AIと機械学習の違いは何ですか?

AIと機械学習

現在利用されている概念はたくさんあります– パターン認識, ニューロコンピューティング, 深い学習, 機械学習、など。これらはすべて、実際には人工知能の一般的な概念に基づいていますが、用語が誤って入れ替わっている場合があります。 目立つのは、人々が人工知能を機械学習と交換することが多いことです。 機械学習はAIのサブセットカテゴリですが、AIは必ずしも機械学習を組み込む必要はありません。

人工知能(AI)と機械学習(ML)は、製品チームが開発およびマーケティング戦略を形成する方法を変革しています。 AIと機械学習への投資は、年々指数関数的に増加し続けています。

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人工知能とは何ですか?

AIは、エキスパートシステム、CADまたはCAMのプログラム、またはコンピュータービジョンシステムの形状の認識と認識のためのプログラムなど、人間の学習と意思決定に類似した操作を実行するコンピューターの能力です。

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機械学習とは何ですか?

機械学習は人工知能の分野であり、コンピューターは、コンピューターに入力された生データの基礎となる、またはそれに基づいてルールを生成します。

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機械学習は、アルゴリズムと調整されたモデルを利用してデータをマイニングし、そこから知識を発見するプロセスです。 プロセスは次のとおりです。

  1. データは 輸入された トレーニングデータ、検証データ、テストデータに分割されます。
  2. モデルは 内蔵 トレーニングデータを活用する。
  3. モデルは 検証済み 検証データに対して。
  4. モデルは 調整された 追加のデータまたは調整されたパラメータを利用してアルゴリズムの精度を向上させるため。
  5. 完全に訓練されたモデルは 展開 新しいデータセットを予測します。
  6. モデルは テスト、検証、および調整.

マーケティングにおいて、機械学習は販売とマーケティングの取り組みを予測して最適化するのに役立ちます。 例として、あなたは何千人もの代表者と見込み客との接点を持つ大企業かもしれません。 そのデータをインポートしてセグメント化し、見込み客が購入する可能性をスコアリングするアルゴリズムを作成できます。 次に、アルゴリズムを既存のテストデータに対してテストして、その精度を保証できます。 最後に、検証が完了すると、営業チームが成約の可能性に基づいてリードに優先順位を付けるのに役立つように展開できます。

テスト済みの真のアルゴリズムが導入されたので、マーケティングは追加の戦略を展開して、アルゴリズムへの影響を確認できます。 統計モデルまたはカスタムアルゴリズム調整を適用して、モデルに対して複数の定理をテストできます。 そしてもちろん、予測が正しいことを検証する新しいデータを蓄積することができます。

言い換えれば、Lionbridgeがこのインフォグラフィックで示しているように– AIと機械学習:違いは何ですか?、マーケターは、意思決定を推進し、効率を高め、結果を改善し、適切なタイミングで提供し、完璧な顧客体験を提供することができます。

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