无监督机器学习

在无监督学习中，机器学习系统仅提供输入数据。它没有给出正确的预测来与其答案进行比较。相反，这种机器学习的目标是使用模式识别来发现数据中隐藏的趋势。

例如，它可能会发现隐藏的模式或具有相似特征的数据聚类。您可以给它一个数据集和一个提示，例如“这些资料有什么共同点？”，程序就会找到人类可能需要花费数小时甚至数天才能发现的模式。

这可以在客户细分和个性化等领域提供有价值的 WhatsApp数据 见解。

无监督学习算法的示例包括：

• K 均值聚类。一种根据相 无监督 关数据点的相似性对其进行分组的聚类算法。

• 层次聚类。通过组合最相似的聚类将相关数据点分组在一起的模型。

• 自组织映射。一种使用“降维”过程 提供一些有吸引力的东西来吸引游客 来提供复杂数据的可视化表示的模型。

3.强化学习

在强化学习中，模型与未标记的数据进行交互，做出决策并从结果中学习。它不会提前给出正确答案。相反，它会通过反复试验找到正确答案。

它们通过反馈进行学习。每个正确的预测都会得到一个积极的信号，反之亦然。随着时间的推移，它将学会完成手头任务的最佳策略。

企业经常使用这些算法进行动态 购买线索 定价和产品推荐系统。

强化学习算法的示例包括：

• Q 学习。一种根据未来可能获得的回报来学习如何采取最佳行动的模型。

• 策略梯度。一种学习如何制定“决策策略”以获得更好回报的模型。

• 深度 Q 网络。一种将 Q 学习与神 无监督 经网络相结合的算法，帮助模型在复杂环境中学习最优策略。

机器学习如何应用于销售？

由于计算机科学和人工智能的进步，机器学习应用的数量呈指数级增长。

以下五个关键用例展示了机器学习如何改善您的销售流程：

1. 它有助于创建更准确的销售预测

销售预测涉及根据过去的销售数据预测未来的销售情况。利用这些准确的预测，企业可以预测需求、管理库存并做出战略决策。

如果没有机器学习，企业就需要手动分析销售数据，这会花费大量的时间和精力。

机器学习算法可以通过以下方式增强销售预测：

• 历史数据分析。机器学习算法可以分析大量销售数据。由此，它们可以识别人眼可能看不到的趋势。

• 外部变量。机器学习模型不仅限于历史销售数据。它们还可以使用天气预报、市场指标等来做出更好的预测。

• 实时预测。机器学习算法可以实时适应数据，帮助您快速应对变化。

让我们考虑一家销售太阳镜的虚构公司。在机器无监督  学习出现之前，他们使用历史数据点和趋势来预测销量。例如，他们通常在夏季销售更多的太阳镜。

然而，他们现在投资了机器学习算法，并为其输入了大量数据。这些信息可能包括销售数据、网站流量、社交媒体趋势、天气预报和经济指标。

该模型可能会注意到网络访问量增加，热浪即将来临。它预测需求将激增，公司将增加库存以满足需求。

同样，如果模型预测销售额会下降，他们可以发起促销电子邮件活动来应对。

2. 它可以自动化并提高潜在客户评分

通过潜在客户资格审查，公司可以根据潜在客户的购买意愿对其进行排名。这有助于销售人员专注于最有可能转化的潜在客户，从而更轻松地达成销售。

机器学习可以通过创建预测性潜在客户评分算法来提供帮助。分析成功的转化意味着他们可以建立一个模型来预测每个潜在客户转化为客户的可能性。

这样的模型可以分析每个销售线索的更广泛的因素。它可能包括人口统计、行为和市场数据，从而做出更准确的预测。