Жасалма интеллект жана машина менен окутуунун айырмасы эмнеде?

AI жана Machine Learning

Учурда колдонулуп жаткан бир топ түшүнүктөр бар - калыпты таануу, нейрокомпьютердик, терең билим алуу, машина үйрөнүү, ж.б. Булардын бардыгы жасалма интеллекттин жалпы түшүнүгүнө кирет, бирок кээде терминдер жаңылышып алмаштырылат. Айрыкча, адамдар жасалма интеллектти машина менен үйрөнүү менен алмаштырышат. Машина үйрөнүү - бул интеллекттин кичи категориясы, бирок интеллектуалдык менчик ар дайым машина менен окутууну камтышы шарт эмес.

Жасалма интеллект (AI) жана машина менен окутуу (ML) продукт командалары өнүгүү жана маркетинг стратегияларын кандайча түзүп жаткандыгын өзгөртүп жатышат. Жасалма интеллект жана Machine Learning тармагына инвестициялар жылдан жылга кескин көбөйүп жатат.

LionBridge

Жасалма интеллект деген эмне?

Жасалма интеллект - бул эксперттик система, CAD же CAM программасы же компьютердин көрүү тутумундагы фигураларды кабыл алуу жана таануу программасы сыяктуу, адамдардын билим алуусуна жана чечим кабыл алуусуна окшош операцияларды жасоого жөндөмдүүлүгү.

сөздүк

Machine Learning деген эмне?

Машиналык окутуу - бул компьютер ага сиңген чийки маалыматтардын негизинде же анын негизинде эрежелерди жаратуучу жасалма интеллекттин бир бөлүгү.

сөздүк

Машиналык окутуу - бул алгоритмдерди жана туураланган моделдерди колдонуп, маалыматтарды казып алуу жана андан билим табуу процесси. Процесс:

  1. Маалыматтар импорттолгон жана окутуу маалыматтары, текшерүү маалыматтары жана тесттик маалыматтар боюнча сегменттелген.
  2. Үлгү курулган окутуу маалыматтарын колдонуп.
  3. Модель болуп саналат тастыкталды текшерүү маалыматтарына каршы.
  4. Модель болуп саналат туураланган кошумча маалыматтарды же туураланган параметрлерди колдонуу менен алгоритмдин тактыгын жогорулатуу.
  5. Толугу менен даярдалган модель болуп саналат дайындалган жаңы маалымат топтомдору боюнча божомолдорду жасоо.
  6. Модели болуп кала берет сыналган, текшерилген жана туураланган.

Маркетингдин алкагында, машина менен окутуу сатууларды жана маркетинг аракеттерин божомолдоого жана оптималдаштырууга жардам берет. Мисал катары, сиз миңдеген өкүлдөрү жана келечеги бар сенсордук чекиттери бар ири компания болушуңуз мүмкүн. Бул маалыматтарды импорттоого болот, сегменттерге бөлүп, алгоритм түзүп, келечектүү сатып алууларды жүргүзөт. Андан кийин алгоритмди анын тактыгына ынануу үчүн учурдагы тесттик маалыматтарыңызга каршы текшерсе болот. Акыр-аягы, бир жолу текшерилгенден кийин, ал сиздин сатуу командасынын жабылуу ыктымалдуулугуна жараша алардын артыкчылыктарын артыкчылыктуу жардам берүү үчүн жайылтылышы мүмкүн.

Эми текшерилген жана чыныгы алгоритм менен, маркетинг алгоритмге тийгизген таасирин көрүү үчүн кошумча стратегияларды колдоно алат. Статистикалык моделдер же бажы алгоритминин тууралоолору моделге каршы бир нече теоремаларды текшерүү үчүн колдонулушу мүмкүн. Албетте, болжолдоолордун туура болгонун тастыктаган жаңы маалыматтар топтолушу мүмкүн.

Башка сөз менен айтканда, Лионбридж бул инфографикада көрсөткөндөй - КТ каршы Машина үйрөнүү: Мунун айырмасы эмнеде?, маркетологдор чечимдерди кабыл алууга, натыйжалуулукка ээ болууга, натыйжаларды жакшыртууга, керектүү убакта жеткирүүгө жана кардарлардын тажрыйбасын мыкты колдонууга жөндөмдүү.

КТ сиздин стратегияңызды өзгөртүүнүн 5 жолу

AI жана Machine Learning

Эмне деп ойлойсуң?

Бул сайт спам азайтуу Akismet колдонот. Сиздин комментарий маалымат кандайча иштелишин Үйрөнүү.