Zein da AIren eta ikaskuntza automatikoaren arteko aldea?

AI eta Machine Learning

Oraintxe erabiltzen ari diren kontzeptu ugari daude - eredu aintzatespena, neurokonputazioa, ikaskuntza sakona, makina ikaskuntza, etab. Hauek guztiak adimen artifizialaren kontzeptu orokorraren menpe daude, baina terminoak batzuetan oker trukatzen dira. Nabarmentzekoa da jendeak askotan adimen artifiziala ikaskuntza automatikoarekin trukatzen duela. Ikaskuntza automatikoa AIren azpimultzoa da, baina AIk ez du beti ikasketa automatikoa sartu behar.

Adimen artifiziala (AI) eta ikaskuntza automatikoa (ML) produktu taldeek garapen eta marketin estrategiak nola osatzen dituzten eraldatzen ari dira. AI eta Machine Learning-en inbertsioak urtez urte esponentzialki handitzen jarraitzen dute.

LionBridge

Zer da Adimen Artifiziala?

AI ordenagailu batek gizakietan ikasteko eta erabakiak hartzeko antzeko eragiketak egiteko duen ahalmena da, sistema aditu batek, CAD edo CAM programa batek edo ordenagailu bidezko ikusmen sistemetan formak hautemateko eta aitortzeko programa batek bezala.

dictionary

Zer da Machine Learning?

Ikasketa automatikoa adimen artifizialeko adarra da, eta ordenagailuak bertan elikatutako datu gordinetan oinarritutako edo oinarritutako arauak sortzen ditu.

dictionary

Ikasketa automatikoa datuak erauzteko eta algoritmoak eta doitutako ereduak erabiliz ezagutzak ezagutzeko prozesua da. Prozesua hau da:

  1. Datuak dira inportatu eta prestakuntza-datuetan, balioztatze-datuetan eta probetako datuetan segmentatuta.
  2. Eredu bat da eraiki prestakuntza datuak erabiliz.
  3. Eredua da balioztatu baliozkotze datuen aurka.
  4. Eredua da adi algoritmoaren zehaztasuna hobetzeko datu osagarriak edo parametro egokituak erabiliz.
  5. Erabat prestatutako eredua da zabaldutako datu multzo berriei buruzko iragarpenak egiteko.
  6. Ereduak izaten jarraitzen du probatu, balioztatu eta sintonizatu.

Marketinaren barruan, ikaskuntza automatikoa salmentak eta marketin ahaleginak aurreikusten eta optimizatzen laguntzen ari da. Adibide gisa, baliteke enpresa handi bat izatea milaka ordezkari eta irtenbideak dituzten ukipen puntuak. Datu horiek inportatu, segmentatu eta algoritmo bat sor daiteke, prospektiboak erosketa egiteko probabilitatea lortzen duena. Orduan, algoritmoa zure probako datuekin kontrasta daiteke, zehaztasuna ziurtatzeko. Azkenean, behin balioztatuta, zure salmenta-taldea ixteko probabilitatearen arabera, beren bezeroei lehentasuna ematen laguntzeko erabil daiteke.

Orain probatutako eta egiazko algoritmo bat ezarrita, marketinak estrategia osagarriak ezar ditzake algoritmoan duten eragina ikusteko. Eredu estatistikoak edo algoritmo pertsonalizatuen doikuntzak aplika daitezke modeloaren aurkako teorema anitzak probatzeko. Jakina, aurreikuspenak zuzenak zirela egiaztatzen duten datu berriak pilatu daitezke.

Beste era batera esanda, Lionbridge-k infografia honetan erakusten duen moduan - AI vs. Ikasketa automatikoa: Zein da aldea?merkaturatzaileek gai dira erabakiak hartzeko, eraginkortasuna lortzeko, emaitzak hobetzeko, momentu egokian emateko eta bezeroaren esperientzia ezin hobea lortzeko.

Deskargatu 5 modu AIk zure estrategia eraldatuko du

AI vs Ikaskuntza automatikoa

Zer deritzozu?

Gune honek Akismet-ek spam erabiltzen du. Ikasi zure iruzkina nola prozesatu den.