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贵阳vi设计公司原文分享：

营销人员面临的挑战是如何克服围绕机器学习和AI的夸张和神秘主义。营销行业热议机器学习和AI的营销应用将如何使我们更有效并改变我们的营销方式。问题在于，虽然我们都渴望接受创新并获得竞争优势（这是机器学习最明确提供的），但对我们中的许多人来说，这听起来是不可及的，超出了我们典型的市场营销能力。然而，在未来五年内，我们相信机器学习将成为市场营销人员期望拥有的日常技能，将其作为标准嵌入我们的软件和流程中。当今市场营销人员面临的挑战是克服围绕机器学习和人工智能的夸张和神秘主义，以了解它对他们可能意味着什么。太多了，太多了。我可以很容易地为您提供大量的统计数据，例如IBM的说法等等。我发现检查我个人生成的数据更简单。此时，我的手机在我的口袋里，创建关于我的位置和移动的数据。我的iWatch在我的手腕上带着我的心跳，追踪我有多活跃。我的笔记本电脑及其应用程序正在跟踪我的行为和我所做的事情（以及不喜欢做的事情）。这些活动中的每一个都在某人的电子表格中创建另一行数据，这些数据无疑将被用于销售我（以及像我这样的人），更多的是STUFF。现在，数以百万计的人和数以百万计的时刻，你开始感觉到一直在创建的数据量。那么机器学习在这方面扮演了什么角色？机器学习如何帮助我们克服这些问题？这有助于理解人们所做的各种决定。我们可以通过IBM在20世纪90年代末开发的Cynefin框架（发音为Kuh-nevin）来实现这一点。Cynefin框架告诉我们，有五种类型的决策：简单的、复杂的、复杂的、混沌的和无序的。我们将看其中的前四个。简单的决策代表已知的知识。这些决策是可预测的、面向流程的和最佳实践决策，几乎不需要经验或专业知识。需要分析的决策，可能有许多不同的可能结果。作出复杂的决定

贵阳vi设计公司总结：

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