Словарь основных понятий и терминов соц сетей, SMM, ИИ, цифрового контента и нейросетей

Словарь терминов в социальных сетях

Терминология социальных сетей постоянно развивается и обогащается новыми понятиями. 

Чтобы быть в курсе современных трендов и эффективно взаимодействовать в онлайн-пространстве, необходимо знать основные термины и их значения. 

Мы предлагаем вашему вниманию словарь наиболее распространенных терминов, используемых в социальных сетях.

Словарь терминов в SMM продвижении

По-другому это словарь SMM-щика. И вот сейчас мы проверим вас. Знаете ли вы все термины SMM-продвижения?

К примеру, что такое нативка? Как ни странно, но это нативная реклама, просто определение сократили сами SMM-щики, постоянно общаясь друг с другом в чатах. 

Многие слова давно вам известны, но с течением времени они могли трансформироваться в профессиональной среде.

Словарь терминов в цифровом контенте

Мир цифровых технологий постоянно меняется, и вместе с ним меняется и язык, которым мы описываем эти изменения. Раньше было достаточно простого копирайтинга, то есть написания текстов. Но сегодня, когда мы взаимодействуем с компьютерами и телефонами каждый день, появилась новая профессия — UX-копирайтер. Что оно обозначает и где применяется?

Вкратце это написание текстов для интерфейса продукта. Дословно UX (user experience) переводится как «опыт пользователя» или, по-другому, впечатление, которое сформировалось у человека, например, от работы с каким-то интерфейсом мобильного приложения или программы или онлайн-сервиса. 

Словарь терминов в искусственном интеллекте и нейросетях

Пожалуй, это один из самых больших и сложных разделов, скорее, для профессионалов, чем обычных обывателей, для которых такая терминология, скорее, еще больше усложнит понимание.

К примеру, технический термин Data Mining. Дословно означает глубинный анализ данных. Чтобы собрать и сформировать эти данные, необходимо применить различные алгоритмы как для поиска зависимостей (к примеру, модели), так и новых знаний. 

На практике выделяют два больших класса моделей: одни – описательные, другие – предсказательные. Чтобы точно определить, какой на данный момент используется класс, за основу берут классические статистические данные, где используются машинное обучение (например, нейронные сети) и самообучающиеся алгоритмы (к примеру, деревья решений).