機械学習と人工知能について学びましょう

公開: 2021-08-22

データ駆動型の意思決定に対するほぼ普遍的な賞賛を聞くでしょうが、多くの企業はまだそのような戦略を実行することができていません。 どうして? 昨年Econsultancyが調査したマーケターの75%が認めた障壁のひとつは、特に人工知能(AI)と機械学習の分野で、データと分析に関する必要なトレーニングと教育を受けているマーケティング分野が少なすぎることです。

この状況は、雇用の課題と、必要なスキルセットを所有または開発できる人々にとっての大きな機会の両方につながります。

あなたの会社や代理店がまだトレーニングプログラムを実施していない場合は、最新のテクノロジーを身に付けることができる無数のオンラインサービスがあるので、自分の手で問題を解決することをお勧めします。 また、すべてがプログラマーを対象としているわけではありません。つまり、マーケターが機械学習とAIを最大限に活用するための最良のユースケースと必要な構成要素を理解するのに役立ちます。

1.Amazonの「機械学習大学」

小売大手は今週、社内トレーニングプログラムをより広い世界に開放することを決定しました。 アマゾン独自のAWS製品は多くのチュートリアルの焦点ですが、これらの30を超えるセルフサービスのセルフペースの無料デジタルコースは、他のプラットフォームに適用できるより一般的な概念もカバーしています。

マーケターに最も適した道は、おそらくビジネスの意思決定者、そしておそらく私たちの間でよりオタクな人、データサイエンティストを対象とした道でしょう。

Twitterのプロフィール画像に示されているMattWood博士は、Amazon WebServicesのAIと機械学習を率いています。

AWSのAIのGMであるMattWoodは、「彼らが機械学習の旅のどこにいるかに関係なく、顧客からよく聞かれる質問の1つは、「チームの機械学習スキルの成長をどのように加速できるか」です。

各トレーニングパスは、人工知能の定義と謎解きを目的としたコースから、そのようなテクノロジーの特定のアプリケーションを探索するクラス(AWSアプリケーションを使用してnatch)に進みます。 各コースには、基礎/基礎、中級、または上級のラベルが付いているため、自分のペースで進めることができます。

コース例:

  • DL / ML / AIの謎を解き明かす(基本)
  • ビジネス上の課題に対する機械学習(基本)
  • 機械学習のユースケース:コールセンター(基本)
  • チャットボットとの通信(中級)

2. GoogleAIから学ぶ

Googleが機械学習とAIに関連する独自のクラウドサービスを提供しているように、テクノロジーの機能について開発者やビジネスの意思決定者を教育することも目的としています。

Googleのリソースには、動画から1時間のコース、サンプルコード、ハンズオンガイドまですべてが含まれています。 Amazonと同様に、役割を選択して、適切な深さで、従事しているAI /機械学習プロセスの段階に適用できる最も有用である可能性が高いリソースを見つけることができます。マーケターには、ビジネスの意思決定者、データサイエンティスト、そして…好奇心旺盛な猫が含まれます。

コース例:

  • 機械学習問題フレーミング入門(コース)
  • MLでのデータ準備と機能エンジニアリング(コース)
  • 機械学習の7つのステップ(AIアドベンチャー)(ビデオ)

Yufeng Guoは、現実的な例を使用してAIの概念を説明しています。

3. AIの要素–Reaktorとヘルシンキ大学

HBO、Airbus、Nokia、News Corpなどのクライアントと協力しているフィンランドのビジネスコンサルタントReaktorは、ヘルシンキ大学と協力して、「AIとは」で始まり、両方を探求し続けるこの詳細なオンラインコースシリーズをまとめました。アプリケーションとテクノロジーの意味。

サイトによると、カリキュラムは基本的な数学以外の既存の知識を期待しないように設計されていますが、コースにはかなりの取り組みが必要になります。 シリーズ全体を完了するには6週間以上かかると予想されますが、デザイナーは資料を最大限に活用するために6週間の期限を設定することをお勧めします。 6つの部分はそれぞれ、関連するリンクをどれだけ探索するかに応じて、5〜10時間かかるように設計されています。

他のいくつかの可能性とは異なり、Elements of AIは完全にテキストベースおよび画像ベースですが、描画、クイズ、または同様のことを行うことで対話するように求めるセクションがあります。したがって、取得するよりも難しい場合があります。ビデオの助けを借りて、これらの概念を把握します。

また、ビジネスの役割や関心のある分野に関係なく、すべての人のための1つのコースとして構成されているため、必然的に、より一般的なものになります。 わかりやすい入門書であり、ヘルシンキ大学のオープンユニバーシティプログラムを通じてコースを受講したことで単位を取得することもできます。

コース例:

  • AIとは何ですか?
  • AI問題解決—例として検索エンジンを使用します
  • AIの意味

4. MarTechTodayのリソース

1時間のコースやクイズはありませんが、MarTech Todayは、AIと関連テクノロジーをマーケティングの問題に適用する方法に関する具体的な情報を入手するのに最適な場所です。 以下は、スピードを上げるのに役立つ基本的な記事の一部です。

  • 機械学習とは何ですか?マーケターはなぜ気にする必要がありますか?
  • 未来は今です:AI、ブロックチェーンが業界の最大の課題のいくつかをどのように解決するか
  • 人工知能はマーケティングエージェンシーにとって何を意味しますか?
  • Googleが説明する、機械学習の仕組み
  • 機械学習とは一体何なのか、そしてなぜ[検索マーケティング担当者として]気にする必要があるのでしょうか。

そして、AIとMLをあなたのために機能させることに関するいくつかのより高度な記事:

  • AIはビッグゲームのチケットを必要としません
  • 人工知能から具体的な行動へ:AIの洞察を大規模に実行する
  • AIマインドセットの構築:今すぐスキルセットを特定して開発する時が来ました

また、機械学習と人工知能のアーカイブには、マーケターにとって貴重な情報が豊富に含まれています。

5.マイクロソフトAIビジネススクール

マイクロソフトは、開発者ではなくビジネスの意思決定者を対象とした無料のAI教育シリーズを開始しました(ただし、開発者向けのプログラムもあります)。 戦略、文化、人工知能の責任ある使用に焦点を当てています。

コース例:

  • ビジネスリーダーのためのAIテクノロジーの紹介
  • ビジネス価値を生み出すためのAI戦略を定義する
  • ビジネスでAI対応の文化を育む方法を見つける
  • ビジネスにおける責任あるAIの指針を特定する

マーケターがAIとMLについて自分自身を教えるために使用できる他の優れたリソースについて知っていますか? それらを一緒に送ってください。このガイドに追加することを検討します。