对于营销人员而言，了解消费者的需求和理想状态（理想情况下甚至是在他们还没有这么做之前）就一直是当务之急。人工智能（AI）可以使这项工作变得容易得多，尤其是随着深度学习的出现。深度学习是AI的一个子集，深圳包装设计公司可以通过帮助企业预测消费者的行为来改变营销的未来。这是一种机器学习方法，它使用类似于生物大脑中发现的分层或“深度”神经网络来学习技能和解决复杂问题的速度超过了人们。它可以帮助计算机（或机器人）处理“人类”任务，例如感知物体，识别语音和翻译语言。

在给定一组输入的情况下，深度学习提供了一种训练AI预测输出的方法。听起来很容易，但事实并非如此：相比传统的机器学习技术，深度学习需要人类进行更少的数据预处理，而深度学习则需要大量的数据集和大量的计算能力。但是，如果深度学习系统可以访问这些关键元素，则可以学习相当准确地预测人类行为。考虑“预测性视觉”实验。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员训练了深度学习系统，以预测“办公室”等节目中场景中的人物是拥抱，亲吻，握手还是五岁以下。观看了600多个小时的YouTube视频后，系统可以在43％的时间内预测动作。根据深圳包装设计公司研究人员的说法，现有算法只能在36％的时间内完成。

深度学习预测人类行为的能力的另一个著名示例涉及自动驾驶汽车。康奈尔大学和斯坦福大学的研究人员开发了“ Brains4Cars”系统，该系统包括摄像头，传感器和可穿戴设备，用于监控驾驶员的肢体语言和车辆周围的交通状况。当驾驶员似乎快要出车祸时，系统会发出警报。该系统的算法可以提前约3.5秒预测驾驶员的行为。

发现新客户-并提前几个月预测消费者行为

这些实验取得了令人信服的结果，但是对营销人员来说，结果是什么？随着深度学习技术的不断发展和完善，深圳包装设计公司最终可以将其收集的有关大量在线和离线渠道的当前，以前和潜在客户的所有海量数据投入使用。随着物联网的不断发展，深度学习将成为营销人员更重要的工具，并且从各种各样的设备生成和收集更多有关消费者行为的数据。

将大数据与深度学习相结合将帮助企业创建个性化的营销方法，从而吸引可能购买其产品的任何人。要更好地了解这个机会，请查看深圳包装设计公司首席执行官兼联合创始人Jeremy Fain的这篇文章。他的热狗立场比喻阐述了如何基于现有客户和其他数据的深度神经网络算法如何帮助识别未来的客户。