Email 2.0: Как нейросети меняют маркетинг в 2025 году - стр. 25

Пример: Предиктивная аналитика позволила одной компании заранее выявить «холодные» сегменты и скорректировать стратегию, что снизило отток клиентов на 15 %.Прогнозирование поведения пользователей: Нейросети анализируют историю взаимодействия с клиентами и предсказывают вероятность совершения целевых действий (покупок, подписок), что помогает оптимизировать стратегию кампаний.

5.1.3. Быстрый старт: от идеи к применению

Для быстрого начала работы с нейросетями достаточно выбрать подходящий инструмент или платформу, такие как TensorFlow или PyTorch, и ознакомиться с базовыми примерами кода. В следующих разделах мы подробно рассмотрим, как развернуть первую модель и начать обучение, чтобы вы могли самостоятельно экспериментировать и интегрировать нейросетевые решения в свои маркетинговые стратегии.

5.2. Развертывание первой модели: пошаговое руководство

5.2.1. Инструкция по установке фреймворков

Для работы с нейросетями наиболее популярны два фреймворка: TensorFlow и PyTorch. Они предоставляют мощные средства для построения, обучения и отладки моделей.

Установка TensorFlow:

Убедитесь, что у вас установлен Python (рекомендуется версия 3.7 или выше).

Установите TensorFlow через pip:

pip install tensorflow

Проверьте установку:

print(tf.__version__)import tensorflow as tf

Установка PyTorch:

Перейдите на официальный сайт PyTorch и выберите параметры установки в зависимости от вашей операционной системы и поддержки GPU.

Например, для Linux и CPU выполните:

pip install torch torchvision torchaudio

Проверьте установку:

print(torch.__version__)import torch

5.2.2. Примеры кода для базового обучения модели

Ниже приведены простейшие примеры для создания и обучения нейросетевой модели на основе TensorFlow и PyTorch.

Пример на TensorFlow (Keras API):

print("Accuracy:", accuracy)import tensorflow as tf fromtensorflow.keras.models import Sequential fromtensorflow.keras.layers import Dense import numpy as np # Генерация искусственных данных: задача классификации X = np.random.rand(1000, 20) # 1000 примеров, 20 признаков y = np.random.randint(2, size=(1000, 1)) # бинарная метка # Определение модели model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(20,)), Dense(32, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компиляция модели model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Обучение модели model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32) # Оценка модели loss, accuracy = model.evaluate(X, y)

Пример на PyTorch:

print("Accuracy:", accuracy)import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # Генерация искусственных данных X = torch.rand(1000, 20) # 1000 примеров, 20 признаков y = torch.randint(0, 2, (1000, 1)).float() # бинарная метка # Определение модели classSimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(20, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 32) self.fc3 = nn.Linear(32, 1) self.relu = nn.ReLU() self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.relu(self.fc1(x)) x = self.relu(self.fc2(x)) x = self.sigmoid(self.fc3(x)) return x model = SimpleModel() # Определение функции потерь и оптимизатора criterion = nn.BCELoss() optimizer =optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Обучение модели epochs = 10 for epoch in range(epochs): model.train() optimizer.zero_grad() outputs = model(X) loss = criterion(outputs, y) loss.backward() optimizer.step() print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}, Loss: {loss.item()}") # Оценка модели model.eval() with torch.no_grad(): predictions = model(X) predicted = (predictions > 0.5).float() accuracy = (predicted.eq(y).sum() / float(y.shape[0])).item()