ความแตกต่างระหว่าง AI และ Machine Learning คืออะไร?

AI และการเรียนรู้ของเครื่อง

มีแนวคิดมากมายที่ถูกนำมาใช้ในขณะนี้ - การจดจำรูปแบบ, ระบบประสาท, การเรียนรู้ลึก ๆ, เรียนรู้เครื่องฯลฯ ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นภายใต้แนวคิดทั่วไปของปัญญาประดิษฐ์ แต่บางครั้งคำเหล่านี้อาจมีการสลับที่ผิดพลาด สิ่งหนึ่งที่โดดเด่นคือผู้คนมักจะแลกเปลี่ยนปัญญาประดิษฐ์กับการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่องเป็นหมวดหมู่ย่อยของ AI แต่ AI ไม่จำเป็นต้องรวมการเรียนรู้ของเครื่องเสมอไป

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการพัฒนารูปแบบทีมผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์ทางการตลาด การลงทุนใน AI และ Machine Learning ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องทุกปี

Lionbridge

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร

AI คือความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการดำเนินการที่คล้ายคลึงกับการเรียนรู้และการตัดสินใจในมนุษย์เช่นเดียวกับระบบผู้เชี่ยวชาญโปรแกรมสำหรับ CAD หรือ CAM หรือโปรแกรมสำหรับการรับรู้และจดจำรูปร่างในระบบคอมพิวเตอร์วิชั่น

พจนานุกรม

Machine Learning คืออะไร?

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่คอมพิวเตอร์สร้างกฎพื้นฐานหรือตามข้อมูลดิบที่ป้อนเข้าไป

พจนานุกรม

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นกระบวนการที่ข้อมูลถูกขุดและค้นพบความรู้จากการใช้อัลกอริทึมและแบบจำลองที่ปรับแล้ว กระบวนการคือ:

  1. ข้อมูลคือ นำเข้า และแบ่งออกเป็นข้อมูลการฝึกอบรมข้อมูลการตรวจสอบและข้อมูลการทดสอบ
  2. แบบจำลองคือ สร้าง การใช้ข้อมูลการฝึกอบรม
  3. แบบจำลองคือ การตรวจสอบ เทียบกับข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้อง
  4. แบบจำลองคือ ติดตามความคืบหน้า เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของอัลกอริทึมโดยใช้ข้อมูลเพิ่มเติมหรือพารามิเตอร์ที่ปรับแล้ว
  5. แบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนอย่างเต็มที่คือ นำไปใช้ เพื่อทำการคาดคะเนชุดข้อมูลใหม่
  6. แบบจำลองต่อไป ทดสอบตรวจสอบและปรับแต่ง.

ภายในการตลาดการเรียนรู้ของเครื่องช่วยในการคาดการณ์และเพิ่มประสิทธิภาพการขายและการตลาด ตัวอย่างเช่นคุณอาจเป็น บริษัท ขนาดใหญ่ที่มีตัวแทนหลายพันคนและช่องทางติดต่อกับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า ข้อมูลนั้นสามารถนำเข้าแบ่งกลุ่มและสร้างอัลกอริทึมที่ให้คะแนนความเป็นไปได้ที่ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าจะทำการซื้อ จากนั้นสามารถทดสอบอัลกอริทึมกับข้อมูลทดสอบที่คุณมีอยู่เพื่อรับรองความถูกต้อง ในที่สุดเมื่อตรวจสอบแล้วสามารถนำไปใช้เพื่อช่วยทีมขายของคุณจัดลำดับความสำคัญของโอกาสในการขายโดยพิจารณาจากโอกาสในการปิด

ขณะนี้ด้วยอัลกอริทึมที่ผ่านการทดสอบและเป็นจริงแล้วการตลาดสามารถปรับใช้กลยุทธ์เพิ่มเติมเพื่อดูผลกระทบที่มีต่ออัลกอริทึม แบบจำลองทางสถิติหรือการปรับอัลกอริทึมที่กำหนดเองสามารถนำไปใช้เพื่อทดสอบหลาย ๆ ทฤษฎีกับแบบจำลอง และแน่นอนว่าสามารถรวบรวมข้อมูลใหม่ที่ตรวจสอบได้ว่าการคาดการณ์นั้นถูกต้อง

กล่าวอีกนัยหนึ่งดังที่ Lionbridge แสดงในอินโฟกราฟิกนี้ - AI กับ Machine Learning: ความแตกต่างคืออะไร?นักการตลาดสามารถขับเคลื่อนการตัดสินใจเพิ่มประสิทธิภาพปรับปรุงผลลัพธ์ส่งมอบในเวลาที่เหมาะสมและประสบการณ์ของลูกค้าที่สมบูรณ์แบบ

ดาวน์โหลด 5 วิธี AI จะพลิกโฉมกลยุทธ์ของคุณ

AI เทียบกับ Machine Learning

คุณคิดอย่างไร?

ไซต์นี้ใช้ Akismet เพื่อลดสแปม เรียนรู้วิธีการประมวลผลข้อมูลความคิดเห็นของคุณ.