Mikä on tekoälyn ja koneoppimisen ero?

AI ja koneoppiminen

Tällä hetkellä on käytössä joukko käsitteitä - hahmontunnistus, hermolaskenta, syvä oppiminen, koneoppiminenjne. Kaikki nämä kuuluvat todella tekoälyn yleiseen käsitteeseen, mutta termit vaihdetaan joskus virheellisesti. Yksi erottuu siitä, että ihmiset vaihtavat usein tekoälyn koneoppimisen kanssa. Koneoppiminen on tekoälyn alaryhmä, mutta tekoälyn ei tarvitse aina sisällyttää koneoppimista.

Tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML) muuttavat sitä, miten tuotetiimit muodostavat kehitys- ja markkinointistrategioita. Sijoitukset tekoälyyn ja koneoppimiseen kasvavat edelleen räjähdysmäisesti vuosi vuodelta.

Lionbridge

Mikä on tekoäly?

Tekoäly on tietokoneen kyky suorittaa toimintoja, jotka ovat analogisia ihmisillä tapahtuvan oppimisen ja päätöksenteon kanssa, kuten asiantuntijajärjestelmän, CAD- tai CAM-ohjelman tai muotojen havaitsemis- ja tunnistamisohjelman tietokoneiden näköjärjestelmissä.

Sanakirja

Mikä on koneoppiminen?

Koneoppiminen on tekoälyn haara, jossa tietokone tuottaa sääntöjä, jotka ovat taustalla tai perustuvat siihen syötettyyn raakatietoon.

Sanakirja

Koneoppiminen on prosessi, jossa data louhitaan ja siitä löydetään tietoa hyödyntämällä algoritmeja ja mukautettuja malleja. Prosessi on:

  1. Tiedot ovat tuotu ja segmentoidaan harjoitteludataan, validointitietoihin ja testitietoihin.
  2. Malli on rakennettu hyödyntämällä harjoittelutietoja.
  3. Malli on validoitu validointitietoja vastaan.
  4. Malli on viritetty algoritmin tarkkuuden parantamiseksi käyttämällä lisätietoa tai mukautettuja parametreja.
  5. Täysin koulutettu malli on käyttöön tehdä ennusteita uusille tietojoukoille.
  6. Malli on edelleen testattu, validoitu ja viritetty.

Markkinoinnin alalla koneoppiminen auttaa ennakoimaan ja optimoimaan myyntiä ja markkinointia. Esimerkiksi, saatat olla suuri yritys, jolla on tuhansia edustajia ja yhteyspisteitä, joilla on mahdollisuuksia. Nämä tiedot voidaan tuoda, segmentoida ja luoda algoritmi, joka arvioi todennäköisyyden, että potentiaalinen yritys tekee ostoksen. Sitten algoritmia voidaan testata nykyisten testitietojesi perusteella sen tarkkuuden varmistamiseksi. Lopuksi, kun se on vahvistettu, se voidaan ottaa käyttöön auttamaan myyntitiimiä asettamaan liidit tärkeysjärjestykseen niiden sulkemisen todennäköisyyden perusteella.

Nyt kun testattu ja oikea algoritmi on paikallaan, markkinointi voi ottaa käyttöön uusia strategioita nähdäksesi niiden vaikutuksen algoritmiin. Tilastollisia malleja tai mukautettuja algoritmien säätöjä voidaan käyttää testaamaan useita lauseita mallia vastaan. Ja tietysti voidaan kerätä uusia tietoja, jotka vahvistavat, että ennusteet olivat oikeita.

Toisin sanoen, kuten Lionbridge kuvaa tässä infografiassa - Tekoäly vs. koneoppiminen: Mikä on ero?, markkinoijat pystyvät ohjaamaan päätöksentekoa, saamaan tehokkuutta, parantamaan tuloksia, toimittamaan oikeaan aikaan ja täydellisen asiakaskokemuksen.

Lataa 5 tapaa, jolla tekoäly muuttaa strategiasi

Tekoäly vs koneoppiminen

Mitä mieltä olet?

Tämä sivusto käyttää Akismetiä roskapostin vähentämiseksi. Lue, miten kommenttitietosi käsitellään.