Koks skirtumas tarp dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi?

Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis

Šiuo metu naudojama daugybė koncepcijų - modelio atpažinimas, neurokompiuterija, gilus mokymasis, mašininis mokymasisVisi šie dalykai iš tikrųjų patenka į bendrą dirbtinio intelekto sampratą, tačiau kartais jie klaidingai keičiami. Išskiriama tai, kad žmonės dažnai keičia dirbtinį intelektą su mašininiu mokymusi. Mašininis mokymasis yra AI pogrupio kategorija, tačiau dirbtinis mokymasis ne visada turi apimti mašininį mokymąsi.

Dirbtinis intelektas (AI) ir mašininis mokymasis (ML) keičia tai, kaip produktų komandos formuoja kūrimo ir rinkodaros strategijas. Investicijos į dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi ir toliau eksponentiškai auga kiekvienais metais.

LiūtasTiltas

Kas yra dirbtinis intelektas?

Dirbtinis intelektas yra kompiuterio gebėjimas atlikti operacijas, analogiškas žmonių mokymuisi ir sprendimų priėmimui, kaip tai daro ekspertų sistema, CAD ar CAM programa arba formų suvokimo ir atpažinimo programa kompiuterio regėjimo sistemose.

Žodynas

Kas yra mašinų mokymasis?

Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto šaka, kurioje kompiuteris sukuria taisykles, kurios yra pagrindinės arba pagrįstos į jį įvestais neapdorotais duomenimis.

Žodynas

Mašininis mokymasis yra procesas, kurio metu gaunami duomenys ir iš jų atrandamos žinios naudojant algoritmus ir pritaikytus modelius. Procesas yra:

  1. Duomenys yra importuojami ir suskirstyti į mokymo, patvirtinimo ir testų duomenis.
  2. Modelis yra pastatytas naudojant mokymo duomenis.
  3. Modelis yra patvirtintas pagal patvirtinimo duomenis.
  4. Modelis yra tuned pagerinti algoritmo tikslumą naudojant papildomus duomenis ar pakoreguotus parametrus.
  5. Visiškai apmokytas modelis yra dislokuoti numatyti naujus duomenų rinkinius.
  6. Modelis ir toliau yra patikrinta, patvirtinta ir suderinta.

Rinkodaros srityje mašininis mokymasis padeda numatyti ir optimizuoti pardavimus ir rinkodaros pastangas. Pavyzdžiui, galite būti didelė įmonė, turinti tūkstančius atstovų ir kontaktinių taškų su perspektyvomis. Šiuos duomenis galima importuoti, segmentuoti ir sukurti algoritmą, įvertinantį tikimybę, kad perspektyva pirks. Tada algoritmą galima patikrinti pagal esamus bandymo duomenis, kad būtų užtikrintas jo tikslumas. Galiausiai, patvirtinus, jis gali būti panaudotas padėti jūsų pardavimo komandai nustatyti pirmenybę potencialiems klientams, atsižvelgiant į jų uždarymo tikimybę.

Dabar, kai yra patikrintas ir tikras algoritmas, rinkodara gali įdiegti papildomas strategijas, kad pamatytų jų poveikį algoritmui. Norėdami išbandyti kelias teoremas pagal modelį, gali būti taikomi statistiniai modeliai arba pritaikyti algoritmų koregavimai. Be abejo, galima sukaupti naujų duomenų, patvirtinančių, kad prognozės buvo teisingos.

Kitaip tariant, kaip Lionbridge iliustruoja šioje infografijoje - Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis: koks skirtumas?, rinkodaros specialistai gali skatinti sprendimų priėmimą, padidinti efektyvumą, pagerinti rezultatus, pasiekti rezultatus tinkamu laiku ir tobulinti klientų patirtį.

Atsisiųskite 5 būdus, kaip AI pakeis jūsų strategiją

AI ir mašininis mokymasis

Ką manote?

Ši svetainė naudoja "Akismet", kad sumažintų šlamštą. Sužinokite, kaip apdorojamas jūsų komentaras.