B2C Data

让我们考虑一下它们不会提供帮助的情况。

个人或公司不知道期望的结果

无论人工智能有多复杂，如果用户不知道需要达到的结果，它就无法解决问题。例如，如果公司员工不知道品牌理念是什么，那么任何神经网络都无法为企业创建徽标。

人工智能解决明确定义的问题。它并 法国电话生成 不是什么能够读懂人心的魔法工具。为了使神经网络能够响应所需的查询，必须正确组合它们。在此之前，与品牌经理和营销人员交谈以获取有关期望结果的信息非常重要。

需要获得非标准解决方案

神经网络无法发明任何全新的东西。任何人工智能都会根据可用材料生成模板选项。此外，简单的神经网络无法了解特定地区顾客的兴趣。

生意有问题

正如前面所指出的，神经网络是一个有用的工具，但它不能为公司本身解决所有问题。例如，人工智能不太可能创造出独特的销售主张，从而立即增加公司的收入并使其摆脱危机。

有关神经网络的常见问题
有关神经网络的常见问题

神经网络与传统算法相比有哪些优势？
它们可以对数据中的复杂依赖关系进行建模，自动从原始信息中提取特征，学习、适应变化，执行与分类、回归、自然语言识别、图像识别等相关的任务。