管理将为托管服务供应商提供数据保护
是的,您没听错。人工智能正在缓慢但必定接管我们的电子邮件营销工作。在电子邮件营销活动中不符合人工智能的品牌和企业被抛在后面。当然是这样。在一切都在发展的世界中,为什么电子邮件营销会有所不同? 大约80%的业务专业人员强烈认为,需要电子邮件营销来提高客户保留率。进一步增强其功能的任何事情都是明智的人们会选择它。让我们深入了解如何利用人工智能进行电子邮件营销。 什么是人工智能 人工智能是许多不同的原生技术的捆绑,例如机器学习,深度学习,计算机视觉等。最重要的是,所有这些技术都结合在一起。技术的组合有助于机器(程序)执行某些认知任务,达到人类执行它们的水平。有时甚至比人类本身更高。 曾经和Alexa或Siri聊天吗?是的,人工智能就在您的日常生活中。他们都使用人工智能做自己的事情。人工智能用于根据客户的搜索/查看历史或模式向他们提供新产品或服务。一切都在我们身边,它已经使我们生活中的许多事情变得平淡。现在是电子邮件营销利用AI增强其有效性的时候了。 为什么在电子邮件营销中使用人工智能 像人工智能所触及的任何其他领域一样,它为电子邮件营销创造了奇迹。如果使用AI正确完成,电子邮件营销可以得到优化,驱动和更加有效。对于任何营销活动,都需要优化两个非常重要的方面,而AI正是针对电子邮件营销–
AI通过合并数据点使一切成为可能。它利用现有的洞察力来优化广告系列的各个方面以进行转化。它有效地减少了有关电子邮件活动的小而关键参数的猜测。 如何在电子邮件营销中使用人工智能
Python的弱点 很慢,很慢 这可能很容易。 速度通常被认为是开发人员关注的重点之一,并且可能会持续不可预见的时间。 Python变慢的主要原因之一,实际上可以归结为2 – Python被解释为与编译相反,最终导致执行时间变慢; 以及它是动态类型的(在执行过程中,Python会自动推断变量的数据类型)。 实际上,这种" Python慢"的观点在初学者中往往起很大作用。 对,是真的。 但只是部分。 以TensorFlow为例,这是Python提供的机器学习库。 这些库实际上是用C ++编写的,并且可以在Python中使用,有点像是围绕C ++实现的Python"包装器"。 Numpy甚至在一定程度上也是如此。 它有一个GIL(l) Python速度缓慢的主要原因之一是存在GIL(全局解释器锁定),该功能一次只能执行一个线程。 虽然这可以提高单线程的性能,但是它限制了并行性,在这种并行性中,开发人员必须实现多处理程序而不是多线程程序,以提高速度。 对于内存密集型任务不是很好的 当对象超出范围时,Python会自动进行垃圾回收。 它旨在消除C和C ++涉及的很多内存管理复杂性。 由于指定数据类型的灵活性(或缺乏灵活性),Python消耗的内存量可能会迅速爆炸。 此外,Python可能不会注意到的一些错误可能会在运行时弹出,最终使开发过程变慢了很多。 (编辑:惠州站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |