnytte maskinlæring i sociale medieanalyser.
Høje omkostninger ved implementering af maskinlæringsteknologier
Implementering af maskinlæringsløsninger på sociale medieplatforme kan involvere betydelige økonomiske investeringer. Disse omkostninger dækker generelt datalagringstjenester, udvikling af infrastruktur, ansættelse af kvalificeret arbejdsstyrke, regelmæssige systemopdateringer og vedligeholdelsesudgifter. For nogle virksomheder afskrækker disse høje omkostninger effektivt at adoptere og udnytte de potentielle fordele ved maskinlæringsteknologier i sociale medieanalyser.
Som det har været i de sidste ti år, er de sociale mediers fremtid fyldt med afgørende øjeblikke, som starten på maskinlæring i at forbedre disse platforme. I de kommende år er fremtiden for maskinlæring på sociale medier klar til betydelig vækst og fremskridt. Du vil opleve en øget integration af AI-drevne chatbots og personlige indholdsfeeds for at imødekomme individuelle præferencer, hvilket øger brugerengagementet.
Desuden har ML aktiveret målretning efter geolokalisering og indsamling af nøjagtige data om befolkningstæthed. Disse data bruges derefter til sikkerheds- og sundhedsforanstaltninger i akutte situationer. I 2016 omfattede praksis kun 22 regioner; dog giver det nu verdensomspændende dækning! Facebook er en sådan social medieplatform, der aktivt bidrager til denne sag.
Sidst har ML og AI tilbudt adskillige værktøjer, der overtager redundante menneskelige opgaver og giver indsigt, som ingen af os kunne have forestillet os. Disse værktøjer hjælper med alt, lige fra oprettelse af indhold (for eksempel ChatGPT, Flick, Contentbot.ai osv.) til indholdsanalyse (for eksempel Lately, Socialbakers osv.). De har revolutioneret den måde, indhold fungerer på og forbruges af folket.
Yderligere, ned ad linjen, vil sociale medier også blive integreret med andre teknologier som augmented reality, virtual reality og blockchain for at forbedre sociale medieoplevelser. Ligesom Snapchat var det første sociale mediefirma, der inkorporerede AR-baserede filtre, effekter og skaberprofiler, skal mange andre platforme følge disse tendenser. Denne integration vil muliggøre mere kompetente virtuelle assistenter, fordybende indhold og endda nye mekanismer til sporing af engagement og verificering af brugeridentiteter.
Konklusion
I det væsentlige opererer sociale medier på websteder og applikationer, der tilskynder brugerne til at producere og distribuere indhold for at deltage i det sociale system. I dag spiller maskinlæring en væsentlig rolle på sociale medieplatforme, da det hjælper med personalisering af indhold, forbedring af brugeroplevelsen, målrettet annoncering og moderering af online-fællesskaber. Den fortsatte forskning og udvikling på dette område er afgørende for at drive udviklingen af sociale medier og forbedre deres muligheder.
Efterhånden som maskinlæring skrider frem, vil forståelsen af brugeradfærd og præferencer blive mere raffineret, hvilket resulterer i mere engagerende og relevant indhold for brugerne. I fremtiden har machine learning potentialet til at revolutionere sociale medier og mange andre industrier ved at muliggøre avancerede former for kommunikation, interaktion og indholdssøgning, der kan fremme et mere forbundet og informeret samfund.
For at lære mere om maskinlæring og anden relateret teknologi som kunstig intelligens og datavidenskab, gå over til Analytics Vidhya (AV). AV er en fremragende uddannelsesplatform og en one-stop destination for alle ML, AI og Data Science relaterede læringsressourcer og karrierevejledning. De tilbyder engagerende blogs, kurser og et fællesskab af eksperter til at træne dig til en teknologi-fokuseret fremtid.
Ofte stillede spørgsmål
Q1. Hvordan fungerer ML på sociale medier?
