Почему нейросети почти бесполезны в работе: взгляд маркетолога В последний год все больше шумихи вокруг нейронных сетей и их потенциала для революции в digital-бизнесе. Однако, как предприниматель с опытом работы в онлайн-бизнесе, я могу с уверенностью сказать, что нейронные сети - далеко не панацея, как их часто представляют. Хотя в некоторых областях применения они могут иметь свои достоинства, когда дело доходит до практического применения в профессиональной среде, нейронные сети часто оказываются не на высоте. Вот почему: Отсутствие интерпретируемости Одним из самых больших недостатков нейронных сетей является их недостаточная интерпретируемость. Для маркетолога очень важно понимать причины, лежащие в основе результатов, полученных алгоритмом. Нейронные сети с их сложной архитектурой и _множеством скрытых слоев делают невероятно трудным определение факторов, влияющих на результат. Ограниченные данные для обучения Нейронные сети превосходны, когда они обучаются на огромных обьемах данных. Однако во многих бизнес-сценариях получить такие обширные и разнообразные наборы данных зачастую нереально. ChatGPT не способен найти уникальный опыт и разжевать его для рядового _предпринимателя. Это ограничение представляет собой серьезную проблему для маркетологов и копирайтеров, которым необходимо работать с небольшими, более конкретными наборами данных. Нейронные сети с трудом справляются с обобщением ограниченных данных, что _приводит к снижению производительности и ненадежным прогнозам. Неверная информация Еще одной серьезной проблемой нейронных сетей является их уязвимость к неверным данных и неправильному пониманию контекста. Этот фактор подразумевает "галлюцинации" нейросети, например, ChatGPT. Она может тупо приукрасить тот или иной факт. Для маркетолога это представляет серьезный риск, когда он полагается на нейронные сети для принятия важных решений. Представьте себе, •что вся стратегия кампании строится на прогнозах, которые могут легко оказаться _недостоверными - это рецепт катастрофы. Что в итоге Хотя нейронные сети многообещающи в различных областях, они далеки от того, чтобы стать панацеей для маркетологов и копирайтеров. Отсутствие возможности интерпретации, ограниченное количество обучающих данных, восприимчивость к атакам _противника и высокие вычислительные требования делают их использование в реальной рабочей среде затруднительным. Как профессионалам, очень важно критически _оценивать практичность и пригодность нейронных сетей для конкретных случаев использования. Вместо этого маркетологам и копирайтерам следует сосредоточиться на использовании других подходов, основанных на данных, которые обеспечивают большую прозрачность, надежность и экономическую эффективность для проведения успешных маркетинговых кампаний.
2 года назад