解密Persado背后的秘密武器：机器学习如何创作营销内容-低调大师

解密Persado背后的秘密武器：机器学习如何创作营销内容

2017-07-31 557

目前为止，基于机器学习的个性化功能仍集中于行为和偏好，即找到“对的人”、“对的地方”和“对的时间”。现在，新的机器学习技术把情绪因素纳入计算方程，以做到更好的信息连结。通过这项研究，我们开始了解从业人员如何利用机器学习技术优化营销的最后一环，即如何解决“正确的消息”，以及这些早期的运用者从中获得了哪些价值。

今天的市场中，营销人员必须将定制体验通过数字端传递给客户。机器学习和预测技术在内容变革中正在迅速兴起。电子邮件营销、网页优化和广告推送只是很少的几个实践，但都取得了巨大的投资回报。通过这种技术，营销人员可以根据情绪的不同，智能地产生对应内容，此举大大强化了个性化功能。

对 301 名从业者的调查显示，绝大多数还没有利用机器学习进行内容开发的已经准备好开始了。而那些已经利用机器学习进行内容报道的表示没花太多精力就将性能提升了 22%

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Facebook Yann LeCun一小时演讲： AI 研究的下一站是无监督学习（附完整视频）

作为 Facebook 人工智能部门主管， Yann LeCun 是 AI 领域成绩斐然的大牛，也是行业内最有影响力的专家之一。近日，LeCun在卡内基梅隆大学机器人研究所进行了一场 AI 技术核心问题与发展前景的演讲。他在演讲中提到三点干货： 1. 无监督学习代表了 AI 技术的未来。 2.当前 AI 应用的热点集中在卷积神经网络。 3. 用模拟器提高无监督学习的效率是大势所趋。演讲完整视频如下。该视频长 75 分钟，并包含大量专业术语，因此雷锋网节选关键内容做了视频摘要，以供读者浏览。以下为视频摘要：一、无监督学习的重要性 AI 技术的飞速进步很大程度上是由于深度学习和神经网络领域的突破，还得益于大型数据库的建立和更快的 GPU。我们现在已有了图像识别能力可与人类相比的 AI 系统（例如下文中 Facebook 的识别系统）。这

2017-08-01

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神经网络正席卷着计算世界。在它们的帮助下，研究人员得以推进机器学习的进程。面部识别、对象识别、自然语言处理、机器翻译……这些原本都是人类才有的技能，现在逐渐成为了机器的常规配置。由于神经网络能够推动人工智能的发展，这给了研究人员更大的动力来创建更强大的神经网络。而这项研究的关键是创建类似神经元（neurons）的电路，即神经形态芯片（neuromorphic chip）。那么，如何使电路的速度得到显著提升？现在，这一问题或许有了答案。据 MIT 报道，普林斯顿大学的 Alexander Tait 团队创建了全球首个光电子神经网络，并展示了其在计算上的超速度。一直以来，光学计算都被寄予厚望。光子的带宽要比电子高，因此可以更快地处理大量数据。但是，由于光学处理系统的成本过高，并没有被广泛使用。而在进行模拟信号等任务时，这种超快速数

2017-08-01

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