Mi a különbség az AI és a gépi tanulás között?

AI és gépi tanulás

Rengeteg olyan koncepció van, amelyet jelenleg használnak - mintafelismerés, idegszámítás, mély tanulás, gépi tanulásstb. Mindezek valóban a mesterséges intelligencia általános fogalma alá tartoznak, de a kifejezéseket néha tévesen cserélik. Kiemelkedik, hogy az emberek gyakran cserélik a mesterséges intelligenciát a gépi tanulással. A gépi tanulás az AI alkategóriája, de az AI-nek nem kell mindig magában foglalnia a gépi tanulást.

A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) átalakítja azt, ahogyan a termékcsapatok kialakítják a fejlesztési és marketing stratégiákat. Az AI-ba és a gépi tanulásba történő beruházások évről évre folyamatosan exponenciálisan nőnek.

LionBridge

Mi az a mesterséges intelligencia?

Az AI a számítógép azon képessége, hogy analóg műveleteket hajtson végre az emberben történő tanuláshoz és döntéshozatalhoz hasonlóan, mint egy szakértői rendszer, egy program CAD vagy CAM számára, vagy egy program a formák észlelésére és felismerésére a számítógépes látórendszerekben.

Szótár

Mi a gépi tanulás?

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógép szabályokat állít elő, amelyek alapul szolgálnak vagy alapul szolgálnak a nyers adatok alapján.

Szótár

A gépi tanulás olyan folyamat, amely során algoritmusok és kiigazított modellek segítségével bányásszák az adatokat, és felfedezik belőlük a tudást. A folyamat:

  1. Az adatok vannak importált és szegmentálva edzésadatokra, validációs adatokra és tesztadatokra.
  2. A modell az épült a képzési adatok felhasználása.
  3. A modell az érvényesített az érvényesítési adatokkal szemben.
  4. A modell az hangolt az algoritmus pontosságának javítása további adatok vagy módosított paraméterek felhasználásával.
  5. A teljesen képzett modell az telepített hogy előrejelzéseket tegyen az új adatkészletekről.
  6. A modell továbbra is az tesztelték, validálták és hangolták.

A marketingen belül a gépi tanulás segít megjósolni és optimalizálni az értékesítési és marketing erőfeszítéseket. Példaként említhetjük, hogy nagyvállalat lehet, több ezer képviselővel és potenciális ügyfelekkel. Ezeket az adatokat importálhatjuk, szegmentálhatjuk, és létrehozhatunk egy algoritmust, amely megalapozza annak valószínűségét, hogy egy potenciális vásárló vásárolni fog. Ezután az algoritmus tesztelhető a meglévő tesztadatokkal annak pontosságának biztosítása érdekében. Végül az érvényesítés után telepíthető, hogy az értékesítési csapat elősegítse a leadek rangsorolását a bezárás valószínűsége alapján.

Most már tesztelt és igaz algoritmussal a marketing további stratégiákat telepíthet, hogy lássa azok hatását az algoritmusra. Statisztikai modellek vagy egyéni algoritmus-kiigazítások alkalmazhatók több tétel teszteléséhez a modellel szemben. És természetesen új adatok gyűjthetők, amelyek igazolják, hogy a jóslatok helyesek voltak.

Más szavakkal, ahogy Lionbridge szemlélteti ebben az infografikában - AI és gépi tanulás: Mi a különbség?, a marketingszakemberek képesek ösztönözni a döntéshozatalt, növelni a hatékonyságot, javítani az eredményeket, a megfelelő időben teljesíteni és tökéletes vásárlói élményt nyújtani.

Töltse le 5 módon az AI átalakítja a stratégiáját

AI vs gépi tanulás

Mit gondolsz?

Ez az oldal Akismet-et használ a levélszemét csökkentése érdekében. Ismerje meg, hogyan dolgozik a megjegyzésed.