Quina diferència hi ha entre IA i aprenentatge automàtic?

IA i aprenentatge automàtic

Hi ha un munt de conceptes que s’estan utilitzant ara mateix - reconeixement de patró, neurocomputació, aprenentatge profund, màquina d'aprenentatge, etc. Totes aquestes realment entren sota el concepte general d'intel·ligència artificial, però de vegades els termes s'intercanvien per error. Un dels que destaca és que la gent sovint intercanvia la intel·ligència artificial amb l’aprenentatge automàtic. L’aprenentatge automàtic és una categoria de subconjunts d’IA, però la IA no sempre ha d’incorporar l’aprenentatge automàtic.

La intel·ligència artificial (IA) i l’aprenentatge automàtic (ML) estan transformant com els equips de productes formen estratègies de desenvolupament i màrqueting. Les inversions en IA i aprenentatge automàtic continuen augmentant exponencialment any rere any.

LionBridge

Què és la Intel·ligència Artificial?

La IA és la capacitat d’un ordinador per realitzar operacions anàlogues a l’aprenentatge i la presa de decisions en humans, com per un sistema expert, un programa per a CAD o CAM, o un programa per a la percepció i reconeixement de formes en sistemes de visió per computador.

Diccionari

Què és l'aprenentatge automàtic?

L’aprenentatge automàtic és una branca de la intel·ligència artificial en què un ordinador genera regles subjacents o basades en dades brutes que s’hi han alimentat.

Diccionari

L’aprenentatge automàtic és un procés mitjançant el qual s’extreuen dades i es descobreixen coneixements mitjançant algorismes i models ajustats. El procés és:

  1. Les dades són importat i segmentat en dades de formació, dades de validació i dades de proves.
  2. Un model és construït utilitzant les dades de formació.
  3. El model és validat contra les dades de validació.
  4. El model és sintonitzat per millorar la precisió de l'algorisme utilitzant dades addicionals o paràmetres ajustats.
  5. El model completament entrenat és desplegat per fer prediccions sobre nous conjunts de dades.
  6. El model continua sent provat, validat i ajustat.

Dins del màrqueting, l’aprenentatge automàtic ajuda a predir i optimitzar els esforços de vendes i màrqueting. Com a exemple, és possible que sigueu una gran empresa amb milers de representants i punts de contacte amb clients potencials. Aquestes dades es poden importar, segmentar i crear un algorisme que calcula la probabilitat que un client realitzi una compra. A continuació, es pot provar l'algorisme amb les dades de prova existents per assegurar-ne la precisió. Finalment, un cop validat, es pot implementar per ajudar el vostre equip comercial a prioritzar els seus clients potencials en funció de la seva probabilitat de tancar.

Ara, amb un algorisme real i provat, el màrqueting pot implementar estratègies addicionals per veure el seu impacte en l'algorisme. Es poden aplicar models estadístics o ajustos d'algoritme personalitzats per provar múltiples teoremes contra el model. I, per descomptat, es poden acumular noves dades que validin que les prediccions eren correctes.

En altres paraules, com il·lustra Lionbridge en aquesta infografia: IA vs. Machine Learning: Quina és la diferència?, els professionals del màrqueting poden impulsar la presa de decisions, guanyar eficiència, millorar els resultats, lliurar en el moment adequat i una experiència perfecta del client.

Descarregueu 5 maneres que la IA transformarà la vostra estratègia

IA vs aprenentatge automàtic

Què et sembla?

Aquest lloc utilitza Akismet per reduir el correu no desitjat. Esbrineu com es processa el vostre comentari.