How to Read 人工智能與經濟環境預測消費者行為方法 AI TECHNOLOGY AND ECONOMC ENVIRONMENT HOW PREDICTS CONSUMER BEHAVIOR METHODS PDF
看來，未來（AI）機器學習將使搜索進一步發展。搜索工程師將向其業務用戶提供經過改進的建議，並使用較少的人工來預測消費者的需求。對於IBM計算機示例，它表明今天存在的90％的數據是在過去兩年中創建的。如此龐大的數據爆炸使品牌商有機會快速發現其客戶和潛在客戶中的最新趨勢，時尚和時尚並作出反應。這將使公司能夠更好地與年輕的消費者互動，從而獲得對最新趨勢的影響力並使用品牌。他們聯繫在一起以幫助定義自己是誰。因此，品牌必須在消費者繼續前進之前對其進行識別和使用，但是大量可用數據可以製造出來。這是一項資源密集型任務。對於下一個示例，一家在線服裝店Lesara使用此機器學習來通知其產品決策，通常會從內部和外部來源收集信息。當它的趨勢-觀察鞋。Lesara有超過20種款式，每天售出數百雙。它專注於為消費者提供產品，最新趨勢使Lesara每年平均開發50,000件新產品。相比之下，每年有11,000件舊物品。因此，（AI）大腦在人腦中似乎具有預測消費者行為的分析能力。 再例如，Lesara是一家在線服裝店，在從內部和外部來源收集信息之後使用機器學習決策。LED鞋子是其最受歡迎的產品之一，其趨勢發現軟件標誌著一個穿著類似鞋子的博主開始使用LED鞋子。現在，Lesara擁有超過20種款式，每天售出數百雙。Lesara致力於為消費者提供最新趨勢，因此平均每年可開發50,000件新商品，而競爭對手Lara則為11,000件。看來（AI）機器學習可以幫助Lesara商業預測鞋類消費者在未來的鞋類市場趨勢中傾向於選擇購買哪種鞋類設計或樣式。因此，Lesara可以成功預測鞋類消費者的品味，並且可以製造出許多款式新穎的鞋。（AI）機器學習可以收集全球過去的鞋子消費者的鞋子購物經驗，然後分析得出結論並成功地向lesara推薦。這將使鞋類消費者更喜歡這種體驗，並使Lesara可以通過了解體驗的上下文來宣傳其不同的新鞋款或設計，以傳遞相關信息。 但是，（AI）機器學習將面臨製造商如果將這項技術用於預測消費者行為時需要擔心的風險。它是在樣本消費者的隱私問題上，以避免發生投訴的機會。但是，機器學習可以將此數據綁定在一起，以識別單個消費者正在使用的數十億個設備。這可以幫助品牌了解如何將消費者的參與和行為歸因於在不同上下文和不同時間的不同信息。因此，機器學習可以幫助品牌樹立通過任何廣告渠道促銷其產品的信心。何時，這種新的（AI）機器學習技術可以總結出如何設計其產品最具吸引力，因為它可以更準確地預測消費者的行為，從而與人類自身的預測判斷力進行比較。看來（AI）機器判斷力比人類判斷力更準確。 例如，谷歌正在遠離cookie，而使用登錄數據來跟踪用戶並向用戶進行搜索。它計劃通過在線視頻擴大品牌提升工具的範圍。因此，消費者對可交付的上下文做出了響應，發現它具有說服力並且易於通過（AI）機器學習決策進行導航。例如，時尚品牌可以將其YouTube視頻和博客聚合到移動上下文營銷體驗中，例如將以品牌為中心的上下文聚合到個人購物活動中，從而使購物者有一種體驗，他們很可能會記住並告訴他們的朋友任何新的購物方式。通過（AI）機器學習工具的產品設計風格推薦，從這些互聯網廣告渠道進行產品設計推廣。什麼是（AI）深度學習技術來預測環境行為消費 （AI）深度學習技術導致人工智能技術的性能增強和通用化。它影響了信息技術領域的全球領導者，宣布其打算利用深度學習技術解決諸如氣候變化等環境問題。因此，這將幫助農業企業種植任何植物性食物：蔬菜，水果，大米，如果農民可以應用（AI）深度學習技術解決環境問題以影響植物性食物的生長，那麼它們很容易長大。如果全年的季節變化非常好，並且適合任何植物性食物在農田中輕鬆生長，例如雨水充足，土壤足以使任何植物性食物在農田中生長。屆時，水果，大米，蔬菜等農業業務將對全球農民有很大的好處。 問題是如何在環境領域中使用深度學習技術來預測環保消費的狀況。我們使用遞歸神經網絡（RNN模型）根據Google搜索查詢數據預測了環保消費指數。為了證明指標的準確性，我們將RNN模型的預測準確性與普通最小二乘模型和人工必要網絡模型的預測準確性進行了比較。例如，RNN模型比任何其他模型都能更好地預測環保消費指數。我們預計RNN模型在大數據環境中的性能會更好，因為隨著數據量的增長，深度學習技術將會越來越多。因此，深度學習技術可用於環境預測中，以防止氣候變化造成的損害影響任何水稻，蔬菜，番茄，馬鈴薯，水果等。任何國家的耕地中容易種植不同的植物性食物。 以韓國為例，2014年，超過800個政府機構在生態產品上花費了2.2萬億韓元。但是，很少在這些機構之外購買綠色產品。發生這種現象的原因是，消費者的態度和行為之間存在鴻溝，即環境態度是相對於“綠色”食品和服務的消費做出決策的主要因素（Jorea Environmental Ministry，2015）。因此，有必要了解那些會導致可持續發展行為和消費的消費者態度。 環境消耗預測 最近，許多研究人員利用互聯網用戶在Google趨勢，推文等頻道上發布的消息，研究了環保消費和家庭指數以及自殺率預測。（AI）深度學習技術互聯網渠道能否預測環境消耗？如何影響綠色政策的環保消費態度？韓國科學家使用Google趨勢提供的搜索查詢數據估算了環保態度，並通過回歸分析證實，環保態度與環保態度指數呈正相關。他們還解釋說，居民的環保態度在政策制定中起著重要作用。過去，大多數通過指數計算的家庭消費指數都是通過調查計算得出的，但是（AI）深度學習技術工具“大數據”最近受到了研究關注（Lee等人，2016年）。 似乎（AI）深度學習技術可以幫助農業出口國的農民，例如美國，英國，加拿大，新西蘭，澳大利亞，日本，中國，印度等。它們可以預測任何大米，番茄，馬鈴薯的環境行為消費，水果，蔬菜等植物食品的消費者。它們的有益優點包括：
