進化AI：AI和ML入門

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Updated on Feb 26,2024

進化AI：AI和ML入門

导言
什么是人工智能（AI）和机器学习（ML）？
深度学习和人工智能
进化人工智能（Evolve AI）简介
进化人工智能如何工作
优化客户体验的挑战
进化人工智能的解决方案
进一步优化和个性化
精确性和可扩展性的平衡
结论

AI如何通过持续优化和个性化改善客户体验

人工智能（AI）是当今社会中非常重要的一项技术。在人们与数字世界的不断互动中，改善客户体验（CX）已成为企业追求的目标。通过利用AI和机器学习（ML）的功能，进化人工智能（Evolve AI）为企业提供了一种创新的方式来优化CX并使其个性化。本文将介绍AI和ML的基本概念，深度学习的原理，以及进化人工智能的工作方式和解决方案。

什么是人工智能（AI）和机器学习（ML）？🤔

人工智能（AI）是一项源自于上世纪50年代的技术，它是数据科学的一个子集。人工智能旨在构建能够像人类一样思考的机器，以模拟智能和机器的学习能力。

机器学习（ML），源自于上世纪60年代，是人工智能和数据科学的一个子集。它是一种不需要编程而让机器做出决策的实践方法。机器学习通过利用数据让机器自行学习，从而解决问题。

深度学习和人工智能🧠

深度学习是人工智能、机器学习和数据科学的子集，它是使用人工神经网络来解决复杂问题的过程。深度学习旨在构建能够自动发现特征模式的神经网络，以实现特征检测。

进化人工智能（Evolve AI）简介🚀

进化人工智能是在2020年末诞生的一个创新技术，它是机器学习、人工智能和数据科学的子集。进化人工智能的过程涉及将多种技术与主动学习结合，以生成更好的客户体验。它通过持续的实验来提供超级个性化的服务，并且不断地适应变化的市场因素和客户偏好。

进化人工智能如何工作💡

进化人工智能的工作原理是通过使用数据来回答问题。它利用数据训练平台和创建预测模型。通过进行预测和推理，平台能够提供以前未见数据的预测结果，并且随着时间的推移变得越来越准确。进化人工智能的优势在于能够发现我们自己无法识别的洞察力。

优化客户体验的挑战⚠️

在优化客户体验时，挑战会变得很多。市场因素和客户偏好的变化产生了无穷无尽的可能性。针对CX，这意味着数百种设计选择和数百万种组合的不断变化。因此，许多团队在确定能够提供成功的最佳体验时感到困难。

进化人工智能的解决方案✅

进化人工智能通过基于真实客户和他们的实时数字交互进行持续的调整，能够适应不断变化的可能性，并且找到与客户建立联系的最佳体验。进化人工智能首先考虑客户在购买过程中遇到的问题，然后使用自己的启发式方法和数千个实验的数据来启发这个过程。它会提出解决问题的假设，然后设计可能的解决方案来测试这个假设。这个过程包括根据各种数据来源的定性和定量分析对结果进行排名。它还利用客户的数据，如网络流量和客户或观众细分，以及自己的专有数据。平台会通过优化过程中的迭代来确定哪些变体具有更大的影响。不断迭代的过程中，学到的经验会被整合到下一次迭代中，这就是所谓的主动学习，它会不断朝着目标进行优化。

进一步优化和个性化🔄

为了分析和提高性能，AI和ML有许多技术。但是，如果每种技术都单独实施，需要的时间和流量太长。这就是为什么进化人工智能平台将多种技术结合在一起的原因。这使得平台能够快速地得出一个大致的好主意。进化人工智能平台基于达尔文的适者生存和自然选择原则构建了算法。它寻找好的特征，利用变量的性能来发现更好的指标，并且由于规则不固定，整体基因组或遗传指导会随着自然选择的变化而不断改变。平台还自动化了决策的过程，淘汰不好的主意并取而代之以更好的主意。平台通过多种技术进行预测。对于相对简单的主意，它依赖生成模型来预测主意的好坏。对于更复杂的主意和路径，它使用进化模型。这使得可以创造新的主意和变体组合。平台寻找最快速的爬升和梯度消减，使用突变来探索互补的主意。平台擅长保留有效的主意，并寻找与已经有效的主意相加的额外主意。由于平台在探索矛盾的主意时变得非常复杂，它能够最小化不好的主意，并以前所未有的速度和规模找到更好的主意。平台的所有这些过程都是自动化的，并且永不停止。它通过衡量成功并在学习过程中更新思维来不断迭代。