A. Sociale medieplatforme bruger ML til at analysere likes, kommentarer, beskeder, billeder, videoer og lyd. Algoritmerne identificerer derefter bestemte funktioner og klassificerer dem i "klynger". Ved hjælp af disse oplysninger beslutter platformene, hvilket indhold der skal vises til en bestemt bruger.
Q2. Hvad er rollen for ML og AI i markedsføring på sociale medier?
A. ML og AI hjælper marketingfolk med at skabe mere personlige sociale mediekampagner på en brøkdel af den tid, det tager et menneske. For eksempel oprettede Heinz, en global producent af ketchup, pickles og eddike, en annoncekampagne med DALL-E 2, der fremviste "ketchup i det ydre rum!"
Derudover giver disse teknologier virksomheder mulighed for at udtrække dybere indsigt fra brugerdata og aktivitet, der hjælper dem med at opnå bedre markedsførings-ROI.
Relaterede
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
- Kilde: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/04/machine-learning-for-social-media/
- :har
- :er
- :ikke
- :hvor
- $OP
- 1
- 2016
- 2023
- 22
- a
- Om
- ABSTRACT
- derfor
- præcis
- præcist
- opnå
- aktioner
- aktivt
- aktiviteter
- aktivitet
- faktisk
- Ad
- vedtaget
- Vedtagelsen
- annoncer
- fremskreden
- fremgang
- fremskridt
- Reklame
- påvirke
- AI
- AI-drevne
- hjælpemidler
- algoritme
- algoritmer
- Alle
- tillade
- tillader
- også
- beløb
- beløb
- an
- analyse
- analytics
- Analyse Vidhya
- analysere
- analysere
- ,
- afsløring af anomalier
- En anden
- tilsyneladende
- tiltrækkende
- vises
- applikationer
- anvendt
- ER
- OMRÅDE
- kunstig
- kunstig intelligens
- Kunstig intelligens (AI)
- kunstige neurale netværk
- AS
- hjælpe
- assistenter
- At
- vedhæfte
- Angreb
- attraktivt
- høringer
- lyd
- augmented
- Augmented Reality
- automatisere
- Automatiseret
- Automatisk Ur
- automatisk
- Automatisering
- Automation
- AV
- baseret
- Bayesiansk
- BE
- Strande
- fordi
- bliver
- før
- være
- jf. nedenstående
- gavnlig
- fordele
- BEDSTE
- Bedre
- mellem
- Billion
- blockchain
- blogs
- købte
- Branch
- brud
- Browsing
- virksomhed
- virksomheder
- men
- by
- beregnet
- kaldet
- Kampagne
- Kampagner
- CAN
- kapaciteter
- fængslende
- Karriere
- kategorier
- Årsag
- vis
- udfordre
- odds
- chatbots
- ChatGPT
- klassificering
- Klassificere
- klik
- Cluster
- klyngedannelse
- CNN
- Kodning
- Indsamling
- kommer
- kommende år
- kommentarer
- kommerciel
- Fælles
- almindeligt
- Kommunikation
- Fællesskaber
- samfund
- Virksomheder
- selskab
- kompetent
- komplekse
- kompromis
- computer
- Bekymringer
- konklusion
- tilsluttet
- Tilslutninger
- forbruge
- forbruges
- forbruger
- forbruger adfærd
- Forbrugere
- indhold
- indholdsskabelse
- fortsæt
- fortsatte
- Rettelser
- beskadiget
- Koste
- Omkostninger
- kunne
- kurser
- dæksel
- dækket
- skabe
- oprettet
- Oprettelse af
- skabelse
- skaberen
- afgørende
- kunde
- Kundeservice
- tilpassede
- dalls
- data
- dataanalyse
- Databrænkelser
- datapunkter
- databehandling
- datalogi
- datasikkerhed
- data opbevaring
- beslutte
- beslutning
- Beslutningstagning
- beslutning træ
- afgørelser
- dyb
- dyb læring
- dybe neurale netværk
- dybere
- Demografi
- tæthed
- Afhængigt
- indsætte
- destination
- Detektion
- Bestem
- udvikle
- udvikling
- Udvikling
- enhed
- vanskeligheder
- opdagelse
- skelne
- distribuere
- do
- ned
- køre
- hver
- uddannelsesmæssige
- effektivt
- effekter
- effektiv
- effektivt
- emails
- opstået
- følelser
- beskæftiger
- muliggøre
- aktiveret
- muliggør
- muliggør
- tilskynde
- engagere
- engagement
- engagerende
- styrke
- sikre
- sikring
- Miljø
- fejl
- især
- Essensen
- etablere
- etc.
