AI-diensten- en ontwikkelingsbedrijf

Minstens vier open-source natuurlijke taalverwerkingsprojecten die enorme neurale netwerken exploiteren, dagen momenteel het enige grote commerciële NLP-project uit: GPT-3 van Open AI.

De open-sourceinitiatieven zijn bedoeld om AI te democratiseren en de evolutie ervan te stimuleren. Al deze projecten zijn gebaseerd op transformatoren: een speciaal type neurale netwerken die het meest efficiënt zijn gebleken voor het werken met menselijke taalstructuren.

Wat zijn transformatoren en waarom zijn de recente ontwikkelingen in hun landschap zo belangrijk?

Wat zijn transformatoren in natuurlijke taalverwerking?

Op hun lange weg naar succes hebben onderzoekers verschillende neurale netwerken geprobeerd voor natuurlijke taalverwerking. Uiteindelijk kwamen ze met aandacht tot twee modellen gebaseerd op convolutionele neurale netwerken (CNN) of terugkerende neurale netwerken (RNN).

Bij een voorbeeld van een vertaaltaak is het verschil tussen beide als volgt. Hoewel beide typen rekening houden met wat ze over een bepaalde zin hebben geleerd door de voorgaande woorden erin te vertalen, gingen ze op verschillende manieren verder met het volgende woord in de rij.

Een CNN zou elk woord in de zin in parallelle threads verwerken, terwijl een RNN met aandacht ervoor zal zorgen dat elk vorig woord in de zin een gewicht krijgt in termen van zijn invloed op de betekenis van het volgende woord, en dus de woorden na elkaar behandelt. Een CNN lost het probleem van het vinden van de juiste betekenis voor elk woord niet perfect op, maar kan sneller werken; een RNN levert correctere resultaten op, maar werkt langzaam.

Kort gezegd is een transformator een combinatie van beide. Het maakt gebruik van de aandachtstechniek die de wederzijdse invloed van de afzonderlijke woorden in een zin op elkaar evalueert. Aan de andere kant werkt het sneller dankzij de meerdere ‘threads’: paren zogenaamde encoders en decoders die helpen bij het leren, toepassen van het geleerde en het doorgeven van de verkregen kennis aan de volgende iteratie.

Wat kunnen transformatoren doen?

Naast de vertaling kunnen transformatoren voorspellen welk woord ze als volgende in een zin moeten gebruiken, waardoor hele zinnen met menselijk ogende spraak worden gegenereerd.

Hierdoor kunnen we ze voor verschillende doeleinden gebruiken.

De capaciteiten van Transformers voor het creëren van inhoud kunnen worden gebruikt voor het ontwerpen van betere chatbots, het schrijven van webinhoud en het vrijmaken van de handen van technisch ondersteunend personeel. De laatste use case gaat gepaard met de vaardigheid van de transformatoren voor het zoeken naar informatie, wat een breed scala aan toepassingen in het echte leven belooft.

Afgezien van puur menselijke talen, kunnen sommige transformatoren overweg met programmeertalen en zelfs scripts maken voor andere deep learning-modellen. Dankzij codeervaardigheden en het vermogen om menselijke spraak te begrijpen, kunnen transformatoren frontend-ontwikkelaars worden. Ze kunnen op dezelfde manier worden geïnformeerd als een menselijke ontwikkelaar en komen met een weblay-out.

Als onderdeel van een ander experiment zijn transformatoren in Excel geïntegreerd en zijn ze erin geslaagd lege cellen in een spreadsheet in te vullen en waarden te voorspellen op basis van de bestaande gegevens in dezelfde spreadsheet. Dat zou ons in staat stellen omvangrijke Excel-functies te vervangen door slechts één transformatorformule die het gedrag van een heel algoritme nabootst.

In de toekomst kunnen transformatoren de technici van menselijke ontwikkelingsoperaties vervangen, omdat zij in staat moeten zijn zelf systemen te configureren en infrastructuren in te richten.

Klinkt als wauw! Sterker nog, 2022 bracht een paar inspirerende updates op het terrein.

Prestaties van transformatoren en vereiste middelen

Het imiteren van de menselijke kunst van taalverwerking werd een zeer competitieve zaak.

Het meten van succes is niet vanzelfsprekend. De winnaar is inderdaad de snelste en meest nauwkeurige. Maar u kunt hoge snelheid en nauwkeurigheid bereiken door een combinatie van twee belangrijke factoren:

• Uw neurale netwerkarchitectuur; hoewel de transformatorarchitectuur momenteel domineert;
• Het aantal parameters in uw neurale netwerk.

Met dat laatste begrijpen we het aantal verbindingen tussen de knooppunten in een netwerk. Dit aantal heeft niet noodzakelijkerwijs een lineaire relatie met het aantal knooppunten, wat de grootte van het netwerk zou zijn.

Wat nog belangrijker is: voor bedrijven, onderzoeksgroepen en individuen zijn de belangrijkste factoren die het succes van hun kind beïnvloeden – blijkbaar – de omvang van de investeringen die ze tot hun beschikking hebben, de omvang van de trainingsgegevens en de toegang tot het menselijk talent om de vaardigheden te ontwikkelen. model.

Meest krachtige AI-projecten ter wereld

Laten we, rekening houdend met de hierboven genoemde factoren, eens kijken wie de AI-competitie leidt.

