Ana sayfa
/
Teknoloji
/
Yapay zekanin kullanici deneyimi analizi bağlaminda en bũyúk katma değeri aşağidakilerden hangisiyle açiklanabilir? Kullanicilarin deneyim hakkindaki sübjektif algilarin yok sayarak sadece nicel metriklere odaklanmak Büyúk hacimli kullanic etkileşim verilerini işleyip, gizl davranissal orüntüleri (patterns) kesfederek tasarim onerileri sunmak Kullanicilarin geri bildirimlerin filtreleyerek sadece olumlu gõrüşleri dikkate almak Analiz sonuçlarini sadece onceden tanimlanmis sablonlara uydurmak Analiz aşamasinda insani yargilari tamamen ortadan kaldirip, sadece tesadúfi kararlar almak

Soru

Yapay zekanin kullanici deneyimi analizi bağlaminda en bũyúk katma değeri
aşağidakilerden hangisiyle açiklanabilir?
Kullanicilarin deneyim hakkindaki sübjektif algilarin yok sayarak sadece nicel
metriklere odaklanmak
Büyúk hacimli kullanic etkileşim verilerini işleyip, gizl davranissal orüntüleri
(patterns) kesfederek tasarim onerileri sunmak
Kullanicilarin geri bildirimlerin filtreleyerek sadece olumlu gõrüşleri dikkate almak
Analiz sonuçlarini sadece onceden tanimlanmis sablonlara uydurmak
Analiz aşamasinda insani yargilari tamamen ortadan kaldirip, sadece tesadúfi
kararlar almak

Yapay zekanin kullanici deneyimi analizi bağlaminda en bũyúk katma değeri aşağidakilerden hangisiyle açiklanabilir? Kullanicilarin deneyim hakkindaki sübjektif algilarin yok sayarak sadece nicel metriklere odaklanmak Büyúk hacimli kullanic etkileşim verilerini işleyip, gizl davranissal orüntüleri (patterns) kesfederek tasarim onerileri sunmak Kullanicilarin geri bildirimlerin filtreleyerek sadece olumlu gõrüşleri dikkate almak Analiz sonuçlarini sadece onceden tanimlanmis sablonlara uydurmak Analiz aşamasinda insani yargilari tamamen ortadan kaldirip, sadece tesadúfi kararlar almak

Çözüm

4.5188 Voting
avatar
Meral
Usta · 5 yıl öğretmeni
Uzman doğrulaması

Cevap

Yapay zekanin kullanici deneyimi analizi bağlaminda en büyúk katma değeri, büyúk hacimli kullanic etkilegim verilerini işleyip, gizl davranissal orüntüleri (patterns) kesfederek tasarim onerileri sunmaktır. Bu yöntem, kullanici deneyimlerini daha kapsamlı ve doğru bir şekilde analiz ederek, yapay zeka sistemlerinin performansını ve kullanıcı memnuniyetini artırmaya yardımcı olur.
Derecelendirmek için tıklayın: