Koja je razlika između AI i strojnog učenja?

AI i strojno učenje

Trenutno se koristi mnoštvo koncepata - prepoznavanje uzorka, neuroračunanje, duboko učenje, stroj za učenjeitd. Sve to stvarno potpada pod opći koncept umjetne inteligencije, ali pojmovi se ponekad pogrešno zamijene. Ono što se ističe jest da ljudi često izmjenjuju umjetnu inteligenciju sa strojnim učenjem. Strojno učenje podskup je kategorije AI, ali AI ne mora uvijek uključivati ​​strojno učenje.

Umjetna inteligencija (AI) i strojno učenje (ML) transformiraju kako timovi proizvoda oblikuju razvojne i marketinške strategije. Ulaganja u AI i strojno učenje nastavljaju se eksponencijalno povećavati iz godine u godinu.

LionBridge

Što je umjetna inteligencija?

AI je sposobnost računala da izvodi operacije analogne učenju i donošenju odluka kod ljudi, kao što je stručni sustav, program za CAD ili CAM ili program za percepciju i prepoznavanje oblika u računalnim sustavima vida.

Rječnik

Što je strojno učenje?

Strojno 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

Strojno učenje proces je kojim se miniraju podaci i iz njih otkriva znanje pomoću algoritama i prilagođenih modela. Postupak je:

  1. Podaci su uvozni i segmentirani u podatke o treningu, podatke o validaciji i podatke o testovima.
  2. Model je sagrađen koristeći podatke o obuci.
  3. Model je ovjeren protiv podataka o provjeri valjanosti.
  4. Model je tuned kako bi se poboljšala točnost algoritma korištenjem dodatnih podataka ili prilagođenih parametara.
  5. Potpuno obučeni model je razmještene za predviđanje novih skupova podataka.
  6. Model i dalje ostaje testirano, provjereno i podešeno.

Unutar marketinga, strojno učenje pomaže u predviđanju i optimizaciji prodajnih i marketinških napora. Kao primjer, mogli biste biti velika tvrtka s tisućama predstavnika i dodirnim točkama s izgledima. Ti se podaci mogu uvesti, segmentirati i stvoriti algoritam koji ocjenjuje vjerojatnost da će potencijalni klijent izvršiti kupnju. Tada se algoritam može testirati na temelju vaših postojećih testnih podataka kako bi se osigurala njegova točnost. 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 prilagođene prilagodbe algoritma mogu se primijeniti za testiranje više teorema protiv modela. I, naravno, mogu se prikupiti novi podaci koji potvrđuju da su predviđanja bila točna.

Drugim riječima, kao što Lionbridge ilustrira u ovoj infografiji - AI nasuprot strojnom 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 nasuprot strojnom učenju

Što vi mislite?

Ova web stranica koristi Akismet za smanjenje neželjene pošte. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.