Mis vahe on tehisintellektil ja masinõppel?

Tehisintellekt ja masinõpe

Praegu on kasutusel terve hulk mõisteid - mustri äratundmine, neurotehnoloogia, sügav õpe, masinõpejne. Kõik need kuuluvad tehisintellekti üldise kontseptsiooni alla, kuid mõnikord vahetatakse neid termineid ekslikult. Silma paistab see, et inimesed vahetavad tehisintellekti sageli masinõppega. Masinõpe on tehisintellekti alamkategooria, kuid tehisintellekt ei pea alati hõlmama masinõpet.

Tehisintellekt (AI) ja masinõpe (ML) muudavad seda, kuidas tootemeeskonnad kujundavad arendus- ja turundusstrateegiaid. Investeeringud tehisintellekti ja masinõppesse kasvavad aasta-aastalt hüppeliselt.

LionBridge

Mis on tehisintellekt?

Tehisintellekt on arvuti võime teha toiminguid, mis on analoogsed inimeste õppimise ja otsuste langetamisega, nagu näiteks ekspertsüsteem, CAD või CAM programm või kujundite tajumise ja tuvastamise programm arvutinägemissüsteemides.

sõnastik

Mis on masinõpe?

Masinõpe on tehisintellekti haru, kus arvuti loob reegleid, mis on sinna sisestatud või põhinevad algandmetel.

sõnastik

Masinõpe on protsess, mille käigus andmeid kaevandatakse ja algoritmide ning kohandatud mudelite abil avastatakse sellest teadmised. Protsess on:

  1. Andmed on imporditud ning segmenteeritud treeningu-, valideerimis- ja testandmeteks.
  2. Mudel on ehitatud koolitusandmete kasutamine.
  3. Mudel on kinnitatud valideerimisandmete vastu.
  4. Mudel on häälestatud parandada algoritmi täpsust täiendavate andmete või kohandatud parameetrite abil.
  5. Täielikult koolitatud mudel on lähetatud uute andmekogumite kohta prognoose teha.
  6. Mudel on jätkuvalt testitud, valideeritud ja häälestatud.

Turunduses aitab masinõpe müügi- ja turundustegevust ennustada ja optimeerida. Näiteks võite olla suurettevõte, millel on tuhandeid esindajaid ja väljavaadetega kontaktpunkte. Neid andmeid saab importida, segmenteerida ja luua algoritmi, mis hindab tõenäosust, et potentsiaalne klient ostab. Seejärel saab algoritmi täpsuse tagamiseks testida teie olemasolevate testandmete põhjal. Lõpuks, pärast kinnitamist saab selle kasutada, et aidata teie müügimeeskonnal oma müügivihjeid tähtsuse järjekorda seada, lähtudes sulgemise tõenäosusest.

Nüüd, kui testitud ja tõeline algoritm on paigas, saab turundus juurutada täiendavaid strateegiaid, et näha nende mõju algoritmile. Statistiliste mudelite või kohandatud algoritmide kohandusi saab rakendada mitme teoreemi testimiseks mudeli suhtes. Ja muidugi võib koguda uusi andmeid, mis kinnitavad, et ennustused olid õiged.

Teisisõnu, nagu Lionbridge selles infograafikus illustreerib - Tehisintellekt vs masinõpe: mis vahe on?, turundajad on võimelised juhtima otsuste langetamist, saavutama tõhusust, parandama tulemusi, toimetama õigel ajal ja täiusliku kliendikogemuse.

Laadige alla viis viisi, kuidas tehisintellekt muudab teie strateegiat

Tehisintellekt vs masinõpe

Mis sa arvad?

Sellel saidil kasutatakse rämpsposti vähendamiseks Akismetit. Vaadake, kuidas teie andmeid töödeldakse.