एआई र मेशिन शिक्षाको बीचमा के भिन्नता छ?

एआई र मेशिन लर्निंग

त्यहाँ अवधारणाहरूको एक टन हो जुन अहिले प्रयोग भइरहेको छ - ढाँचा पहिचान, न्यूरो कम्प्युटि, गहिरो शिक्षा, मेशिन सिकाइ, आदि। यी सबै वास्तवमै कृत्रिम बुद्धिमताको सामान्य अवधारणा अन्तर्गत आउँछन् तर सर्तहरू कहिलेकाँही गल्तीले बदल्छन्। एक बाहिर खडा छ कि मान्छे अक्सर मेशिन शिक्षाको साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ताको आदान प्रदान गर्दछ। मेशिन शिक्षा एआई को उपसेट वर्ग हो, तर एआईले सधैं मेसिन शिक्षा समावेश गर्नु पर्दैन।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) र मेशिन लर्निंग (एमएल) कसरी उत्पाद टोलीहरूले विकास र मार्केटि strate रणनीतिहरू बनाउने रूपान्तरण गर्दैछ। एआई र मेशिन लर्नि inमा लगानी वर्ष बित्दै जाँदा लगातार वृद्धि हुन जारी रहन्छ।

लायनब्रिज

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के हो?

एआई एक कम्प्युटरको क्षमता हो जुन मानवमा सीखने र निर्णय लिनेसँग मिल्दोजुल्दो अपरेसनहरू प्रदर्शन गर्दछ, जस्तो कि एक विशेषज्ञ प्रणाली, सीएडी वा सीएएमको लागि एक प्रोग्राम, वा कम्प्युटर दर्शन प्रणालीमा आकृतिहरूको पहिचान र मान्यताका लागि एक कार्यक्रम।

शब्दकोश

मेशिन लर्निंग भनेको के हो?

मेशिन लर्निंग भनेको कृत्रिम बुद्धिमत्ताको शाखा हो जसमा कम्प्युटरले नियम बनाउँदछ वा कच्चा डाटामा आधारित छ जुन यसलाई खुवाइएको छ।

शब्दकोश

मेशिन शिक्षा एक यस्तो प्रक्रिया हो जहाँ डाटा खन्याइएको हुन्छ र यसबाट एल्गोरिदम र समायोजित मोडेलहरूको प्रयोगबाट ज्ञान फेला पर्दछ। प्रक्रिया हो:

  1. डाटा हो आयातित र प्रशिक्षण डाटा, मान्यता डेटा, र परीक्षण डेटा मा विभाजित।
  2. एउटा मोडेल हो बनाइयो प्रशिक्षण डाटा को उपयोग।
  3. मोडेल छ वैध भयो प्रमाणीकरण डाटाको बिरूद्ध।
  4. मोडेल छ tuned थप डाटा वा समायोजित प्यारामिटरहरू प्रयोग गरेर एल्गोरिथ्मको शुद्धता सुधार गर्न।
  5. पूर्ण प्रशिक्षित मोडेल हो तैनात गरियो नयाँ डाटा सेटहरूमा भविष्यवाणी गर्न।
  6. मोडेल हुन जारी छ परीक्षण, मान्य, र ट्यून गरियो.

मार्केटिंग भित्र, मेशिन शिक्षाले भविष्यवाणी गर्न र बिक्री र मार्केटिंग प्रयासहरूलाई अनुकूलित गर्न मद्दत गर्दछ। एक उदाहरण को रूप मा, तपाई एक ठूलो कम्पनी हुन सक्छ हजारौं प्रतिनिधिहरु र संभावना संग टचपोइन्टहरु संग। त्यो डाटा आयात गर्न, सेग्मेन्ट गर्न, र एल्गोरिथ्म सिर्जना गर्न सकिन्छ जसले सम्भावनालाई स्कोर गर्दछ कि एक सम्भावनाले खरीद गर्नेछ। त्यसो भए एल्गोरिथ्मको परीक्षणको लागि तपाईंको अवस्थित परीक्षण डाटा यसको शुद्धता सुनिश्चित गर्न सकिन्छ। अन्त्यमा, एक पटक मान्य भएपछि, यो तपाइँको बिक्री टोलीलाई बन्द हुने सम्भावनाको आधारमा तिनीहरूको नेतृत्वलाई प्राथमिकता दिन मद्दत गर्न पठाउन सकिन्छ।

अब ठाउँमा एक परीक्षण र सही एल्गोरिथ्मको साथ, मार्केटिंगले एल्गोरिथ्ममा उनीहरूको प्रभाव देख्न थप रणनीतिहरू लगाउन सक्छ। सांख्यिकीय मोडेलहरू वा अनुकूलन एल्गोरिथ्म समायोजन मोडेल बिरूद्ध बहु प्रमेयहरूको परीक्षण गर्नका लागि लागू गर्न सकिन्छ। र हो, नयाँ डाटा संचय गर्न सकिन्छ कि भविष्यवाणीहरू सही थिए कि मान्य।

अर्को शब्दमा, लायनब्रिजले यस इन्फोग्राफिकमा चित्रण गरे जस्तै - एआई बनाम मेशिन लर्निंग: के फरक छ?, बजारहरूले निर्णय लिने ड्राइभ गर्न, दक्षता लिन, परिणामहरू सुधार गर्न, सही समयमा डेलिभर गर्न, र उत्तम ग्राहकहरूको अनुभवको लागि सक्षम छन्।

5 तरीकाहरू डाउनलोड गर्नुहोस् AI ले तपाईंको रणनीति परिवर्तन गर्नेछ

ऐ बनाम मेशिन लर्निंग

तिम्रो के बिचार छ?

यो साइट स्प्याम कम गर्न Akismet को उपयोग गर्दछ। जान्नुहोस् कि तपाईंको डेटा कसरी संसाधित छ.