Ի՞նչ տարբերություն AI- ի և մեքենայական ուսուցման միջև:

AI և մեքենայական ուսուցում

Կան մի շարք հասկացություններ, որոնք այժմ օգտագործվում են - օրինակելի ճանաչում, նեյրոհամակարգչություն, խորը ուսուցում, Machine Learningև այլն: Այս բոլորն իսկապես ընկնում են արհեստական ​​ինտելեկտի ընդհանուր հայեցակարգի տակ, բայց տերմինները երբեմն սխալմամբ փոխվում են: Աչքի ընկավ այն, որ մարդիկ հաճախ արհեստական ​​բանականությունը փոխանակում են մեքենայական ուսուցման հետ: Մեքենայական ուսուցումը AI- ի ենթաբազմություն է, բայց AI- ն միշտ չէ, որ պարտադիր է ներառել մեքենայական ուսուցում:

Արհեստական ​​բանականությունը (ՄՏ) և մեքենայական ուսուցումը (ՓԼ) փոխակերպում են, թե ինչպես են ապրանքային թիմերը ձևավորում զարգացման և շուկայավարման ռազմավարություններ: Ներդրումները AI- ի և մեքենայական ուսուցման մեջ տարեցտարի շարունակում են աճել `

LionBridge- ը

Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականությունը:

AI- ն համակարգչի կարողությունն է `մարդկանց մոտ ուսման և որոշումների կայացմանը նման գործողություններ կատարելու, ինչպես փորձագիտական ​​համակարգի, CAD- ի կամ CAM- ի համար նախատեսված ծրագրի կամ համակարգչային տեսողության համակարգում ձևերի ընկալման և ճանաչման ծրագրի միջոցով:

Բառարան

Ի՞նչ է մեքենաշինությունը

Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ​​ինտելեկտի մի ճյուղ է, որում համակարգիչը ստեղծում է կանոններ, որոնք հիմքում ընկած են կամ հիմնված են դրանում սնուցված հում տվյալների վրա:

Բառարան

Մեքենայական ուսուցումը գործընթաց է, որի միջոցով արդյունահանվում է տվյալներ, և դրանցից գիտելիքներ են հայտնաբերվում ՝ օգտագործելով ալգորիթմներ և ճշգրտված մոդելներ: Գործընթացն է.

  1. Տվյալներն են ներմուծվել և բաժանված վերապատրաստման տվյալների, վավերացման տվյալների և թեստային տվյալների:
  2. Մոդել է կառուցվել օգտագործելով ուսումնական տվյալները:
  3. Մոդելը վավերացված վավերացման տվյալների դեմ:
  4. Մոդելը լարված բարելավել ալգորիթմի ճշգրտությունը `օգտագործելով լրացուցիչ տվյալներ կամ ճշգրտված պարամետրեր:
  5. Ամբողջությամբ պատրաստված մոդելը տեղակայվել կանխատեսումներ անել տվյալների նոր հավաքածուների վերաբերյալ:
  6. Մոդելը շարունակում է մնալ փորձարկված, վավերացված և կարգավորված.

Շուկայավարման շրջանակներում մեքենայական ուսուցումն օգնում է կանխատեսել և օպտիմալացնել վաճառքի և շուկայավարման ջանքերը: Որպես օրինակ, դուք կարող եք լինել մեծ ընկերություն ՝ հազարավոր ներկայացուցիչներով և հեռանկարային հպման կետերով: Այդ տվյալները կարող են ներմուծվել, հատվածապատվել և ստեղծվել է ալգորիթմ, որը գնահատում է հեռանկարը գնում կատարելու հավանականությունը: Այնուհետև ալգորիթմը կարող է փորձարկվել ձեր առկա թեստային տվյալների նկատմամբ `դրա ճշգրտությունն ապահովելու համար: Վերջապես, վավերացվելուց հետո, այն կարող է տեղակայվել `ձեր վաճառքի թիմին օգնելու համար առաջնահերթություն դնել իրենց առաջատարի վրա` ելնելով դրանց փակման հավանականությունից:

Այժմ փորձարկված և իրական ալգորիթմի առկայության դեպքում շուկայավարումը կարող է տեղակայել լրացուցիչ ռազմավարություններ ՝ տեսնելու դրանց ազդեցությունն ալգորիթմի վրա: Վիճակագրական մոդելները կամ ալգորիթմի անհատական ​​ճշգրտումները կարող են կիրառվել `մոդելի դեմ բազմաթիվ թեորեմներ ստուգելու համար: Եվ, իհարկե, կարող են կուտակվել նոր տվյալներ, որոնք հաստատում են, որ կանխատեսումները ճիշտ էին:

Այլ կերպ ասած, ինչպես Լիոնբրիջն է նկարագրում այս ինֆոգրաֆիկայում - AI ընդդեմ մեքենայական ուսուցման. Ո՞րն է տարբերությունը:, շուկայավարողներն ի վիճակի են ղեկավարել որոշումների կայացումը, արդյունավետություն ձեռք բերել, արդյունքները բարելավել, ճիշտ ժամանակին մատուցել և հաճախորդի կատարյալ փորձը:

Ներբեռնեք 5 ուղի, որով AI- ն կփոխակերպի ձեր ռազմավարությունը

AI vs Machine Learning

Ինչ եք կարծում?

Այս կայքը օգտագործում է Akismet- ը սպամի նվազեցման համար: Իմացեք, թե ինչպես է ձեր տվյալները մշակվում.