რა განსხვავებაა AI- სა და მანქანულ სწავლებას შორის?

AI და მანქანური სწავლება

არსებობს უამრავი კონცეფცია, რომელთა გამოყენება ახლა ხდება - ნიმუში აღიარება, ნეიროკომპიუტერი, ღრმა სწავლება, მანქანა სწავლისდა ა.შ. ეს ყველაფერი ხელოვნური ინტელექტის ზოგადი კონცეფციის ქვეშ ექცევა, მაგრამ ტერმინები ზოგჯერ შეცდომით შეიცვალა. ის, რაც გამორჩეულია, არის ის, რომ ადამიანები ხშირად ანაცვლებენ ხელოვნურ ინტელექტს მანქანური სწავლით. მანქანური სწავლება არის AI ქვეჯგუფის კატეგორია, მაგრამ AI ყოველთვის არ არის აუცილებელი მანქანაში სწავლის ჩათვლით.

ხელოვნური ინტელექტი (AI) და მანქანათმშენებლობა (ML) გარდაქმნის პროდუქციის გუნდების შექმნისა და მარკეტინგის სტრატეგიებს. ინვესტიციები AI და მანქანულ სწავლებაში წლიდან წლამდე განაგრძობს ექსპონენციულ ზრდას.

LionBrid

რა არის ხელოვნური ინტელექტი?

AI არის კომპიუტერის შესაძლებლობები ადამიანებში სწავლისა და გადაწყვეტილების მიღების ანალოგიური ოპერაციების შესასრულებლად, როგორც საექსპერტო სისტემის, CAD ან CAM პროგრამისთვის, ან კომპიუტერული ხედვის სისტემებში ფორმების აღქმისა და ამოცნობის პროგრამით.

ლექსიკონი

რა არის მანქანური სწავლება?

მანქანური სწავლება არის ხელოვნური ინტელექტის ფილიალი, რომელშიც კომპიუტერი ქმნის წესებს, რომლებიც ეფუძნება ან ემყარება მასში ნედლ მონაცემებს.

ლექსიკონი

მანქანური სწავლება არის პროცესი, რომლის დროსაც ხდება მონაცემების მოპოვება და მისგან ცოდნის აღმოჩენა ხდება ალგორითმებისა და მორგებული მოდელების გამოყენებით. პროცესი არის:

  1. მონაცემები არის იმპორტირებული და სეგმენტირებულია ტრენინგის მონაცემებში, ვალიდაციის მონაცემებსა და ტესტის მონაცემებში.
  2. მოდელი არის აშენდა სასწავლო მონაცემების გამოყენება.
  3. მოდელი არის დამტკიცდა ვალიდაციის მონაცემების საწინააღმდეგოდ.
  4. მოდელი არის მოწესრიგებული ალგორითმის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად დამატებითი მონაცემების ან მორგებული პარამეტრების გამოყენებით.
  5. სრულად გაწვრთნილი მოდელია განლაგებული პროგნოზების გაკეთება მონაცემთა ახალ ნაკრებზე.
  6. მოდელი აგრძელებს არსებობას ტესტირება, დამოწმება და დაზუსტება.

მარკეტინგის ფარგლებში, მანქანური სწავლება ხელს უწყობს გაყიდვებისა და მარკეტინგის მცდელობების პროგნოზირებას და ოპტიმიზაციას. მაგალითად, თქვენ შეიძლება იყოთ დიდი კომპანია, რომელსაც გააჩნია ათასობით წარმომადგენელი და პერსპექტივების სენსორული წერტილები. ამ მონაცემების იმპორტი, სეგმენტირება და ალგორითმი შეიძლება შეიქმნას, რაც აფასებს იმის ალბათობას, რომ პროსპექტი შეძენს ყიდვას. ამის შემდეგ ალგორითმი შეიძლება შემოწმდეს თქვენი არსებული ტესტის მონაცემების შესაბამისად, მისი სისწორის დასადასტურებლად. დაბოლოს, დადასტურების შემდეგ, ის შეიძლება განლაგდეს, რათა თქვენი გაყიდვების გუნდი დაეხმაროს პრიორიტეტად განსაზღვროს მათი უპირატესობა დახურვის ალბათობის გათვალისწინებით.

ახლა გამოცდილი და ნამდვილი ალგორითმის არსებობის შემთხვევაში, მარკეტინგს შეუძლია დამატებითი სტრატეგიების დანერგვა, რათა ნახოს მათი გავლენა ალგორითმზე. შეიძლება გამოყენებულ იქნეს სტატისტიკური მოდელები ან ალგორითმის მორგებული კორექტირება მოდელის მრავალჯერადი თეორემის შესამოწმებლად. და, რა თქმა უნდა, შეიძლება დაგროვდეს ახალი მონაცემები, რომლებიც ამტკიცებს, რომ პროგნოზები სწორი იყო.

სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, როგორც ლიონბრიჯი ასახავს ამ ინფოგრაფიკაში - AI vs მანქანური სწავლება: რა განსხვავებაა?, მარკეტინგებს შეუძლიათ წარმართონ გადაწყვეტილების მიღება, ეფექტურობის მოპოვება, შედეგების გაუმჯობესება, საჭირო დროს მიწოდება და მომხმარებლის სრულყოფილი გამოცდილება.

ჩამოტვირთეთ 5 გზა, რომ AI გარდაქმნის თქვენს სტრატეგიას

AI მანქანათმცოდნეობის წინააღმდეგ

რას ფიქრობთ?

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.