Artificial IntelligenceInfographics ya Uuzaji

Ni tofauti gani kati ya AI na Kujifunza kwa Mashine?

Kuna tani ya dhana ambazo zinatumika hivi sasa - kutambua muundo, matumizi ya neva, kujifunza kwa kina, mashine kujifunza, n.k Zote hizi zinakuja chini ya dhana ya jumla ya akili ya bandia lakini maneno wakati mwingine hubadilishwa kimakosa. Moja inayoonekana ni kwamba watu mara nyingi hubadilishana akili ya bandia na ujifunzaji wa mashine. Ujifunzaji wa mashine ni kitengo cha AI, lakini AI sio lazima ijumuishe ujifunzaji wa mashine.

Akili bandia (AI) na ujifunzaji wa mashine (ML) hubadilisha jinsi timu za bidhaa zinaunda mikakati ya maendeleo na uuzaji. Uwekezaji katika AI na Kujifunza kwa Mashine unaendelea kuongezeka sana kwa mwaka zaidi ya mwaka.

LionBridge

Ushauri wa bandia ni nini?

AI ni uwezo wa kompyuta kufanya shughuli zinazofanana na ujifunzaji na kufanya maamuzi kwa wanadamu, kama mfumo wa wataalam, mpango wa CAD au CAM, au mpango wa utambuzi na utambuzi wa maumbo katika mifumo ya maono ya kompyuta.

Dictionary

Kujifunza Machine ni nini?

Ujifunzaji wa mashine ni tawi la ujasusi bandia ambao kompyuta hutengeneza sheria za msingi au kulingana na data ghafi ambayo imeingizwa ndani yake.

Dictionary

Ujifunzaji wa mashine ni mchakato ambao data inachimbwa na maarifa hugunduliwa kutoka kwake kwa kutumia algorithms na modeli zilizobadilishwa. Mchakato ni:

  1. Takwimu ni nje na imegawanywa katika data ya mafunzo, data ya uthibitishaji, na data ya jaribio.
  2. Mfano ni kujengwa kutumia data ya mafunzo.
  3. Mfano ni imethibitika dhidi ya data ya uthibitishaji.
  4. Mfano ni imepangwa kuboresha usahihi wa algorithm kutumia data ya ziada au vigezo vilivyobadilishwa.
  5. Mfano uliofunzwa kikamilifu ni uliotumika kufanya utabiri juu ya seti mpya za data.
  6. Mfano unaendelea kuwa imejaribiwa, imethibitishwa, na imewekwa.

Ndani ya uuzaji, ujifunzaji wa mashine inasaidia kutabiri na kuboresha juhudi za uuzaji na uuzaji. Kama mfano, unaweza kuwa kampuni kubwa na maelfu ya wawakilishi na vituo vya kugusa vyenye matarajio. Takwimu hizo zinaweza kuagizwa, kugawanywa, na hesabu iliyoundwa ili kupata uwezekano wa kuwa ununuzi. Kisha algorithm inaweza kupimwa dhidi ya data yako ya jaribio iliyopo ili kuhakikisha usahihi wake. Mwishowe, ikishathibitishwa, inaweza kupelekwa kusaidia timu yako ya mauzo kutanguliza vipaumbele vyao kulingana na uwezekano wa kufunga.

Sasa na algorithm iliyojaribiwa na ya kweli mahali, uuzaji unaweza kupeleka mikakati ya ziada ili kuona athari zao kwenye algorithm. Mifano za takwimu au marekebisho ya algorithm ya kawaida yanaweza kutumiwa kujaribu nadharia nyingi dhidi ya mfano. Na, kwa kweli, data mpya inaweza kukusanywa ambayo inathibitisha kuwa utabiri huo ulikuwa sahihi.

Kwa maneno mengine, kama Lionbridge inavyoonyesha katika infographic hii - AI vs Kujifunza kwa Mashine: Je! Tofauti ni nini?, wauzaji wana uwezo wa kuendesha maamuzi, kupata ufanisi, kuboresha matokeo, kutoa kwa wakati unaofaa, na uzoefu kamili wa wateja.

Pakua Njia 5 za AI zitabadilisha Mkakati wako

AI vs Kujifunza kwa Mashine

Douglas Karr

Douglas Karr ni CMO ya Fungua MAELEZO na mwanzilishi wa Martech Zone. Douglas amesaidia kampuni nyingi za kuanzisha MarTech zilizofaulu, amesaidia katika bidii inayofaa ya zaidi ya $5 bil katika ununuzi na uwekezaji wa Martech, na anaendelea kusaidia kampuni katika kutekeleza na kuelekeza mikakati yao ya uuzaji na uuzaji kiotomatiki. Douglas ni mtaalamu wa mabadiliko ya kidijitali anayetambulika kimataifa na mtaalam wa MarTech na spika. Douglas pia ni mwandishi aliyechapishwa wa mwongozo wa Dummie na kitabu cha uongozi wa biashara.

Related Articles

Rudi kwenye kifungo cha juu
karibu

Adblock Imegunduliwa

Martech Zone inaweza kukupa maudhui haya bila gharama kwa sababu tunachuma mapato ya tovuti yetu kupitia mapato ya matangazo, viungo vya washirika na ufadhili. Tutashukuru ikiwa ungeondoa kizuizi chako cha matangazo unapotazama tovuti yetu.