Wat is die verskil tussen AI en masjienleer? | Martech Zone
Dinsdag, Mei 8, 2018 Saterdag, Februarie 13, 2021 Douglas Karr
Daar is baie konsepte wat tans gebruik word - patroonherkenning, neuro-rekenaar, diep leer, machine learning, ens. Al hierdie dinge kom regtig onder die algemene konsep van kunsmatige intelligensie, maar die terme word soms verkeerdelik omgeruil. Een wat opval, is dat mense kunsmatige intelligensie gereeld met masjienleer verwissel. Masjienleer is 'n subgroep kategorie van KI, maar KI hoef nie altyd masjienleer op te neem nie.
Kunsmatige intelligensie (AI) en masjienleer (ML) transformeer hoe produkspanne ontwikkelings- en bemarkingstrategieë vorm. Beleggings in KI en masjienleer neem jaarliks ​​jaar eksponensieel toe.
KI is die vermoë van 'n rekenaar om analoog te doen aan leer en besluitneming by mense, soos deur 'n kundige stelsel, 'n program vir CAD of CAM, of 'n program vir die persepsie en herkenning van vorms in rekenaarvisiestelsels.
Masjienleer is 'n vertakking van kunsmatige intelligensie waarin 'n rekenaar reëls genereer wat onderliggend is aan of gebaseer is op rou data wat daarin gevoer is.
Masjienleer is 'n proses waardeur data ontgin word en kennis daaruit ontdek word met behulp van algoritmes en aangepaste modelle. Die proses is:
Data is ingevoer en gesegmenteer in opleidingsdata, valideringdata en toetsdata.
'N Model is gebou gebruik te maak van die opleidingsdata.
Die model is bekragtig teen die geldigheidsdata.
Die model is ingeskakel om die akkuraatheid van die algoritme te verbeter deur gebruik te maak van addisionele data of aangepaste parameters.
Die volledig opgeleide model is ontplooi om voorspellings te maak oor nuwe datastelle.
Die model bly getoets, bekragtig en ingestel.
Binne bemarking help masjienleer om verkope en bemarkingspogings te voorspel en te optimaliseer. As voorbeeld kan u 'n groot onderneming wees met duisende verteenwoordigers en kontakpunte met vooruitsigte. Daardie data kan ingevoer word, gesegmenteer word en 'n algoritme kan geskep word wat die waarskynlikheid bepaal dat 'n vooruitsig 'n aankoop sal doen. Dan kan die algoritme aan u bestaande toetsdata getoets word om die akkuraatheid daarvan te verseker. Uiteindelik, sodra dit gevalideer is, kan dit gebruik word om u verkoopspan te help om hul leidrade te prioritiseer op grond van hul waarskynlikheid om te sluit.
Nou, met 'n beproefde en ware algoritme, kan bemarking addisionele strategieë gebruik om die impak daarvan op die algoritme te sien. Statistiese modelle of aangepaste algoritme-aanpassings kan toegepas word om meerdere stellings aan die model te toets. En natuurlik kan daar nuwe data versamel word wat bevestig dat die voorspellings korrek was.
Met ander woorde, soos Lionbridge in hierdie infografie illustreer - AI teen masjienleer: wat is die verskil?, bemarkers is in staat om besluitneming te dryf, doeltreffendheid te behaal, resultate te verbeter, op die regte tyd te lewer en perfekte kliënte-ervaring te lewer.