Jaký je rozdíl mezi AI a strojovým učením?

AI a strojové učení

Právě teď se používá spousta konceptů - rozpoznávání vzorů, neurocomputing, hluboké učení, strojové učeníatd. Všechny tyto prvky skutečně spadají pod obecný koncept umělé inteligence, ale termíny jsou někdy mylně zaměňovány. Vyniká především tím, že si lidé často vyměňují umělou inteligenci se strojovým učením. Strojové učení je podmnožinou kategorie umělé inteligence, ale umělá inteligence nemusí vždy zahrnovat strojové učení.

Umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) mění způsob, jakým produktové týmy formují vývojové a marketingové strategie. Investice do AI a strojového učení se meziročně exponenciálně zvyšují.

LionBridge

Co je to umělá inteligence?

AI je schopnost počítače provádět operace analogické učení a rozhodování u lidí, například pomocí expertního systému, programu pro CAD nebo CAM nebo programu pro vnímání a rozpoznávání tvarů v systémech počítačového vidění.

Slovník

Co je strojové učení?

Strojové učení je odvětví umělé inteligence, ve kterém počítač generuje pravidla na základě nebo na základě nezpracovaných dat, která do něj byla vložena.

Slovník

Strojové učení je proces, při kterém se získávají data a získávají se z nich znalosti pomocí algoritmů a upravených modelů. Proces je:

  1. Data jsou dovezený a segmentováno na tréninková data, validační data a testovací data.
  2. Model je postavený s využitím tréninkových dat.
  3. Model je ověřeno oproti ověřovacím údajům.
  4. Model je naladěn zlepšit přesnost algoritmu s využitím dalších dat nebo upravených parametrů.
  5. Plně trénovaný model je nasazeny předpovídat nové soubory dat.
  6. Model nadále zůstává testováno, ověřeno a vyladěno.

V rámci marketingu pomáhá strojové učení předvídat a optimalizovat prodejní a marketingové úsilí. Jako příklad můžete být velká společnost s tisíci zástupců a kontaktními místy s vyhlídkami. Tato data lze importovat, segmentovat a vytvořit algoritmus, který hodnotí pravděpodobnost, že vyhlídka uskuteční nákup. Potom lze algoritmus otestovat na základě vašich stávajících testovacích dat, aby byla zajištěna jeho přesnost. A konečně, jakmile bude ověřen, může být nasazen, aby pomohl vašemu prodejnímu týmu upřednostnit jejich potenciální zákazníky na základě jejich pravděpodobnosti uzavření.

Nyní, když je zaveden testovaný a skutečný algoritmus, může marketing nasadit další strategie, aby zjistil jejich dopad na algoritmus. Statistické modely nebo úpravy vlastních algoritmů lze použít k testování více vět proti modelu. A samozřejmě lze nashromáždit nová data, která potvrzují, že předpovědi byly správné.

Jinými slovy, jak ilustruje Lionbridge v této infografice - AI vs. strojové učení: Jaký je rozdíl?, marketingoví pracovníci jsou schopni řídit rozhodování, zvyšovat efektivitu, zlepšovat výsledky, dodávat ve správný čas a perfektní zákaznickou zkušenost.

Stáhněte si 5 způsobů, jak AI změní vaši strategii

AI vs strojové učení

Co si myslíte?

Tyto stránky používají Akismet k omezení spamu. Zjistěte, jak jsou vaše údaje komentářů zpracovávány.