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Os modelos supervisionados e não supervisionados deep learning são duas formas diferentes de analisar dados de texto.

O uso das tecnologias deep learning em processos de consulta cidadã massiva permite processar rápida e eficientemente milhares de propostas a fim de dar viabilidade a este tipo de exercício democrático.

Um índice para realmente entender seus clientes

A análise da pesquisa, especialmente as respostas abertas a perguntas, é uma fonte de dados valiosa para qualquer organização. Há maneiras manuais de classificar e classificar estes dados, e também opções através do uso da Inteligência Artificial.

Neste relatório construímos um sistema para detectar mensagens urgentes e de alto risco em um aplicativo de bate-papo conectando seus usuários a psicólogos. Com um grupo de psicólogos voluntários, categorizamos pares de segmentos de conversas em mensagens de alto risco que requerem atenção urgente e mensagens normais. Anotamos 1795 exemplos, dos quais 612 são emergências. Estávamos, portanto, enfrentando um problema de classificação desequilibrada.

O termo Low-Code foi usado pela primeira vez em 2014 pelos analistas da Forrester. O relatório publicado naquele ano mencionava que plataformas Low-Code com uma interface gráfica e elementos de arrastar e soltar reduziriam drasticamente a quantidade de codificação manual necessária para lançar um projeto. A tecnologia LCNC é derivada de tecnologias RAD (Rapid Application Development) mais antigas, tais como Lotus Notes ou Microsoft Access, que também permitiram que equipes fora de TI fizessem parte do desenvolvimento, mas ainda exigiam um conhecimento profundo.

A análise de conversas reais entre cidadãos e governo ou organizações que atendem pessoas nas áreas de saúde, educação, segurança, etc. através da aplicação de deep learning modelos como os utilizados por Deep Talk, é uma ferramenta poderosa para políticas públicas, extraindo dados relevantes para a tomada de decisões diretamente da conversa de um cidadão e não através de métodos indiretos.

Deep Talk é uma ótima plataforma para analisar o conteúdo no Twitter.

Obter os dados do Twitter às vezes pode ser complicado. Mas, com algumas ferramentas, o processo pode ser fácil.

Empresas que podem utilizar dados não estruturados como um ativo relevante em suas decisões têm uma vantagem sobre aquelas que tentam acessar apenas 20% do total de dados disponíveis.

Processamento de Linguagem Natural (PNL) é uma disciplina com uma longa história. Ela nasceu nos anos 50 como uma sub-área de Inteligência Artificial e Linguística, com o objetivo de estudar os problemas derivados da geração automática e compreensão da linguagem natural. Embora trabalhos de períodos anteriores possam ser encontrados, foi em 1950 que Alan Turing publicou um artigo intitulado "Inteligência" que propôs o que agora é chamado de teste de Turing como critério de inteligência (ver teste de Turing).

Modelos de classificação usando deep learning podem acelerar o processo de criação de bots de bate-papo.

As plataformas AI sem código são o futuro e Deep Talk é a plataforma líder para análise de texto.

As conversas escritas com os clientes são uma enorme fonte de dados que muitas vezes não é utilizada devido à complexidade de seu processamento. Deep Talk permite que as empresas, o sucesso do cliente, a experiência do cliente e as equipes de IA transformem esses dados não estruturados em dados valiosos para a tomada de decisões.

O Net Promoter Score (NPS) é uma ferramenta que ajuda as empresas a medir a probabilidade de seus clientes recomendarem seus produtos ou serviços a outros. Os clientes classificam a empresa em uma escala de 0 a 10 e são agrupados como Promotores, Passivos, ou Detratores. Para calcular o NPS, a porcentagem de Detratores é subtraída da porcentagem de Promotores. Quanto maior o NPS, mais felizes e mais leais são os clientes. O NPS pode ser usado com outras métricas para melhorar a experiência do cliente.

O Transactional Net Promoter Score (tNPS) é uma medida que as empresas utilizam para avaliar a satisfação do cliente após uma transação ou interação específica. Os clientes são classificados em três categorias: promotores, passivos e detratores. O tNPS é ligeiramente diferente do Net Promoter Score (NPS) na medida em que este último avalia a satisfação geral do cliente com a marca.

As empresas podem prever a satisfação do cliente e o NPS usando Inteligência Artificial.

2023 é um ano em que a Inteligência Artificial será intensamente utilizada para compreender os clientes.

7 melhores ferramentas de análise de pesquisa para 2022. Algumas plataformas são muito tradicionais e com muitos anos no mercado, e outras como Deep Talk estão perturbando o mercado usando técnicas de IA como a aprendizagem de máquinas e deep learning para analisar os dados.