- etisk
- Endog
- NOGENSINDE
- Hver
- at alt
- evolution
- eksempel
- eksempler
- fremragende
- udgifter
- erfaring
- Oplevelser
- eksperter
- udforske
- udstrækning
- ekstrakt
- letter
- faktorer
- Funktionalitet
- få
- felt
- fyldt
- filtrere
- filtrering
- Filtre
- finansielle
- Finde
- firmaer
- Fornavn
- Markeret
- FLIK
- Fokus
- følger
- mad
- Til
- Forecast
- formularer
- Foster
- fraktion
- svigagtig
- fra
- fuldt ud
- yderligere
- fremtiden
- generelt
- Giv
- given
- Global
- varer
- Grail
- Gruppens
- Vækst
- vejledning
- hacking
- håndtere
- skadelig
- Have
- hoved
- Helse
- stærkt
- hjælpe
- hjælpe
- hjælper
- link.
- Skjult
- Høj
- højere
- stærkt
- Ansættelse
- historisk
- historie
- Hvordan
- Men
- HTTPS
- menneskelig
- ideer
- identificere
- identiteter
- billede
- Billedgenkendelse
- billeder
- fordybende
- KIMOs Succeshistorier
- gennemføre
- Forbedre
- forbedring
- in
- skrå
- omfatter
- Herunder
- indarbejde
- inkorporerer
- Forøg
- øget
- stigende
- individuel
- industrier
- oplysninger
- informeret
- Infrastruktur
- indgang
- Forespørgsler
- indsigt
- instans
- integral
- integreret
- integration
- integritet
- Intelligens
- interagere
- interaktion
- interesseret
- interesser
- ind
- Introduktion
- investering
- involvere
- involverer
- spørgsmål
- IT
- ITS
- jpg
- lige
- Kend
- Sprog
- Sprog
- stor
- Efternavn
- lag
- førende
- LÆR
- læring
- udlejning
- ligesom
- Sandsynlig
- begrænsninger
- Limited
- Line (linje)
- lidt
- leve
- Lives
- London
- Se
- leder
- maskine
- machine learning
- Maskiner
- Magic
- Main
- vedligeholde
- vedligeholdelse
- større
- lave
- mange
- marketingfolk
- Marketing
- max-bredde
- Maksimer
- maksimal
- Kan..
