Wat is it ferskil tusken AI en masine learen?

AI en masine learen

D'r binne in soad konsepten dy't no wurde brûkt - pattern recognition, neurocomputing, djip learen, masine learen, ensfh. Al dizze komme echt ûnder it algemiene konsept fan keunstmjittige yntelliginsje, mar de termen wurde soms ferkeard omruile. Ien dy't opfalt is dat minsken faaks keunstmjittige yntelliginsje útwikselje mei machine learning. Masinelearjen is in kategory subset fan AI, mar AI hoecht masinelearen net altyd op te nimmen.

Keunstmjittige yntelliginsje (AI) en masine-learen (ML) transformearje hoe't produktteams ûntwikkelings- en marketingstrategyen foarmje. Ynvestearringen yn AI en masine learen bliuwe eksponentjeel jier oer jier tanimme.

LionBridge

Wat is keunstmjittige yntelliginsje?

AI is de kapasiteit fan in kompjûter om operaasjes út te fieren analooch oan learen en beslútfoarming by minsken, lykas troch in saakkundich systeem, in programma foar CAD of CAM, as in programma foar de waarnimming en erkenning fan foarmen yn kompjûterfisy-systemen.

Wurdboek

Wat is masine learen?

Masinelearen is in tûke fan keunstmjittige yntelliginsje wêryn in kompjûter regels genereart dy't ûnderlizze of basearre binne op rauwe gegevens dy't dêryn binne ynfierd.

Wurdboek

Masinelearen is in proses wêrby't gegevens wurde wûn en dêrfan wurdt kennis ûntdutsen mei algoritmen en oanpaste modellen. It proses is:

  1. Gegevens binne ymportearre en segminteare yn trainingsgegevens, validaasjegegevens, en testgegevens.
  2. In model is boud gebrûk meitsje fan de trainingsgegevens.
  3. It model is validearre tsjin de validaasjegegevens.
  4. It model is ôfstimd om de justigens fan it algoritme te ferbetterjen mei ekstra gegevens as oanpaste parameters.
  5. It folslein oplaat model is ynployearre om foarsizzingen te meitsjen op nije datasets.
  6. It model bliuwt hifke, falideare en ôfstimd.

Binnen marketing helpt machine learen om ferkeap- en marketinginspanningen te foarsizzen en te optimalisearjen. As foarbyld kinne jo in grut bedriuw wêze mei tûzenen fertsjintwurdigers en touchpoints mei perspektiven. Dy gegevens kinne wurde ymporteare, segminteare, en in algoritme oanmakke dat de kâns skoart dat in prospekt in oankeap makket. Dan kin it algoritme wurde hifke oan jo besteande testgegevens om de krektens te garandearjen. Uteinlik, as ienris validearre is, kin it wurde ynset om jo ferkeapteam te helpen har leads te prioritearjen op basis fan har kâns op sluting.

No mei in hifke en wiere algoritme te plak, kin marketing ekstra strategyen ynsette om har ynfloed op it algoritme te sjen. Statistyske modellen as oanpaste algoritme-oanpassingen kinne wurde tapast om meardere stellingen te testen tsjin it model. En, fansels, kinne nije gegevens wurde sammele dy't validearje dat de foarsizzingen korrekt wiene.

Mei oare wurden, lykas Lionbridge yllustreart yn dizze infografy - AI tsjin machine learen: wat is it ferskil?, marketeers kinne besluten meitsje, effisjinsjes krije, resultaten ferbetterje, op 'e krekte tiid leverje, en perfekte klantûnderfining.

Download 5 manieren AI sil jo strategy transformearje

AI tsjin Machine Learning

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.