چه تفاوتی بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وجود دارد؟

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یک تعداد مفاهیم وجود دارد که در حال حاضر مورد استفاده قرار می گیرند - تشخیص الگو, محاسبات عصبی, یادگیری عمیق, فراگیری ماشینو غیره همه اینها واقعاً تحت مفهوم کلی هوش مصنوعی قرار می گیرند اما بعضی اوقات اصطلاحات به اشتباه جابجا می شوند. آنچه برجسته است این است که افراد اغلب هوش مصنوعی را با یادگیری ماشین عوض می کنند. یادگیری ماشین یک زیر مجموعه از هوش مصنوعی است ، اما هوش مصنوعی همیشه لازم نیست که یادگیری ماشین را در خود داشته باشد.

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در حال تغییر چگونگی تشکیل تیم های تولیدی از استراتژی های توسعه و بازاریابی هستند. سرمایه گذاری در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سال به سال به طور چشمگیری افزایش می یابد.

LionBridge

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی ظرفیت رایانه برای انجام عملیاتی مشابه یادگیری و تصمیم گیری در انسان است ، مانند یک سیستم خبره ، یک برنامه برای CAD یا CAM یا یک برنامه برای درک و تشخیص اشکال در سیستم های بینایی رایانه.

فرهنگ

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشینی شاخه ای از هوش مصنوعی است که در آن رایانه قوانینی را تولید می کند که بر اساس داده های خام موجود در آن پایه ریزی شده یا بر اساس آن صورت می گیرد.

فرهنگ

یادگیری ماشین فرآیندی است که به موجب آن داده ها استخراج می شوند و دانش با استفاده از الگوریتم ها و مدل های تنظیم شده از آن کشف می شود. روند کار:

  1. داده ها هستند وارد شده و به داده های آموزش ، داده های اعتبار سنجی و داده های آزمون تقسیم می شود.
  2. یک مدل است ساخته با استفاده از داده های آموزش.
  3. مدل است تایید شده در برابر داده های اعتبار سنجی.
  4. مدل است کوک شده برای بهبود دقت الگوریتم با استفاده از داده های اضافی یا پارامترهای تنظیم شده.
  5. مدل کاملاً آموزش دیده مستقر برای پیش بینی مجموعه داده های جدید
  6. این مدل همچنان ادامه دارد آزمایش ، تأیید و تنظیم شده است.

در بازاریابی ، یادگیری ماشین به پیش بینی و بهینه سازی تلاش های فروش و بازاریابی کمک می کند. به عنوان مثال ، شما ممکن است یک شرکت بزرگ با هزاران نماینده و نقاط تماس با چشم انداز باشید. این داده ها را می توان وارد ، تقسیم بندی و الگوریتمی ایجاد کرد که احتمال خرید مشتری را ارزیابی می کند. سپس الگوریتم می تواند در برابر داده های آزمون موجود شما آزمایش شود تا از صحت آن اطمینان حاصل شود. سرانجام ، پس از تأیید ، می تواند به تیم فروش شما کمک کند تا اولویت خود را براساس احتمال بسته شدن در اولویت قرار دهد.

اکنون با وجود یک الگوریتم آزمایش شده و واقعی ، بازاریابی می تواند استراتژی های دیگری را برای دیدن تأثیر آنها بر روی الگوریتم به کار گیرد. مدل های آماری یا تنظیمات سفارشی الگوریتم را می توان برای آزمایش قضیه های متعدد در برابر مدل استفاده کرد. و البته می توان داده های جدیدی را جمع آوری کرد که صحت پیش بینی ها را تأیید می کند.

به عبارت دیگر ، همانطور که لیونبریج در این اینفوگرافیک نشان می دهد - هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشینی: تفاوت چیست؟، بازاریابان قادر به تصمیم گیری ، بهره وری ، بهبود نتایج ، تحویل در زمان مناسب و تجربه عالی مشتری هستند.

بارگیری 5 روش AI استراتژی شما را متحول می کند

هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشین

شما چه فکر میکنید؟

این سایت از Akismet برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بدانید که چگونه نظر شما پردازش می شود.