Maschinelles Lernen ist eine Methode zur Datenanalyse, die die Erstellung analytischer Modelle automatisiert. Es ist ein Zweig der KI, der auf der Idee basiert, dass Systeme mit minimalem menschlichem Eingriff aus Daten lernen, Muster identifizieren und Entscheidungen treffen können.
Probieren Sie es jetzt ausMaschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache oder NLP ist ein Zweig der KI, der Computern hilft, die menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu manipulieren. NLP stützt sich auf viele Disziplinen, einschließlich Informatik und Computerlinguistik, um die Lücke zwischen menschlicher Kommunikation und Computerverständnis zu schließen.
Probieren Sie es jetzt ausComputer Vision ist ein Bereich der KI, in dem Computer darin geschult werden, die visuelle Welt zu interpretieren und zu verstehen. Mithilfe digitaler Bilder von Kameras und Videos sowie Deep-Learning-Modellen können Maschinen Objekte genau identifizieren und klassifizieren - und dann auf das reagieren, was sie „sehen“.
Probieren Sie es jetzt ausUm eine Zielgruppe mit geringer Qualität zu erkennen, verwendet HypeAuditor ein speziell geschultes ML-Modell, das auf dem Ensemble maschineller Lernalgorithmen basiert und über 53 Muster verwendet, um verdächtige Konten zu erkennen. Infolgedessen werden 95,5% aller bekannten Betrugsaktivitäten mit einer mittleren Fehlerrate von 0,73% festgestellt.
HypeAuditor stützt sich auf modernste Algorithmen zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache, um eine syntaktische und semantische Analyse durchzuführen und die Bedeutung menschlicher Sprachen abzuleiten, um die Authentizität von Kommentaren zu analysieren. Der Algorithmus überprüft Konten auch auf verdächtige Muster und Verhaltensweisen, die bei Bots und anderen Konten mit geringer Qualität festgestellt wurden.
Mithilfe von Computer-Vision-Methoden versteht HypeAuditor den Inhalt von Bildern und erkennt Alter und Geschlecht der Zielgruppe. Dies hilft Werbetreibenden, Zielgruppen besser zu erreichen und ihre Kampagnen vielfältiger zu gestalten.
Um die Interessen der Zielgruppe zu identifizieren, verwendet HypeAuditor eine Reihe von Klassifizierungsalgorithmen, die auf einem Ähnlichkeitsmaß basieren (einschließlich KNN, Native Bayes und BM25).
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