. Давайте посмотрим, какие типы данных чаще всего используются в бизнесе для обучения ИИ:
Текстовые данные: Это самый распространённый вид данных.
Отзывы клиентов: комментарии на сайте, в социальных сетях, письма в службу поддержки.
Записи телефонных разговоров (после преобразования в текст).
Электронные письма, чаты.
Статьи, новости, отчёты.
Документы: договоры, счета, накладные.
Базы знаний: часто задаваемые вопросы (FAQ) и ответы на них.
Как используется ИИ: Для анализа настроений (понять, доволен ли клиент), для чат-ботов, для суммаризации текстов, для поиска информации.
Изображения и видео: Визуальный контент.
Фотографии товаров (например, для распознавания похожих товаров).
Фотографии дефектов продукции на производстве.
Видео с камер наблюдения (для анализа трафика в магазине, распознавания лиц).
Медицинские снимки (рентген, МРТ).
Как используется ИИ: Для распознавания объектов, классификации изображений, выявления аномалий, систем безопасности.
Числовые данные и временные ряды: Всё, что можно выразить числами и имеет отношение ко времени.
Данные о продажах: количество проданных единиц, цена, дата.
Финансовые транзакции: суммы, типы операций, время.
Данные с датчиков: температура, давление, показания счётчиков.
Данные о трафике веб-сайта: количество посетителей, время на сайте, клики.
Котировки акций, курсы валют.
Как используется ИИ: Для прогнозирования (продаж, спроса, цен), обнаружения мошенничества, оптимизации процессов, финансового анализа.
Поведенческие данные: Как пользователи взаимодействуют с вашими продуктами или услугами.
История просмотров на сайте или в приложении.
Клики, прокрутки, время, проведённое на странице.
Последовательность действий пользователя.
Данные о взаимодействии с рекламой.
Как используется ИИ: Для персонализированных рекомендаций, оптимизации пользовательского интерфейса, предсказания оттока клиентов.
Аудиоданные: Звуковая информация.
Записи звонков в колл-центрах.
Голосовые команды.
Музыка.
Как используется ИИ: Для распознавания речи, голосовых помощников, анализа тона голоса (эмоций).
Помните, что для одной и той же задачи могут понадобиться данные разных типов. Например, чтобы предсказать, какой новый фильм понравится зрителю, нейросети могут понадобиться не только данные о его прошлых просмотрах (числовые и поведенческие), но и текстовые отзывы других пользователей о фильме, а также его жанр и актёрский состав.