GPT-3

OpenAI's GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer) was vroeger de leider in de race. Het bevat 175 miljard parameters en kan zelfstandig nieuwe taalgerelateerde taken leren. Het kan meer dan alleen vertalen: een van de belangrijke toepassingen ervan is het beantwoorden van vragen en het classificeren van informatie.

Het is getraind op 570 GB aan schone gegevens uit 45 TB aan samengestelde gegevens, wat veel is. Het belangrijkste nadeel is dat OpenAI vrije toegang biedt, noch tot het model om het te gebruiken, noch tot de code om het te verbeteren. Het biedt alleen een commerciële API om resultaten van het model te verkrijgen. Daarom kunnen alleen de onderzoekers van OpenAI hieraan bijdragen.

Net als vele anderen ‘spreekt’ GPT-3 alleen Engels.

Wu Dao 2.0.

In kwantitatieve zin is Wu Dao 2.0. verslaat GPT-3 omdat het is getraind op 1,2 TB Chinese tekstgegevens, 2,5 TB Chinese afbeeldingen gegevens en 1,2 TB aan Engelse tekstgegevens. Het heeft ook 1,75 biljoen parameters, 10 keer meer dan GPT-3.

Wu Dao 2.0. kan in verschillende mediamodi werken en zelfs 3D-structuren opstellen. Het werd aangekondigd omdat een open-source om de een of andere reden nog steeds niet bij GitHub is aangekomen.

Metaseq/OPT-175B

Meta, voorheen bekend als Facebook, is vaak geconfronteerd met beschuldigingen van het verbergen van belangrijke onderzoeksresultaten waaraan de mensheid had kunnen bijdragen. Hun recente poging om transformatormodellen beter beschikbaar te maken, kan hen helpen hun geruïneerde reputatie te herstellen.

Zoals de naam al doet vermoeden, heeft de transformator 175 miljard parameters. Het is gemaakt als een kopie van GPT-3, om de prestaties en mogelijkheden ervan te evenaren.

Een ander voordeel van Metaseq is dat zijn GitHub-repository herbergt modellen met minder parameters, waardoor wetenschappers ze alleen voor specifieke taken kunnen afstemmen en hoge onderhouds- en trainingskosten kunnen vermijden die gepaard gaan met grotere transformatormodellen.

Het is echter niet geheel open source: de toegang is beperkt tot onderzoeksgroepen en moet per geval door hen worden aangevraagd en door Meta worden goedgekeurd.

Open GPT-X

Het is altijd jammer als een wetenschappelijk project ontstaat uit angst om iets te missen en niet omdat er net genoeg inspiratie voor is. Dat is het geval bij de GPT-X-project: het wordt in Europa gekoesterd en gebrandmerkt als een reactie op GPT-3 en een hulpmiddel voor het vestigen van Europa's "digitale soevereiniteit". Het Duitse Frauenhofer Instituut is de belangrijkste motor van de ontwikkeling ervan, ondersteund door zijn langetermijnpartners uit de Duitse en Europese industrie en academische gemeenschap.

GPT-X is onlangs gestart en er is niet zo veel informatie over de voortgang ervan.

GPT-J en GPT-NEO

Eleuther AI is een onafhankelijke onderzoeksgroep die het doel van AI-democratisering nastreeft. Ze bieden twee kleinere modellen: GPT-X met 60 miljard parameters en GPT-NEO met slechts 6 miljard. Vreemd genoeg presteert GPT-X beter dan GPT-3 op het gebied van codeertaken en is het net zo goed in het vertellen van verhalen, het ophalen van informatie en het vertalen, waardoor het een perfecte machine is voor chatbots.

Google Switch-transformator

Het was moeilijk om te beslissen welke namen op deze lijst zouden moeten verschijnen en welke niet, maar Google verdient zeker een vermelding, tenminste om twee redenen.

De eerste is dat de internetgigant zijn transformator open-source heeft gemaakt.

Het tweede is dat de Schakeltransformator kreeg een nieuwe architectuur. Het heeft neurale netwerken die zijn genest in de lagen van het belangrijkste neurale netwerk. Dat maakt het mogelijk om de prestaties te verbeteren zonder de hoeveelheid benodigde rekenkracht te vergroten.

De Switch Transformer bevat 1,600 miljard parameters. Niettemin kon hij GPT-3 qua nauwkeurigheid en flexibiliteit nog niet omverwerpen; hoogstwaarschijnlijk vanwege de geringere omvang van de training van de Switch Transformer.

Conclusie

Overigens is opleiding een urgent vraagstuk in het veld: de onderzoekers hebben al alle Engelse teksten gebruikt die ter wereld beschikbaar zijn! Waarschijnlijk moeten ze het voorbeeld van Wu Dao volgen en binnenkort naar andere talen overstappen.

Een ander probleem is het probleem dat de Switch Transformer al heeft aangepakt: meer netwerkparameters met minder berekeningen. Het runnen van neurale netwerken veroorzaakt een grote uitstoot van kooldioxide. Daarom moeten betere prestaties het hoofddoel blijven, niet alleen om commerciële, maar ook om milieuredenen.

En dat wordt mogelijk dankzij de open-sourceprojecten: zij voorzien dit onderzoeksveld van nieuwe (menselijke) hersenen, nieuwe kennis en ideeën.

AI en natuurlijke taalverwerking hebben inspiratie uit de praktijk nodig. Bij AI Superior volgen we de updates en kijken we uit naar de implementatie van de bevindingen van open-sourceprojecten voor onze industriële klanten en hun behoeften. We nodigen u uit om gebruik te maken van onze expertise op het gebied van AI en natuurlijke taalverwerking voor elk gebruik, van online winkels en marketingonderzoek tot ondersteunende technische industrieën.

Laten we eens kijken naar alle voor- en nadelen van het pionieren in de machine learning-industrie en het introduceren van SOTA-benaderingen in uw bedrijf.

Bij AI Superior zijn we ervan overtuigd dat het essentieel is om de meest recente academische bevindingen op het gebied van ML te volgen, om nieuw voorgestelde methoden voor machinaal leren, trainingsdatasets en alles te kennen dat van belang is om uw ML-projecten succesvol en inkomstengenererend te houden.

Waarom we wetenschappelijk SOTA Machine Learning nodig hebben

Uniciteit maakt bedrijven tot sterke spelers. In de machine learning-industrie was het concurrentieniveau tien jaar geleden niet zo hoog, toen slechts een paar startups met ML durfden te werken. Maar tegenwoordig, nu ML zelf SOTA wordt voor data-intensieve bedrijven, wordt het steeds belangrijker om je rivalen een stap voor te zijn.

De wetenschappelijke gemeenschap genereert voortdurend veel veelbelovende bevindingen. Ze zullen niet allemaal snel in de sector terechtkomen. Je moet het zien als je kans om een nieuwe vondst op te doen die nog niemand anders in de branche heeft ontdekt.

Bedenk dat deze bevindingen vaak ontstaan in het hart van een vooraanstaande universiteit die de beste wetenschappelijke geesten en veel relevante ervaring heeft verzameld. U kunt profiteren van de resultaten die naar voren zijn gekomen in een unieke omgeving die u nooit meer zou kunnen creëren. En meestal zijn academische artikelen gratis of tegen een kleine vergoeding beschikbaar.

Wanneer u erin slaagt SOTA ML in uw bedrijf te implementeren, kunt u een serieuze boost in de prestaties van uw bedrijf verwachten. Met nieuwe benaderingen kunt u het aanbod van uw diensten uitbreiden, nieuwe klanten aantrekken en bestaande klanten omzetten in loyale klanten op de lange termijn. Uw klanten zullen weten dat u iets levert dat opvalt en hen helpt beter te presteren.

Bovendien kunt u met SOTA ML beginnen met het oplossen van problemen die met de bestaande methoden niet efficiënt konden worden opgelost. Dit is vooral belangrijk voor dienstverlenende bedrijven – zoals AI Superior – omdat het ons robuuster maakt tegen de gespannen concurrentie op de markt. Bij AI Superior werken we aan verschillende projecten met ambitieuze taken die vaak alleen goed kunnen worden aangepakt met een SOTA ML-aanpak.

Last but not least hebben wetenschappelijke bevindingen vaak problemen om de samenleving te bereiken, omdat academische gemeenschappen misschien wat los staan van het bredere publiek. De meeste bevindingen zijn van te hoog niveau om een directe impact op de eindgebruikers te hebben.

Door SOTA machine learning toe te passen, helpt u deze bevindingen te communiceren. Je vervult de rol van moderator.

Maar laten we enthousiast blijven, maar niet te euforisch worden. Wat zijn de nadelen als je een vroege SOTA ML-gebruiker bent?

State-of-the-art machinaal leren: dingen waar u op moet letten

We zeiden al eerder dat je voordeel kunt halen uit de kennis die niemand anders in de branche nog heeft en gebruikt. Maar het nadeel is dat het niet adopteren van academische kennis per definitie een happy-end-verhaal is. Het kan zijn dat sommige bevindingen niet direct van toepassing zijn op het echte leven of kostbaar zijn bij de implementatie ervan.

Bedenk eens hoeveel hoop we allemaal hadden op zelfrijdende auto's, en hoe minder we daarvan hebben nu we alle juridische problemen kennen die daarmee gepaard gaan.

Pionier zijn is altijd een risico. Niemand heeft het nog geprobeerd en de uitkomst is niet zeker. U beschikt wellicht over de beste SOTA ML-technologie, maar u begrijpt niet hoe u hiermee inkomsten kunt genereren.

Heel vaak is een van de redenen voor een vertraagde of mislukte implementatie het ontbreken van raamwerken die zouden moeten helpen uw bedrijfsmodel om te zetten in een op ML gebaseerd model. Soms beschikt u niet over een overbruggingstechnologie die de SOTA ML-aanpak kan verbinden met wat u daadwerkelijk voor eindgebruikers doet. Microcontrollers met ML-mogelijkheden vereisen bijvoorbeeld C-programmering en werken niet met andere raamwerken.

Je hebt ook mensen nodig met bepaalde vaardigheden. Om een real-time simulatie uit een academisch artikel over te nemen, moet je iemand met een PhD-diploma inhuren. Dit vereist niet alleen een geldinvestering, maar kan voor uw bedrijfscultuur een uitdaging worden om mensen met een academische achtergrond te integreren.

Daarom ligt het grootste risico in het proberen over te nemen van SOTA ML-benaderingen die nog niet zijn goedgekeurd en die nog niet commercieel aantrekkelijk zijn gebleken.

