如果您希望创建自己的自定义 AI 应用程序

则在 ML 和 DL 之间进行选择取决于多种因素，包括具体任务和可用资源。

ML 可能足以分析客户人口统计数据和过去的购买历史。DL 则更适合于执行更复杂的任务，例如从社交媒体互动中了解客户情绪。

其他需要考虑的因素包括：

• 数据质量和可用性。ML和 DL 模型的成功在很大程度上取决于数据的质量和数量。确保您的数据干净、井然有序且足够全面，以训 WhatsApp数据 练有效的模型。

• 选择正确的工具和技术。有大量可用于开发 ML 和 DL 模型的工具和平台，例如TensorFlow、PyTorch和scikit-learn。检查哪种适合您的特定要求。

• 道德和隐私问题。使用 ML 和 DL 分析客户数据时，请注意道德影响并遵守相关的数据保护法规，以维护客户信任。

• 技能和培训。实施 ML 和 DL 需要专 如果您 业技能。您可能需要培训现有员工、外包开发或聘请具有数据科学和 AI 专业知识的新人才。

如果你有兴趣了解更多有关 ML 和 DL 的知识，请查看Coursera、Udacity和edX等教育平台。课程范围从初级到高级，通常针对特定行业或应用量身定制。

深度学习和机器学习在销售领域的未来

人工智能已经影响了我们的销售方式，每 品牌迷恋：爱上 Eileen Fisher 的 5 个理由 天都有新的进展公布。更强大的计算能力将使各种规模的销售团队能够处理更多数据、识别新模式并改善工作方式。

以下是一些预计将在未来几年影响您销售业绩的关键创新。

人工智能系统将能够从更小的数据集中学习。

虽然传统机器学习系统和先进的深度学习模 购买线索 型所需的数据量有所不同，但仍然是越多越好。

销售团队获取有效建模所需的大数据的能力通常有限。但据《连线》杂志联合创始人兼《必然》一书作者、人工智能专家凯文·凯利 (Kevin Kelly) 称，这种情况可能很快就会改变。

无需大量数据即可训练复杂的神经网络的能力意味着每个销售团队都将能够从先进的 ML 模型中受益。

人工智能驱动的销售优化

AI 销售助理已经可以帮助销售团队做出更明智的决策，并且在不久的将来可能会变得更加高效。ML 和 DL 模型将促进销售智能，实现实时决策和解决问题。

例如，销售团队将能够根据最新数据调整策略并调整价格。

在许多情况下，AI 将处理销售团队需要处理的更耗时的任务。销售自动化已经管理了大量的日常工作，但我们预计自动化将帮助实现更高级的用例。

从潜在客户生成到达成交易，ML 和 DL 模型将自动化和优化各种销售流程。销售团队将集中时间建立关系和制定战略。

生成式人工智能将在视频制作中变得更加流行

2023 年是生成式人工智能（深度学 如果您 习的一个子集）的重要一年，因为 ChatGPT 等应用在全球成为头条新闻。软件公司发布了无数工具来帮助销售团队处理从发送外联电子邮件到分析通话记录等所有事务。

虽然人们现在已经习惯了在几秒钟内生成文本和图像，但视频技术尚未达到同样的水平。不过，根据《麻省理工技术评论》人工智能高级编辑威尔·道格拉斯·海文的说法，你很快就能实现这一目标。