АИ мен машиналық оқытудың айырмашылығы неде?

ИИ және машиналық оқыту

Дәл қазір қолданылатын бірнеше тұжырымдама бар - үлгі тану, нейрокомпьютерлік, терең білім алу, машина оқытуМұның бәрі жасанды интеллекттің жалпы тұжырымдамасына енеді, бірақ кейде терминдер қате түрде ауыстырылады. Бір ерекшелігі, адамдар көбінесе жасанды интеллектті машиналық оқумен алмастырады. Машиналық оқыту - бұл жасанды интеллекттің кіші санаты, бірақ жасанды интеллект машиналық оқытуды әрдайым қамтуы міндетті емес.

Жасанды интеллект (AI) және машиналық оқыту (ML) өнім топтарының даму және маркетингтік стратегияларды қалай қалыптастыратындығын өзгертеді. Жасанды интеллектке және машиналық оқытуға салынған инвестициялар жыл санап ұлғаюда.

LionBridge

Жасанды интеллект дегеніміз не?

AI дегеніміз - эксперттік жүйе, CAD немесе CAM бағдарламалары немесе компьютердің көру жүйелеріндегі пішіндерді қабылдау мен тану бағдарламасы сияқты адамдардағы оқыту мен шешім қабылдауға ұқсас операцияларды орындай алатын компьютердің сыйымдылығы.

сөздік

Машиналық оқыту дегеніміз не?

Машиналық оқыту - бұл компьютер оған енгізілген шикі деректердің негізінде немесе негізінде ережелер шығаратын жасанды интеллект бөлімі.

сөздік

Машиналық оқыту дегеніміз - бұл алгоритмдер мен түзетілген модельдер көмегімен мәліметтер алынатын және одан білім ашылатын процесс. Процесс:

  1. Деректер импортталған және оқыту деректері, тексеру деректері және тест деректері бойынша бөлінеді.
  2. Үлгі салынған оқыту туралы мәліметтерді пайдалану.
  3. Үлгі тексерілді тексеру деректеріне қарсы.
  4. Үлгі реттелген қосымша деректерді немесе реттелген параметрлерді қолдана отырып, алгоритмнің дәлдігін жақсарту.
  5. Толығымен дайындалған модель орналастырылған жаңа деректер жиынтығы бойынша болжам жасау.
  6. Модель болып қала береді тексерілген, тексерілген және бапталған.

Маркетинг шеңберінде машиналық оқыту сату мен маркетингтік әрекеттерді болжауға және оңтайландыруға көмектеседі. Мысал ретінде сіз мыңдаған өкілдері мен сенсорлық нүктелері бар ірі компания бола аласыз. Бұл деректерді импорттауға, бөлуге және алгоритм құруға болады, бұл перспективаның сатып алу мүмкіндігін көрсетеді. Сонда оның дәлдігін қамтамасыз ету үшін алгоритмді сіздің қолданыстағы тестілік деректермен тексеруге болады. Ақырында, тексерілгеннен кейін, сіздің сату тобыңызға олардың жабылу ықтималдығы негізінде олардың басымдықтарын анықтауға көмектесу үшін қолдануға болады.

Енді тексерілген және шынайы алгоритмі бар маркетинг олардың алгоритмге әсерін көру үшін қосымша стратегияларды қолдана алады. Көптеген теоремаларды модельге қарсы тексеру үшін статистикалық модельдер немесе арнайы алгоритмдік түзетулер қолданылуы мүмкін. Әрине, болжамдардың дұрыс болғандығын растайтын жаңа мәліметтер жинақталуы мүмкін.

Басқаша айтқанда, Лионбридж осы инфографикада суреттегендей - AI мен машиналық оқыту: айырмашылық неде?, маркетологтар шешім қабылдауға, тиімділікке жетуге, нәтижелерді жақсартуға, қажетті уақытта жеткізуге және клиенттердің тәжірибесін жетілдіруге қабілетті.

Жасанды интеллект сіздің стратегияңызды өзгертетін 5 жолды жүктеп алыңыз

AI және Machine Learning

Сен не ойлайсың?

Бұл сайт спамның төмендеуі үшін Akismet пайдаланады. Деректеріңіздің қалай өңделетінін біліңіз.