De veilige manier om SOTA ML naar uw bedrijf te brengen

Om moderator te worden, heb je mogelijk een andere moderator nodig. Het AI Superior-team kan u helpen bij het vinden van gloednieuwe ML-benaderingen. Als onderdeel van onze onderzoeks- en ontwikkelingsdienst, nemen we de recente academische artikelen door en identificeren we de artikelen waarvan onze klanten kunnen profiteren. Bovendien kunnen wij u helpen bij het implementeren van de door ons gevonden SOTA ML-aanpak. Zo hebben we Boehringer Ingelheim, een farmaceutisch bedrijf, geholpen met de succesvolle adoptie ervan nieuwe technologieën voor beeldherkenning. Dat heeft niet alleen gevolgen voor het bedrijf, maar ook voor de samenleving, aangezien het een krachtig hulpmiddel voor de diagnose van kanker heeft gekregen.

Conclusie

In hoeverre moet je als machine learning bedrijf de nieuwste ontwikkelingen in de wetenschap volgen?

Het is een moeilijke beslissing, omdat een grotere omvang meer inspanning kan betekenen voor uw bestaande team of de noodzaak om een nieuw team aan te nemen.

Het resultaat is niet gegarandeerd, maar kan een zeer positieve impact hebben op uw bedrijf en uw gemeenschap.

Natuurlijke taalverwerking, algemeen bekend als NLP, zorgt ervoor dat het computerprogramma de menselijke taal begrijpt zoals deze wordt geschreven en gesproken. Het wordt de natuurlijke taal genoemd, een onderdeel van kunstmatige intelligentie.

Met zijn lange bestaan van meer dan 50 jaar heeft NLP een assortiment praktische toepassingen op verschillende gebieden omvat, waaronder medisch onderzoek, business intelligence en zoekmachines. Het heeft ook wortels in de taalkunde.

NLP is belangrijk omdat het dubbelzinnigheid in taal kan oplossen en een praktische numerieke structuur aan de gegevens toevoegt voor tal van downstream-toepassingen, zoals tekstanalyse of spraakherkenning. Maar wist je hoe NLP werkt en waarom NLP zo belangrijk is? Dat zoeken we uit!
Hoe werkt natuurlijke taalverwerking?
NLP is belangrijk omdat het computers in staat stelt de natuurlijke taal te begrijpen zoals mensen dat doen. Het maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om informatie uit de echte wereld te verwerken, te verwerken en samen te vatten, zodat de computer het kan begrijpen, ongeacht of de taal wordt geschreven of gesproken.

Computers gebruiken programma's om de aan hen verstrekte informatie te verwerken, en deze wordt tijdens dit proces omgezet in code om de computer te helpen deze te begrijpen.

Het voorbewerken van gegevens is een van de twee hoofdfasen bij de verwerking van natuurlijke taal en omvat het opschonen en voorbereiden van de tekstgegevens zodat ze door machines kunnen worden geanalyseerd. In deze fase worden de kenmerken benadrukt en worden de gegevens in een werkbare vorm geplaatst, zodat het algoritme met de aangeleverde tekst kan werken.

Taalverwerkingstechnieken

Er kunnen verschillende natuurlijke taalverwerkingstechnieken worden toegepast, waaronder:

• Tokenisatie. – Tekst opsplitsen in kleinere eenheden.
• Stop met het verwijderen van woorden. – Het verwijderen van alledaagse, alledaagse woorden en het verlaten van het programma met ongebruikelijke woorden die de meeste informatie over de tekst bieden.
• Lemmatisering en stammen. – Het terugbrengen van de woorden tot hun primaire (stam)vormen voor eenvoudiger verwerking.
• Tagging van spraakgedeelten. – Markering van de woorden op basis van hun woordsoort (zelfstandige naamwoorden, bijvoeglijke naamwoorden, werkwoorden, enz.)

Nadat de gegevens zijn voorbewerkt, is de tweede kritische fase de ontwikkeling van algoritmen, die het programma helpt de gegevens te verwerken. Er zijn veel verschillende en essentiële algoritmen voor natuurlijke taalverwerking, maar er worden doorgaans twee hoofdvarianten gebruikt:

• Op machine learning gebaseerd systeem – Dit systeem maakt gebruik van statistieken. Machines leren taken uit te voeren via de verstrekte trainingsgegevens, waardoor ze hun strategieën kunnen aanpassen naarmate er meer gegevens worden verwerkt. Deze systemen combineren machine- en deep learning met neurale netwerken, waardoor NLP-algoritmen hun eigen regels kunnen aanscherpen door herhaaldelijk leren en verwerken van de informatie.

• Op regels gebaseerd systeem. Dit systeem maakt gebruik van zorgvuldig ontwikkelde taalregels. Deze methode werd al vroeg in de ontwikkeling van natuurlijke taalverwerking gebruikt en wordt vandaag de dag nog steeds gebruikt.

Natuurlijke taalverwerking in de gezondheidszorg

Als het gaat om natuurlijke taalverwerking in de gezondheidszorg, is dit wat u moet weten. Hoewel de manier waarop NLP meer dan alleen nuttig kan zijn in de gezondheidszorg vrijwel onbeperkt is, hebben we u enkele van de beste gebruiksscenario's gegeven:

• Verbetering van de klinische documentatie: In plaats van het handmatig beoordelen van EPD's (uitgebreide rapporten over de algehele gezondheid van de patiënt), gebruikt NLP geformuleerde gegevensinvoer en spraak-naar-tekst-dictatie om essentiële gegevens uit het EPD te halen op de zorglocatie. Hierdoor kunnen artsen zich concentreren op het bieden van de essentiële zorg aan patiënten die ze nodig hebben en wordt gegarandeerd dat de klinische documentatie nauwkeurig en actueel is.

