У чым розніца паміж ІІ і машынным навучаннем?

ІІ і машыннае навучанне

Зараз выкарыстоўваецца маса канцэпцый - распазнаванне шаблонаў, нейракампутары, глыбокае вывучэнне, навучанне з дапамогай машыныі г. д. Усе яны сапраўды падпадаюць пад агульную канцэпцыю штучнага інтэлекту, але тэрміны часам памылкова мяняюцца. Вылучаецца тое, што людзі часта абменьваюцца штучным інтэлектам з машынным навучаннем. Машыннае навучанне - гэта падгрупа катэгорый ІІ, але ШІ не заўсёды павінна ўключаць машыннае навучанне.

Штучны інтэлект (AI) і машыннае навучанне (ML) пераўтвараюць спосаб фарміравання каманд прадуктаў у распрацоўцы і маркетынгавых стратэгіях. Інвестыцыі ў ІІ і машыннае навучанне працягваюць павялічвацца ў геаметрычнай прагрэсіі з годам у год.

LionBridge

Што такое штучны інтэлект?

ШІ - гэта здольнасць камп'ютэра выконваць аперацыі, аналагічныя навучанню і прыняццю рашэнняў у людзей, напрыклад, пры дапамозе экспертнай сістэмы, праграмы для САПР або САМ альбо праграмы для ўспрымання і распазнавання фігур у сістэмах кампутарнага гледжання.

Слоўнік

Што такое машыннае навучанне?

Машыннае навучанне - галіна штучнага інтэлекту, пры якой камп'ютэр генеруе правілы, якія ляжаць у аснове або грунтуюцца на неапрацаваных дадзеных, якія ў яго паступаюць.

Слоўнік

Машыннае навучанне - гэта працэс здабычы дадзеных і атрымання ведаў з яго дапамогай алгарытмаў і скарэктаваных мадэляў. Працэс:

  1. Дадзеныя ёсць імпартны і сегментаваны на навучальныя дадзеныя, дадзеныя праверкі і выпрабаванні.
  2. Мадэль ёсць пабудаваны з выкарыстаннем дадзеных навучання.
  3. Мадэль ёсць пацверджана супраць дадзеных праверкі.
  4. Мадэль ёсць настроены для павышэння дакладнасці алгарытму з выкарыстаннем дадатковых дадзеных або адкарэктаваных параметраў.
  5. Цалкам падрыхтаваная мадэль ёсць разгарнуць рабіць прагнозы па новых наборах дадзеных.
  6. Мадэль працягвае быць праверана, праверана і настроена.

У рамках маркетынгу машыннае навучанне дапамагае прагназаваць і аптымізаваць продажы і маркетынгавыя намаганні. У якасці прыкладу вы можаце быць буйной кампаніяй з тысячамі прадстаўнікоў і кропкамі судакранання з перспектывамі. Гэтыя дадзеныя можна імпартаваць, сегментаваць і ствараць алгарытм, які вызначае верагоднасць таго, што патэнцыйны кліент зробіць пакупку. Тады алгарытм можна праверыць на падставе існуючых тэставых дадзеных, каб пераканацца ў яго дакладнасці. Нарэшце, пасля праверкі яго можна разгарнуць, каб дапамагчы вашай службе продажаў расставіць прыярытэты ў залежнасці ад верагоднасці закрыцця.

Цяпер з правераным і сапраўдным алгарытмам маркетынг можа разгарнуць дадатковыя стратэгіі, каб убачыць іх уплыў на алгарытм. Для праверкі мноства тэарэм супраць мадэлі могуць прымяняцца статыстычныя мадэлі альбо наладжванні алгарытмаў. І, вядома, можна назапашваць новыя дадзеныя, якія пацвярджаюць правільнасць прагнозаў.

Іншымі словамі, як гэта паказвае Lionbridge на гэтай інфаграфіцы - ІІ супраць машыннага навучання: у чым розніца?, маркетолагі здольныя кіраваць прыняццем рашэнняў, павялічваць эфектыўнасць, паляпшаць вынікі, дастаўляць у патрэбны час і дасканалы кліенцкі досвед.

Спампаваць 5 спосабаў ІІ пераўтворыць вашу стратэгію

ІІ супраць машыннага навучання

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.