Kio estas la Diferenco Inter AI kaj Maŝina Lernado?

AI kaj Maŝinlernado

Estas multe da konceptoj uzataj nun - skemo de rekono, neŭrokomputado, profunda lernado, maŝinlernado, ktp. Ĉiuj ĉi tiuj vere apartenas al la ĝenerala koncepto de artefarita inteligenteco, sed la terminoj estas foje erare interŝanĝitaj. Unu elstaras, ke homoj ofte interŝanĝas artefaritan inteligentecon kun maŝina lernado. Maŝinlernado estas subaro de AI, sed AI ne ĉiam devas inkluzivi maŝinan lernadon.

Artefarita inteligenteco (AI) kaj maŝina lernado (ML) transformas kiel produktaj teamoj formas evoluajn kaj merkatajn strategiojn. Investoj en AI kaj Maŝinlernado daŭre kreskas eksponente de jaro al jaro.

LionBridge

Kio estas Artefarita Inteligenteco?

AI estas la kapablo de komputilo plenumi operaciojn analogajn al lernado kaj decidado ĉe homoj, kiel per sperta sistemo, programo por CAD aŭ CAM, aŭ programo por la percepto kaj rekono de formoj en komputilaj vidaj sistemoj.

vortaro

Kio estas Maŝina Lernado?

Maŝinlernado estas branĉo de artefarita inteligenteco en kiu komputilo generas regulojn subestajn aŭ bazitajn sur krudaj datenoj kiuj estis enigitaj en ĝi.

vortaro

Maŝinlernado estas procezo per kiu datenoj estas elminitaj kaj scio estas malkovrita de ĝi utiligante algoritmojn kaj adaptitajn modelojn. La procezo estas:

  1. Datumoj estas importita kaj segmentita en trejnajn datumojn, validajn datumojn kaj testajn datumojn.
  2. Modelo estas konstruita uzante la trejnajn datumojn.
  3. La modelo estas validigita kontraŭ la validigaj datumoj.
  4. La modelo estas agordita plibonigi precizecon de la algoritmo uzante aldonajn datumojn aŭ ĝustigitajn parametrojn.
  5. La plene trejnita modelo estas deplojitaj fari antaŭdirojn pri novaj datumaroj.
  6. La modelo daŭre estas provita, validigita kaj agordita.

Ene de merkatado, maŝina lernado helpas antaŭdiri kaj optimumigi vendojn kaj merkatajn penojn. Ekzemple, vi eble estas granda kompanio kun miloj da reprezentantoj kaj tuŝpunktoj kun perspektivoj. Tiuj datumoj povas esti importitaj, segmentitaj kaj algoritmo kreita, kiu havas la probablecon, ke perspektivo aĉetos. Tiam la algoritmo povas esti provita kontraŭ viaj ekzistantaj testaj datumoj por certigi ĝian precizecon. Finfine, post kiam konfirmite, ĝi povas esti deplojita por helpi vian vendan teamon prioritatigi siajn kondukojn laŭ ilia verŝajneco fermiĝi.

Nun kun provita kaj vera algoritmo modloko, merkatado povas disfaldi pliajn strategiojn por vidi ilian efikon sur la algoritmo. Statistikaj modeloj aŭ laŭmendaj algoritmaj alĝustigoj povas esti aplikitaj por testi multoblajn teoremojn kontraŭ la modelo. Kaj kompreneble amasiĝas novaj datumoj, kiuj konfirmas, ke la antaŭdiroj estis ĝustaj.

Alivorte, kiel Lionbridge ilustras en ĉi tiu infografio - AI kontraŭ Maŝinlernado: Kio estas la Diferenco?, merkatistoj kapablas instigi decidadon, akiri efikecon, plibonigi rezultojn, liveri ĝustatempe kaj perfektigi klientan sperton.

Elŝutu 5 Vojojn AI transformos Vian Strategion

AI kontraŭ Maŝinlernado

Kion vi pensas?

Ĉi tiu retejo uzas Akismeton por redukti spamon. Lernu, kiel via komento datiĝas.