Каква е разликата между ИИ и машинното обучение?

AI и машинно обучение

В момента има много концепции, които се използват - разпознаване на шаблон, неврокомпютър, дълбоко учене, машинно обучениеи т.н. Всички те наистина попадат под общата концепция за изкуствен интелект, но понякога понятията погрешно се разменят. Откроява се, че хората често си разменят изкуствения интелект с машинното обучение. Машинното обучение е подгрупа на категорията AI, но AI не винаги трябва да включва машинно обучение.

Изкуственият интелект (AI) и машинното обучение (ML) трансформират начина, по който продуктовите екипи формират стратегии за развитие и маркетинг. Инвестициите в AI и машинното обучение продължават да нарастват експоненциално през годината.

LionBridge

Какво е изкуствен интелект?

AI е способността на компютъра да извършва операции, аналогични на обучението и вземането на решения при хората, например чрез експертна система, програма за CAD или CAM или програма за възприемане и разпознаване на форми в системи за компютърно зрение.

Речник

Какво е машинно обучение?

Машинното обучение е клон на изкуствения интелект, в който компютърът генерира правила, базирани на или базирани на сурови данни, които са били подадени в него.

Речник

Машинното обучение е процес, при който се добиват данни и от него се откриват знания с помощта на алгоритми и коригирани модели. Процесът е:

  1. Данните са внесен и сегментирани в данни за обучение, данни за валидиране и данни от тестове.
  2. Модел е построен използвайки данните за обучение.
  3. Моделът е валидиран срещу данните за валидиране.
  4. Моделът е Очаквайте за подобряване на точността на алгоритъма, използвайки допълнителни данни или коригирани параметри.
  5. Напълно обученият модел е разгърнати да правите прогнози за нови набори от данни.
  6. Моделът продължава да бъде тествани, валидирани и настроени.

В рамките на маркетинга машинното обучение помага за прогнозиране и оптимизиране на продажбите и маркетинговите усилия. Като пример може да сте голяма компания с хиляди представители и допирни точки с перспективи. Тези данни могат да бъдат импортирани, сегментирани и създаден алгоритъм, който оценява вероятността потенциалният клиент да направи покупка. Тогава алгоритъмът може да бъде тестван спрямо съществуващите ви данни от теста, за да се гарантира неговата точност. И накрая, след като бъде потвърден, той може да бъде внедрен, за да помогне на вашия екип по продажби да даде приоритет на възможните си клиенти въз основа на вероятността от затваряне.

Сега с тестван и верен алгоритъм, маркетингът може да внедри допълнителни стратегии, за да види въздействието им върху алгоритъма. Статистически модели или персонализирани корекции на алгоритъма могат да бъдат приложени за тестване на множество теореми спрямо модела. И, разбира се, могат да се натрупват нови данни, които потвърждават, че прогнозите са били верни.

С други думи, както Lionbridge илюстрира в тази инфографика - AI срещу машинно обучение: Каква е разликата?, търговците са в състояние да стимулират вземането на решения, да повишат ефективността, да подобрят резултатите, да доставят в точното време и перфектно изживяване на клиентите.

Изтеглете 5 начина, по които AI ще трансформира вашата стратегия

AI срещу машинно обучение

Какво мислите?

Този сайт използва Akismet за намаляване на спама. Научете как се обработват данните за коментарите ви.