学习中汲取价值，您仍然需要有人支持机器，将根据用户研究和深入数据分析构建的想法、概念和设计 灌输 给它。 虽然基于 的算法可以测试数百种组合或为最相关的流量部分提供最佳变体，但创建这些变体仍然取决于人类。 的创始人 对人工智能在优化领域的扩散有这样的说法： 窥视拉贾： 在优化方面， 机器 和算法将比人类做得更好。在很多情况下，这已经是事实了。看看 如何为他们工作（转换）最好的部分提供最好的数字体验（ 变化 ）。人类对此深恶痛绝。设置静态的 如果这样那么那。
样 的个性化规则已经成为
历史在数据分析、寻找用户行为与完成销售的可能性之间的相关性和因果关系方面，机器将轻松击败人类。 哈佛商业评论称 数据科学家 是 世纪最性感的工作，但它已经开始成为机器 将接管的工作之一。自动化数据科学平台可以处理更多、更快的数据 塞浦路斯手机号码列表 没有偏见 并产生洞察力，将其可视化，进行报告，甚至采取即时行动。 最好的数据科学家当然会留下来，但 我知道一点 的那种人将变得毫无用处。 不久的未来的优化者仍然需要提出可能的数字体验版本 包括编写与人类相关的文案以及为各种。
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争论 亚里士多德，林肯和荷马辛普森可以教给我们关于说服艺术的内容，有 七种逻辑罪恶 假比较：两件事很相似，所以它们一定是一样的。 错误示例：使用的示例是错误的、令人难以置信的、不相关的或错误解释的。 以无知为证：缺乏具体的例子证明某事不存在。 重言式：证明和实际结论是一样的。 错误选择：给出的选择数与实际存在的选择数不相等。 转移注意力：分散观众对主要问题的注意力。 错误的结局：证明未能得出具体的结论。 杰伊将七大罪 急诊室清单 归结为三个核心错误错误的证明错误的结。