• Versnellen van het matchen van klinische onderzoeken: Zorgaanbieders kunnen automatisch enorme hoeveelheden ongestructureerde klinische en patiëntgegevens controleren en gekwalificeerde kandidaten voor klinische onderzoeken bepalen met behulp van NLP. Dit helpt patiënten toegang te krijgen tot experimentele zorg die hun toestand dramatisch zou kunnen verbeteren en tegelijkertijd innovatie op medisch gebied zou ondersteunen.

• Ondersteunende klinische beslissingen: Het belang van natuurlijke taalverwerking wordt hier nogmaals aangetoond, omdat het artsen in staat stelt om toegang te krijgen tot gezondheidsgerelateerde informatie precies wanneer ze die nodig hebben, waardoor het gemakkelijk, snel en efficiënt wordt, en het hen in staat stelt betere beslissingen te nemen op het moment dat ze die nodig hebben. van zorg.

NLP-gebruiksscenario's in alledaagse toepassingen

Het is bekend dat natuurlijke taalverwerking uiterst praktisch en nuttig is en in veel moderne toepassingen in de echte wereld wordt gebruikt. Ongetwijfeld vertegenwoordigt natuurlijke taal een drijvende kracht achter machine-intelligentie.

We willen u kennis laten maken met enkele van de meest gebruikte en wijdverbreide voorbeelden: 

Machine vertaling

Een van de bekendste NLP-voorbeelden is Google Translate. Praktische machinevertaling houdt meer in dan het vervangen van woorden in de ene taal door woorden uit een andere taal. Hoewel niet perfect, is de kernweergave van Google Translate het vastleggen van de betekenis en de toon van de taal die wordt vertaald en, voor zover mogelijk, het woord, de zinsnede of de zin in een andere taal vertalen.

Machinevertalingstools hebben vanaf het begin enorme vooruitgang geboekt op het gebied van nauwkeurigheid. De beste manier om dit te testen is door een zin of zin in een andere taal te vertalen en dan weer terug, om te kijken of het zinvol is.

Spamdetectie

Hoewel het niet standaard is, gebruiken de beste toepassingen voor spamdetectie enkele NLP-oplossingen om e-mails te scannen op mogelijkheden voor tekstclassificatie. Het werkt allemaal omdat de oplossing voor natuurlijke taalverwerking de e-mails scant op zinnen, woorden die vaak worden gebruikt in spam of phishing.

Het kan allemaal gaan om slechte grammatica, financiële termen, ongepaste urgentie, bedreigende woordenschat en zelfs verkeerd gespelde bedrijfsnamen, om er maar een paar te noemen.

Virtuele assistenten

Je was je waarschijnlijk niet bewust van virtuele agenten en chatbots, maar virtuele assistenten zoals Alexa van Amazon en Siri van Apple worden aangedreven door AI, wat NLP betekent. Ze gebruiken spraakherkenning om stemcommando's en natuurlijke taalpatronen te identificeren om gepast of met nuttige opmerkingen te reageren.

Ook hebben ze de mogelijkheid om te reageren op getypte teksten. Een van de meest geavanceerde functies die bewijzen hoe noodzakelijk natuurlijke taalverwerking is, is het vermogen om in eigen woorden op vragen te reageren met behulpzame antwoorden.

Samenvatting van de tekst

Dankzij een nuttige NLP-techniek kan het programma grote hoeveelheden digitale teksten samenvatten en samenvattingen maken, waardoor mensen niet de hele test hoeven te lezen. De beste toepassingen voor tekstsamenvatting maken gebruik van semantisch redeneren en natuurlijke taalgeneratie (NLG) om waardevolle context en conclusies aan samenvattingen toe te voegen.

Sociale media sentimentanalyse: Met deze specifieke NLP-functie kunnen de systemen de taal analyseren die wordt gebruikt in posts, recensies en zelfs reacties op sociale media en emoties en attitudes extraheren die zijn afgeleid van producten, evenementinformatie en promoties. Dit helpt bedrijven op hun beurt deze feedback en gegevens te gebruiken in productontwerpen of reclamecampagnes.

Conclusie van natuurlijke taalverwerking

Natuurlijke taalverwerking overbrugt een cruciale kloof tussen software en mensen voor alle bedrijven. Het garanderen en ondersteunen van een gezonde NLP-aanpak is een continu proces, maar de resultaten zullen zichtbaar zijn in uw teams en bedrijf.

Bedrijven gebruiken enorme hoeveelheden ongestructureerde, tekstrijke gegevens en hebben een manier nodig om deze efficiënt te verwerken. Veel van de informatie die u online kunt vinden, wordt opgeslagen in databases. Het vertegenwoordigt de natuurlijke menselijke taal, en tot voor kort konden bedrijven deze gegevens niet analyseren. Om die specifieke reden kunnen we concluderen dat natuurlijke taalverwerking essentieel is.

Natuurlijke taalverwerking speelt een cruciale rol in technologie en de manier waarop mensen ermee omgaan. Het wordt gebruikt in veel echte en alledaagse toepassingen in de consumenten- en zakelijke wereld, waaronder cyberbeveiliging, chatbots, zoekmachines en big data-analyse. Hoewel het niet zonder uitdagingen is, wordt verwacht dat NLP weer een essentieel onderdeel zal worden van zowel de industrie als het dagelijks leven.

Voortdurende verbetering en ontwikkeling zijn cruciaal, en zonder de daadwerkelijke gebruikers zal het niet mogelijk zijn vooruitgang te boeken. De AI-programma’s laten zien hoeveel impact natuurlijke taalverwerking heeft op mensen, omdat deze zijn gemaakt met de gedachte om het leven en zakendoen voor iedereen gemakkelijker te maken.

Of je nu de kans hebt gehad om met een AI-aangedreven systeem te werken of niet, de huidige vooruitgang op dit gebied verbaast zelfs de mensen die er weinig kennis van hebben. De mogelijkheden die AI op elk gebied of elke niche biedt, zijn werkelijk fantastisch en blijven elk jaar groeien.

Als je films hebt gezien die opmerkelijke nieuwe technologieën laten zien die zich met AI diep in de toekomst afspelen, dan is dit waar we naartoe gaan. Het maakt al deel uit van de gezondheidszorg en alledaagse toepassingen, maar hoe zit het met AI en marketing gecombineerd? Vandaag bespreken we hoe AI in marketing wordt gebruikt en hoe het nog beter kan worden.

Wat is AI?

Kunstmatige intelligentie, beter bekend als AI, verwijst naar machines die zijn geprogrammeerd om te denken als mensen en hun acties na te bootsen door middel van een simulatie van menselijke intelligentie. Deze term correleert ook met elke machine of programma die menselijke geestachtige eigenschappen vertoont, zoals probleemoplossing of leren.

Rationaliseren en actie ondernemen om een specifiek doel te bereiken is het ideale kenmerk van elke AI. Een variant van kunstmatige intelligentie is machinaal leren, wat betekent dat computerprogramma’s geen hulp van mensen nodig hebben om te leren van en zich aan te passen aan nieuwe gegevens.

Wat is AI-marketing?

Als het gaat om AI in marketing, is het essentieel om één ding te begrijpen. AI-marketing maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om geautomatiseerde beslissingen te nemen op basis van gegevensverzameling, analyse en aanvullende opmerkingen van het publiek of economische richtingen die de marketinginspanningen kunnen beïnvloeden. Wanneer er behoefte is aan snelheid, wordt AI vaak ingezet bij marketinginspanningen. Dat is wat bekend staat als marketing voor kunstmatige intelligentie.

AI-marketingtools gebruiken klantprofielen en gegevens om te begrijpen hoe ze het beste met klanten kunnen communiceren. Ze kunnen ze op het juiste moment bedienen met op maat gemaakte berichten zonder de betrokkenheid van marketingteamleden, waardoor maximale efficiëntie wordt gegarandeerd.

Het wordt gebruikt om marketingteams te verrijken of meer tactische taken uit te voeren waarvoor voor veel hedendaagse marketeers minder menselijke nuance nodig is.

AI-marketingcomponenten

AI helpt marketeers contact te maken met hun consumenten. De volgende elementen van AI-marketing omvatten de meest uitstekende oplossingen van vandaag die ons in staat stellen de kloof te overbruggen tussen de grote hoeveelheden klantgegevens die worden verzameld en de bruikbare volgende stappen die kunnen worden gebruikt voor toekomstige campagnes:

Machinaal leren

Machine learning is van toepassing op computeralgoritmen die informatie kunnen analyseren en automatisch kunnen verbeteren door middel van ervaring. Het wordt ook aangedreven door kunstmatige intelligentie. Apparaten die machine learning beïnvloeden onderzoeken nieuwe informatie in relevante historische gegevens die kunnen rapporteren welke beslissingen zijn gebaseerd op wat in het verleden wel of niet heeft gefunctioneerd.

Big Data en analyses

De komst van digitale media heeft geleid tot een toestroom van big data, waardoor marketeers de mogelijkheid hebben gekregen om hun acties te begrijpen en op nauwkeurige wijze waarde toe te kennen aan alle kanalen. Dit heeft ook geleid tot een oververzadiging van data, omdat veel marketeers struikelen over het definiëren van welke datasets de moeite waard zijn om te verzamelen.

AI-platformoplossingen

Effectieve AI-aangedreven oplossingen voorzien marketeers van een toonaangevend platform voor het beheren van de enorme hoeveelheden verzamelde gegevens. Deze platforms kunnen inzichtelijke marketinginformatie uitstralen naar uw doelgroep, zodat u datagestuurde beslissingen kunt nemen over hoe u deze het beste kunt bereiken.

AI-marketinguitdagingen

Moderne marketing is afhankelijk van een diepgaand begrip van de behoeften en prerogatieven van de klant en het vervolgens snel en effectief inspelen op die kennis. Het vermogen om realtime, datagestuurde beslissingen te nemen, heeft AI naar de voorgrond gebracht voor marketingbelanghebbenden.

Marketingteams moeten echter verstandig zijn bij het bepalen hoe ze AI het beste in hun campagnes en procedures kunnen integreren. De evolutie en het gebruik van AI-tools bevinden zich nog in de beginfase. Daarom zijn er een aantal uitdagingen waarmee u rekening moet houden bij het afdwingen van AI in marketing.

