Koja je razlika između AI i mašinskog učenja?

AI i mašinsko učenje

Trenutno se koristi mnoštvo koncepata - prepoznavanje uzoraka, neuroračunanje, duboko učenje, mašinsko učenjeitd. Sve to zaista potpada pod opći koncept umjetne inteligencije, ali pojmovi se ponekad pogrešno zamijene. Ono što se ističe je da ljudi često izmjenjuju umjetnu inteligenciju sa mašinskim učenjem. Mašinsko učenje je podskupina AI, ali AI ne mora uvijek uključivati ​​mašinsko učenje.

Umjetna inteligencija (AI) i mašinsko učenje (ML) transformišu način na koji timovi proizvoda formiraju razvojne i marketinške strategije. Ulaganja u AI i mašinsko učenje nastavljaju se eksponencijalno povećavati iz godine u godinu.

LionBridge

Šta je umjetna inteligencija?

AI je sposobnost računara da izvodi operacije analogne učenju i donošenju odluka kod ljudi, kao što je stručni sistem, program za CAD ili CAM ili program za percepciju i prepoznavanje oblika u sistemima računarskog vida.

rječnik

Šta je mašinsko učenje?

Mašinsko učenje grana je umjetne inteligencije u kojoj računalo generira pravila koja su u osnovi ili se temelje na sirovim podacima koji su u njega uneseni.

rječnik

Mašinsko učenje je proces kojim se miniraju podaci i pomoću njih otkriva znanje pomoću algoritama i prilagođenih modela. Proces je:

  1. Podaci jesu uvozi i segmentirani u podatke o obuci, podatke o validaciji i podatke o testovima.
  2. Model je izgrađen koristeći podatke o obuci.
  3. Model je potvrđena protiv podataka o provjeri.
  4. Model je podešen za poboljšanje preciznosti algoritma korištenjem dodatnih podataka ili prilagođenih parametara.
  5. Potpuno obučeni model je razmještene za predviđanje novih skupova podataka.
  6. Model i dalje ostaje testirano, potvrđeno i podešeno.

U okviru marketinga, mašinsko učenje pomaže u predviđanju i optimizaciji prodajnih i marketinških napora. Kao primjer, možda ste velika kompanija s hiljadama predstavnika i dodirnim točkama s izgledima. Ti se podaci mogu uvesti, segmentirati i stvoriti algoritam koji ocjenjuje vjerovatnoću da će potencijalni klijent izvršiti kupnju. Tada se algoritam može testirati na osnovu vaših postojećih test podataka kako bi se osigurala njegova tačnost. Konačno, nakon provjere valjanosti može se primijeniti kako bi vaš prodajni tim dao prednost svojim potencijalnim kupcima na temelju vjerojatnosti zatvaranja.

Sad s provjerenim i istinitim algoritmom, marketing može primijeniti dodatne strategije kako bi vidio njihov utjecaj na algoritam. Statistički modeli ili prilagođavanje algoritma mogu se primijeniti za testiranje više teorema protiv modela. I, naravno, mogu se akumulirati novi podaci koji potvrđuju da su predviđanja bila tačna.

Drugim riječima, kao što Lionbridge ilustrira u ovoj infografiji - AI nasuprot mašinskom učenju: u čemu je razlika?, trgovci su sposobni upravljati donošenjem odluka, povećati učinkovitost, poboljšati rezultate, isporučiti u pravo vrijeme i savršeno korisničko iskustvo.

Preuzmite 5 načina na koji će AI transformirati vašu strategiju

AI vs mašinsko učenje

Šta ti misliš?

Ova stranica koristi Akismet kako bi smanjila neželjenu poštu. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.