AI və Maşın Öyrənmə arasındakı fərq nədir?
Şu anda istifadə olunan bir ton konsepsiya var - nümunə tanınması, neyrokompüter, dərin öyrənmə, maşın təlimvə s. Bunların hamısı həqiqətən süni zəkanın ümumi konsepsiyası altındadır, lakin şərtlər bəzən səhvən dəyişdirilir. Diqqət çəkən bir şey, insanların tez-tez süni zəkanı maşın öyrənməsi ilə dəyişdirməsidir. Maşın öyrənmə AI-nin bir alt kateqoriyasındadır, lakin AI hər zaman maşın öyrənməsini birləşdirmək məcburiyyətində deyil.
Süni intellekt (AI) və maşın öyrənmə (ML) məhsul komandalarının inkişaf və marketinq strategiyalarını necə formalaşdırdıqlarını dəyişdirir. AI və Machine Learning-a qoyulan investisiyalar ilbəil sürətlə artmağa davam edir.
LionBridge
Süni intellekt nədir?
AI, bir mütəxəssis sistemi, CAD və ya CAM üçün bir proqram və ya kompüter görmə sistemlərindəki formaların qəbulu və tanınması üçün bir proqram kimi, insanlarda öyrənmə və qərar qəbuletmə ilə oxşar əməliyyatları yerinə yetirmə qabiliyyətidir.
Lüğət
Maşın öyrənmə nədir?
Maşın öyrənmə, bir kompüterin ona daxil olan xam məlumatların əsasında və ya əsaslanan qaydalar yaratdığı süni intellektin bir hissəsidir.
Lüğət
Maşın təlimi, alqoritmlərdən və düzəliş edilmiş modellərdən istifadə edərək məlumatların çıxarıldığı və ondan məlumat kəşf olunduğu bir prosesdir. Proses belədir:
- Məlumat var idxal edilib və təlim məlumatları, doğrulama məlumatları və test məlumatlarına bölünür.
- Bir model inşa təlim məlumatlarından istifadə etmək.
- Model budur təsdiqləndi doğrulama məlumatlarına qarşı.
- Model budur tənzimlənmişdir əlavə məlumat və ya tənzimlənmiş parametrlərdən istifadə edərək alqoritmin dəqiqliyini artırmaq.
- Tamamilə təlim keçmiş modeldir yerləşən yeni məlumat dəstləri haqqında proqnozlar vermək.
- Model olmağa davam edir test edilmiş, təsdiqlənmiş və tənzimlənmişdir.
Marketinq daxilində maşın öyrənmə satış və marketinq səylərini proqnozlaşdırmağa və optimallaşdırmağa kömək edir. Nümunə olaraq, perspektivli minlərlə nümayəndəsi və toxunma nöqtəsi olan böyük bir şirkət ola bilərsiniz. Bu məlumatlar idxal edilə bilər, bölünür və bir perspektivin satın alma ehtimalını qiymətləndirən bir alqoritm yaradıldı. Sonra alqoritm dəqiqliyini təmin etmək üçün mövcud test məlumatlarınıza qarşı test edilə bilər. Nəhayət, təsdiqləndikdən sonra satış qrupunuzun bağlanma ehtimalına görə potensiallarını üstünlük verməsinə kömək etmək üçün tətbiq oluna bilər.
İndi sınaqdan keçirilmiş və həqiqi bir alqoritmlə marketinq alqoritmə təsirlərini görmək üçün əlavə strategiyalar tətbiq edə bilər. Modelə qarşı çoxsaylı teoremlərin sınanması üçün statistik modellər və ya xüsusi alqoritm düzəlişləri tətbiq edilə bilər. Əlbətdə, proqnozların doğru olduğunu təsdiqləyən yeni məlumatlar toplana bilər.
Başqa sözlə, Lionbridge-in bu infoqrafikdə göstərdiyi kimi - AI və Maşın Öyrənmə: Fərq nədir?, marketoloqlar qərar verməyi, səmərəliliyi qazanmağı, nəticələri yaxşılaşdırmağı, lazımi zamanda təqdim etməyi və mükəmməl müştəri təcrübəsini təmin edə bilirlər.
AI-nin strategiyanızı dəyişdirməsinin 5 yolu yükləyin