- foranstaltninger
- Medier
- beskeder
- Metadata
- metoder
- millioner
- ML
- ML algoritmer
- model
- modeller
- mådehold
- øjeblik
- Moments
- mere
- mere effektiv
- Desuden
- mest
- Mest Populære
- bevæge sig
- flere
- spirende
- Natural
- Naturligt sprog
- Natural Language Processing
- nav
- Behov
- behov
- Nets
- netværk
- netværk
- net
- Neural
- neurale netværk
- Ny
- nyheder
- adræt
- NLP
- meddelelser
- nu
- talrige
- of
- tilbyde
- tilbydes
- tilbud
- kontorer
- on
- ONE
- online
- online samfund
- kun
- opererer
- operationelle
- Produktion
- Udtalelse
- optimering
- or
- organisationer
- Andet
- Andre
- vores
- output
- uden for
- i løbet af
- del
- deltage
- særlig
- mønstre
- Mennesker
- folks
- ydeevne
- Personalisering
- Personlig
- pics
- billede
- Billeder
- PIN
- afgørende
- perron
- Platforme
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- punkter
- Pony
- Populær
- befolkning
- positiv
- Muligheden
- Indlæg
- Indlæg
- potentiale
- potentielt
- praksis
- brug
- Precision
- forudsige
- forudsige
- Forudsigelser
- præferencer
- præsentere
- forhindre
- tidligere
- Prioriter
- Beskyttelse af personlige oplysninger
- Privatliv og sikkerhed
- private
- sandsynlighed
- behandle
- Processer
- forarbejdning
- producere
- producent
- Produkter
- professionelle partnere
- Profiler
- Programmer
- fremme
- fremmes
- Fremme
- beskytte
- beskyttelse
- give
- forudsat
- giver
- leverer
- offentlige
- offentlige mening
- Q1
- Q2
- forespørgsler
- hurtigt
- priser
- klar
- realtid
- Reality
- anerkendelse
- anbefaler
- Anbefaling
- anbefalinger
- reducere
- reducere
- raffinerede
- regioner
- regression
- fast
- forstærkning læring
- relaterede
- Relationer
- relativt
- relevant
- stole
- gentaget
- omdømme
- Kræver
- forskning
- forskning og udvikling
- forskere
- Ressourcer
- svar
- resultere
- resulterer
- Resultater
- indtægter
- Anmeldelser
- revolutionere
- revolutioneret
- revolutionerer
- Beløn
- Belønninger
- robust
- ROI
- roller
- sikker
- sikrere
- Sikkerhed
- salg
- samme
- tilfredshed
- scenarier
- Videnskab
- Søg
- Secret
- sikkerhed
- stemningen
- Sequence
- tjeneste
- Tjenester
- flere
- Shape
- forme
- Del
- Shopping
- bør
- fremvisning
- vist
- signifikant
- situationer
- faglært
- snapchat
- Social
- sociale medier
- sociale medieplatforme
- Indlæg på sociale medier
- sociale netværk
- Samfund
- Software
- Løsninger
- nogle
- spam
- specifikke
- tale
- Talegenkendelse
- spredes
- Spreads
- Personale
- Stater
- statistiske
- opbevaring
- strategier
- strategisere
- strømline
- studeret
- Studere
- vellykket
- sådan
- suite
- overvåget læring
- support
- systemet
- Systemer
- skræddersyet
- Tag
- mål
- målrettet
- rettet mod
- opgaver
- teknikker
- Teknologier
- Teknologier
- ti
- prøve
- tak
- at
- Fremtiden
- deres
- Them
- Der.
- derved
- Disse
- de
- denne
- tre
- Gennem
- tid
- gange
- til
- i dag
- værktøjer
- Sporing
- Tog
- uddannet
- Kurser
- transformative
- omdanne
- træ
- Træer
- Tendenser
- retssag
- troværdig
- tweets
- typer
- typisk
- Uber
- Ultimativt
- forstå
- forståelse
- uovervåget læring
- opdateringer
- us
- brug
- anvendte
- Bruger
- Brugererfaring
- brugere
- ved brug af
- udnytte
- udnyttet
- udnytter
- Ved hjælp af
- Værdifuld
- Værdier
- variabler
- forskellige
- Vast
- verificere
- Videoer
- Specifikation
- seere
- Virtual
- Virtual reality
- var
- Ur
- Vej..
- måder
- we
- Hjemmeside
- websites
- indbydende
- Hvad
- Hvad er
- som
- mens
- WHO
- bredt
- udbredt
- vilje
- med
- inden for
- uden
- vidne
- ord
- Arbejde
- Workforce
- virker
- world
- verdensplan
- år
- dig
- Din
- zephyrnet