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清单：
神经网络对商业无用的情况
让我们考虑一下它们不会提 电报号码列表 供帮助的情况。
个人或公司不知道期望的结果
无论人工智能多么复杂，如果用 读者咨询馆员是文学界的终极媒人 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。它并不是什么可以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 选择加入列表 东西。任何人工智能都会根据可用的材料生成模板选项。此外，简单的神经网络无法了解特定地区客户的兴趣。
生意有问题
正如前文所述，神经网络是一个有用的工具，但它无法解决公司本身的所有问题。例如，人工智能不太可能创造出一个独特的销售主张，从而立即增加公司的收入并使其摆脱危机。
关于神经网络的常见问题
关于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。