Trainingstijd en gegevenskwaliteit

AI-tools weten niet automatisch welke stappen ze moeten nemen om marketingdoelen te bereiken. Ze hebben tijd en training nodig om organisatiedoelen, klantvoorkeuren, historische tendensen, algemene context en expertise te begrijpen. Het vergt tijd en voorspellende analyses, maar het brengt ook garanties voor de datakwaliteit met zich mee.

Stel dat de AI-marketingtools niet zijn getraind met gegevens van hoge kwaliteit die accuraat, actueel en representatief zijn. In dat geval zal het apparaat minder dan optimale conclusies trekken die niet overeenkomen met de wensen van de consument, waardoor de waarde afneemt.

Privacy

Zowel klanten als regelgevende instanties onderzoeken hoe organisaties hun gegevens gebruiken. Marketingteams moeten garanderen dat ze klantgegevens ethisch gebruiken en zich houden aan normen zoals de AVG, anders riskeren ze zware boetes en reputatieschade. Tenzij de tools precies zijn geprogrammeerd om nauwkeurige wettelijke richtlijnen te volgen, kunnen ze de grenzen overschrijden van wat acceptabel is bij het gebruik van consumentengegevens voor personalisatie.

Beste praktijken voor implementatie

Omdat AI-marketing een nieuwer instrument is, zijn er nog geen traditionele best practices vastgesteld om de initiële inzet van marketingteams te sturen.

Aanpassing aan een veranderend marketinglandschap

Sinds de opkomst van AI zijn we getuige geweest van een verstoring van de dagelijkse marketingactiviteiten. Marketeers moeten beoordelen welke banen zullen worden vervangen en welke banen zullen worden gecreëerd.

Voorspellende analyses in AI

Het is ook belangrijk om te begrijpen hoe voorspellende analyses worden gebruikt in AI. Eenmaal gekoppeld aan AI vormen de observaties van deze geavanceerde systemen de sleutel tot tijdigere en nauwkeurigere voorspellingen in de toekomst.

Over het algemeen is voorspellende analyse er om alle processen te verbeteren met behulp van historische gegevens en machinaal leren. In de kern is het opmerkelijk dat voorspellende analyses voorspellende modellen, datamining en machinaal leren omvatten, allemaal statistische technieken. Het maakt ook gebruik van huidige en historische statistieken om toekomstige resultaten te voorspellen of te schatten.

Degenen die niet zeker weten of voorspellende analyses een onderdeel zijn van kunstmatige intelligentie of niet, moeten zich ervan bewust zijn dat het een subset van AI is, bekend als een op statistieken gebaseerde methode die wordt gebruikt om gegevens en aannames te maken. Het belangrijkste doel ervan is om de waarschijnlijkheid van een bepaalde toekomstige uitkomst te voorspellen.

Als je je afvraagt of kunstmatige intelligentie en voorspellende analyses hetzelfde zijn, is er één belangrijk verschil. Het systeem van kunstmatige intelligentie doet aannames, test en leert vervolgens autonoom, terwijl voorspellende analyse bekend staat als de analyse van historische gegevens en bestaande externe gegevens die gedrag en patronen zoeken en vinden.

Kunstmatige intelligentie in digitale marketing

Als het gaat om AI, of kunstmatige intelligentie in de digitale markt, is het essentieel om te begrijpen dat AI alle marketeers in staat stelt om individuele communicatie onderling te personaliseren in plaats van de generieke doelgroepen waar alle professionals in marketing de afgelopen tijd op vertrouwden.

AI in online marketing is een technologie die werkt door het gedrag van een klant te voorspellen op basis van intelligentie, geleerd van hoe eerdere merken in het algemeen met elkaar omgingen. Voor degenen die zich afvragen hoe kunstmatige intelligentie de toekomst van digitale marketing zal veranderen, hebben we een aantal prognoses, hoewel de positieve impact nu zichtbaar is.

Allereerst is kunstmatige intelligentie in digitale marketing momenteel evident. Het verhoogt de productiviteit zodanig dat AI-algoritmen een groot aantal eentonige taken automatiseren. Het helpt de productiviteit te verbeteren en bespaart mensen geld en tijd.

Met AI in online marketing krijg je ook diepgaandere inzichten. Algoritmen van kunstmatige intelligentie kunnen de doelstellingen van het bedrijf en hun aankopen en beslissingen voorspellen. Vergeet ook de effectieve marketing niet, waarbij AI bedrijven helpt giswerk te elimineren.

Als bedrijfsleider of zakelijke beslisser kan het een enorme opgave lijken om te weten wanneer en hoe opkomende technologieën moeten worden toegepast. Kunstmatige intelligentie (AI) is zo'n technologie en neemt een unieke plaats in op de opkomende technologiemarkt in het algemeen. Er wordt geschat dat in 2021 80% van alle opkomende technologieën zal beschikken AI-fundamenten. Simpel gezegd: als u wilt investeren om uw bedrijf naar een hoger niveau te tillen, moet u zich bezighouden met AI. Maar hoe moeten bedrijfsleiders AI benaderen? Laten we kijken.

