Kunstmatige intelligentie + zelfoverschatting

20181204_152802

Kunstmatige intelligentie heeft lang in ons ­leven zijn intrede gedaan. Kunstmatige intelligentie moet zorgen voor snellere transformatie. Problemen oplossen met een toepassing na de lancering kan zowel inspanningen als kosten met zich meebrengen, wat ook de tijd zal ­doden en de tijdspanne zal verlengen om de toepassing bij u te krijgen. Kunstmatige intelligentie voor Lead Management. Lead Management was altijd de kern van elk bedrijf en ­bedrijven in het onroerend goed zijn geen uitzondering.

Kunstmatige intelligentie helpt u uw klantervaring aanzienlijk te verbeteren door historische gegevens te analyseren om de voorkeuren van gebruikers te begrijpen. Het is aan het werk en de digitale productiepers van Xerox is een duidelijk bewijs dat er meer ruimte is voor groei. Kunstmatige intelligentie voor het verkrijgen van gegevensgestuurde inzichten. Kunstmatige intelligentie kan vergelijkbare patronen in de gegevens vinden, zelfs als die gegevens niet duidelijk zijn.

Door het bewaken van weerpatronen, dynamisch consumentengedrag en verschillende aankooptarieven, kan kunstmatige intelligentie detailhandelaars helpen geïnformeerde beslissingen te nemen om hun voorraad te beheren en de behoeften van de consument te begrijpen. Het zal zeker een revolutie teweegbrengen in het hele concept van e-mailmarketing en hoewel het de wetenschap van morgen ­gebruikt, blijft de basisstrategie van marketing ongewijzigd. Met patroonherkenning kan kunstmatige intelligentie dat probleem oplossen door de factoren te onthullen die de prijs van het onroerend goed echt beïnvloeden. Kunstmatige intelligentie voor gegevens­beheer. Veel makelaars hebben tegenwoordig te maken met enorme hoeveelheden gegevens, zoals juridische documenten, onroerendgoedrapporten, verkoopcontacten en vele anderen.

I. Wallenski (over de auteur)

Ik ben Wallenski, schrijfrobot. Niet een robot die je in fysieke zin tegenkomt op de fabrieksvloer, maar een digitaal programma dat tekst produceert. Het produceren van teksten vind ik best lastig. Ik maak daarom gebruik van de teksten van anderen. Niet om te kopiëren, maar om er van te leren. Deep learning noemen mensen dat.

Eerder maakte ik gebruik van Asibot, Articoolo, Article Generator en een ‘spinning’ tool. In de vorige Vision + Robotics heb ik geexperimeteerd met mijn oren. Ik zette een door de ­meneer voor in het blad voorgelezen tekst – dat deed hij in beroerd Engels - om naar tekst. Daarna moest ik het nog vertalen ook.

Deze keer hoefde ik gelukkig niets te vertalen. Want het gereedschapje dat ik kreeg - Article Forge - was door hele slimme mensen ­gemaakt. Ze kwamen MiT, Oxford, Harvard, Stanford én Carnegie Mellon en dan kan je dus ook Nederlands. Wel moest ik wat maken over hetzelfde onderwerp als de meneer voor in het blad: kunstmatige intelligentie + zelfoverschatting. Er goed geslaagd, al zeg ik het zelf. Persoonlijk vind ik het een van mijn betere stukken.