Ποια είναι η διαφορά μεταξύ AI και Machine Learning;

AI και Machine Learning

Υπάρχουν πολλές έννοιες που χρησιμοποιούνται αυτήν τη στιγμή - αναγνώριση μοτίβου, νευροϋπολογιστής, βαθιά μάθηση, μάθηση μηχανής, κλπ. Όλα αυτά εμπίπτουν πραγματικά στη γενική έννοια της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά οι όροι μερικές φορές αντικαθίστανται λανθασμένα. Αυτό που ξεχωρίζει είναι ότι οι άνθρωποι συχνά ανταλλάσσουν την τεχνητή νοημοσύνη με τη μηχανική μάθηση. Η μηχανική εκμάθηση είναι μια υποομάδα κατηγορίας AI, αλλά η AI δεν πρέπει πάντα να ενσωματώνει τη μηχανική μάθηση.

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η μηχανική μάθηση (ML) μεταμορφώνουν τον τρόπο με τον οποίο οι ομάδες προϊόντων διαμορφώνουν στρατηγικές ανάπτυξης και μάρκετινγκ. Οι επενδύσεις σε AI και Machine Learning συνεχίζουν να αυξάνονται εκθετικά κάθε χρόνο.

LionBridge

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;

Το AI είναι η ικανότητα ενός υπολογιστή να εκτελεί λειτουργίες ανάλογες με τη μάθηση και τη λήψη αποφάσεων στον άνθρωπο, όπως από ένα εξειδικευμένο σύστημα, ένα πρόγραμμα για CAD ή CAM ή ένα πρόγραμμα για την αντίληψη και την αναγνώριση των σχημάτων στα συστήματα όρασης υπολογιστών.

Λεξικό

Τι είναι η Μηχανική Εκμάθηση;

Η μηχανική μάθηση είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης στον οποίο ένας υπολογιστής δημιουργεί κανόνες που βασίζονται ή βασίζονται σε ανεπεξέργαστα δεδομένα που έχουν τροφοδοτηθεί σε αυτόν.

Λεξικό

Η μηχανική εκμάθηση είναι μια διαδικασία κατά την οποία τα δεδομένα εξορύσσονται και ανακαλύπτονται γνώσεις από αυτήν χρησιμοποιώντας αλγόριθμους και προσαρμοσμένα μοντέλα. Η διαδικασία είναι:

  1. Τα δεδομένα είναι εισάγονται και τμηματοποιούνται σε δεδομένα εκπαίδευσης, δεδομένα επικύρωσης και δεδομένα δοκιμών.
  2. Ένα μοντέλο είναι χτισμένο αξιοποιώντας τα δεδομένα εκπαίδευσης.
  3. Το μοντέλο είναι επικυρωμένο ενάντια στα δεδομένα επικύρωσης.
  4. Το μοντέλο είναι συντονισμένη για τη βελτίωση της ακρίβειας του αλγορίθμου χρησιμοποιώντας πρόσθετα δεδομένα ή προσαρμοσμένες παραμέτρους.
  5. Το πλήρως εκπαιδευμένο μοντέλο είναι αναπτυχθεί για να κάνετε προβλέψεις για νέα σύνολα δεδομένων.
  6. Το μοντέλο συνεχίζει να είναι δοκιμασμένο, επικυρωμένο και συντονισμένο.

Μέσα στο μάρκετινγκ, η μηχανική μάθηση βοηθά στην πρόβλεψη και τη βελτιστοποίηση των προσπαθειών πωλήσεων και μάρκετινγκ. Για παράδειγμα, μπορεί να είστε μια μεγάλη εταιρεία με χιλιάδες εκπροσώπους και σημεία επαφής με προοπτικές. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να εισαχθούν, να τμηματοποιηθούν και να δημιουργηθεί ένας αλγόριθμος που βαθμολογεί την πιθανότητα να πραγματοποιήσει μια αγορά μια προοπτική. Στη συνέχεια, ο αλγόριθμος μπορεί να ελεγχθεί με βάση τα υπάρχοντα δεδομένα δοκιμών σας για να διασφαλιστεί η ακρίβειά του. Τέλος, αφού επικυρωθεί, μπορεί να αναπτυχθεί για να βοηθήσει την ομάδα πωλήσεών σας να δώσει προτεραιότητα στους δυνητικούς πελάτες με βάση την πιθανότητα κλεισίματος.

Τώρα με έναν δοκιμασμένο και αληθινό αλγόριθμο, το μάρκετινγκ μπορεί να αναπτύξει πρόσθετες στρατηγικές για να δει την επίδρασή τους στον αλγόριθμο. Στατιστικά μοντέλα ή προσαρμοσμένες προσαρμογές αλγορίθμων μπορούν να εφαρμοστούν για τη δοκιμή πολλαπλών θεωρημάτων έναντι του μοντέλου. Και, φυσικά, μπορούν να συγκεντρωθούν νέα δεδομένα που επιβεβαιώνουν ότι οι προβλέψεις ήταν σωστές.

Με άλλα λόγια, όπως δείχνει ο Lionbridge σε αυτό το γράφημα - AI vs. Machine Learning: Ποια είναι η διαφορά;, οι έμποροι είναι σε θέση να καθοδηγούν τη λήψη αποφάσεων, να κερδίζουν αποτελεσματικότητα, να βελτιώνουν τα αποτελέσματα, να παρέχουν την κατάλληλη στιγμή και να προσφέρουν τέλεια εμπειρία στους πελάτες.

Λήψη 5 τρόπων AI θα μεταμορφώσει τη στρατηγική σας

AI vs Machine Learning

Ποια είναι η γνώμη σας;

Αυτός ο ιστότοπος χρησιμοποιεί το Akismet για να μειώσει το spam. Μάθετε πώς επεξεργάζονται τα δεδομένα των σχολίων σας.