Het is tijd om te investeren in AI

We bevinden ons nu stevig in het tijdperk van AI en het negeren ervan is niet langer een optie. Bedrijven van elke omvang implementeren nu AI-oplossingen om meer efficiëntie, productiviteit en hogere inkomsten te behalen. Volgens onderzoek van Gartnerhad slechts 4% van de ondernemingen in 2019 AI geadopteerd. Slechts een jaar later heeft 14% van de ondernemingen AI ingezet, en nog eens 23% is van plan dit in de komende twaalf maanden in te zetten. Dit laat een duidelijk patroon zien; meer bedrijven investeren in AI dan ooit tevoren. De bedrijven die niet investeren lopen al snel het risico achterop te raken en hun concurrenten niet bij te houden.

Bepaal “Waarom”

Opkomende technologieën zoals AI en Data Science zullen op zichzelf niet op magische wijze problemen oplossen of uw bedrijf verbeteren. Het zijn hulpmiddelen die moeten worden gebruikt om uw huidige situatie te verbeteren. Wanneer u overweegt AI-oplossingen te implementeren, moet u bepalen waarom u ze wilt. Heeft u een specifiek doel voor ogen? Wilt u bijvoorbeeld uw communicatie met klanten uitbreiden buiten uw openingstijden? Of de reactietijden verkorten en de lasten voor uw klantenservicepersoneel verlichten? Dan is een chatbot een uitstekende investering.

Concentreer u op de gebieden waar u snel een aanzienlijke impact kunt maken

AI heeft een aantal werkelijk ontzagwekkende mogelijkheden, maar je hoeft het niet allemaal tegelijk te doen. Als u aan uw AI-reis begint, is het beter om u te richten op uw bedrijfsgebieden die de meest opmerkelijke verbetering door AI kunnen zien, maar waarvoor weinig inspanning nodig is. Eenvoudige robotische procesautomatisering kan de efficiëntie enorm verbeteren en de arbeidskosten op verschillende afdelingen verlagen, en is eenvoudig te implementeren. Een ander voorbeeld is de kredietscorecomponent die het acceptatieproces volledig kan automatiseren, het risico kan verminderen en tegelijkertijd de acceptatiegraad kan verhogen. Deze en andere eenvoudige AI-oplossingen zijn een goed beginpunt.

Haal de meest enthousiaste medewerkers aan boord

Volgens een onderzoek van Microsoft staan 67% van de ondervraagde leidinggevenden en 59% van de ondervraagde werknemers open voor experimenten met AI. Dit toont een duidelijke interesse en opwinding rond AI op onze werkplekken. Als je AI-oplossingen succesvol wilt implementeren, moet je deze interesse koesteren. Hoe doe je dit? Door in gesprek te gaan met de medewerkers die het meest enthousiast zijn over AI. Deze medewerkers zullen uw AI-promotors zijn en het veel gemakkelijker maken om veranderingen door te voeren.

Gebruik AI-democratisering in uw voordeel

In een democratische samenleving zijn alle mensen en hun opvattingen vertegenwoordigd. Dus als iets wordt gedemocratiseerd, kunnen alle mensen de voordelen van een hulpbron ervaren (in dit geval AI). Er is momenteel een enorm tekort aan vaardigheden op het gebied van datawetenschappen, waardoor het voor bedrijven moeilijk wordt om grip te krijgen op hun data. Het is echter niet allemaal slecht nieuws. Er zijn talloze gratis of betaalbare AI-algoritmen beschikbaar die u kunt gebruiken om een beter inzicht in uw gegevens te krijgen.

Bent u een bouwer of een koper?

U moet twee opties kiezen wanneer u besluit AI te implementeren; Wilt u een kant-en-klare AI-oplossing kopen of uw eigen oplossing bouwen? De meeste experts zijn het erover eens dat het kopen van een kant-en-klaar algoritme de gemakkelijkste manier is om AI-processen te starten. Kant-en-klare AI-applicaties zijn snel te implementeren, over het algemeen goedkoper, en het onderhoud is eenvoudiger en goedkoper. Vaak zijn dit soort oplossingen echter niet op maat gemaakt om precies uw probleem aan te pakken; ze kunnen beperkt zijn in functionaliteit en uiteindelijk nutteloos worden als u zich realiseert dat u unieke analyses nodig heeft. In dit geval is het bouwen van uw eigen analyses de enige juiste manier om verder te gaan.

Data als mentaliteit

Data spelen een integrale rol bij het sturen van de toekomst van het bedrijf, vooral als het gaat om AI en analytics. Het is essentieel dat elke medewerker een goed inzicht heeft in data en hoe deze kunnen worden ingezet om bruikbare inzichten te verkrijgen. Dit geldt voor medewerkers van elk niveau, van lagere medewerkers tot C-Suite medewerkers. Iedereen moet data op een basisniveau begrijpen, en sommige werknemers moeten er een dieper inzicht in hebben als het bedrijf wil slagen in de adoptie van AI.

Wees weloverwogen en opzettelijk in uw benadering van ethiek

Sommige bedrijven raken overdreven enthousiast over de mogelijkheden van AI en machinaal leren en vergeten de ethiek. Vertrouwen is al lange tijd een probleem bij AI, vooral als het gaat om de adoptie van AI in het bedrijfsleven. Veel mensen zijn huiverig voor AI en willen daarom hun blootstelling daaraan beperken. Eén manier om dit te overwinnen is door weloverwogen en doelbewust te zijn in uw benadering van ethiek. Vergeet niet om een duidelijke reeks ethiek en afspraken vast te stellen rond het gebruik van AI in uw bedrijf. Studies hebben aangetoond dat bedrijven die dit doen, beter presteren dan bedrijven die dat niet doen met 9%.