Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark Nedir?

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Şu anda kullanılan bir sürü kavram var - desen tanıma, nöro hesaplama, derin öğrenme, makine öğrenme, vb. Bunların hepsi gerçekten genel yapay zeka kavramının kapsamına giriyor, ancak terimler bazen yanlışlıkla değiştiriliyor. Göze çarpan bir tanesi, insanların yapay zekayı makine öğrenimi ile değiştirmeleridir. Makine öğrenimi, AI'nın bir alt kategorisidir, ancak AI'nın her zaman makine öğrenimini dahil etmesi gerekmez.

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), ürün ekiplerinin geliştirme ve pazarlama stratejilerini oluşturma biçimini dönüştürüyor. Yapay zeka ve Makine Öğrenimine yapılan yatırımlar yıldan yıla katlanarak artmaya devam ediyor.

AslanKöprü

Yapay Zeka Nedir?

AI, bir bilgisayarın uzman bir sistem, CAD veya CAM için bir program veya bilgisayar görüntü sistemlerindeki şekillerin algılanması ve tanınması için bir program gibi insanlarda öğrenme ve karar vermeye benzer işlemleri gerçekleştirme kapasitesidir.

Sözlük

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenimi, bir bilgisayarın, içine beslenen ham verilere dayalı veya temelde kurallar oluşturduğu bir yapay zeka dalıdır.

Sözlük

Makine öğrenimi, verilerin çıkarıldığı ve bilginin algoritmalar ve ayarlanmış modeller kullanılarak keşfedildiği bir süreçtir. Süreç:

  1. Veriler ithal eğitim verileri, doğrulama verileri ve test verileri olarak bölümlere ayrılmıştır.
  2. Bir model yapılı eğitim verilerini kullanmak.
  3. Model valide doğrulama verilerine karşı.
  4. Model ayarlanmış ek verileri veya ayarlanmış parametreleri kullanarak algoritmanın doğruluğunu geliştirmek.
  5. Tam eğitimli model konuşlandırılmış yeni veri kümeleri hakkında tahminler yapmak.
  6. Model olmaya devam ediyor test edildi, doğrulandı ve ayarlandı.

Pazarlama içinde makine öğrenimi, satış ve pazarlama çabalarını tahmin etmeye ve optimize etmeye yardımcı oluyor. Örnek olarak, binlerce temsilcisi ve potansiyel müşterilerle temas noktası olan büyük bir şirket olabilirsiniz. Bu veriler içe aktarılabilir, bölümlere ayrılabilir ve bir olası müşterinin satın alma olasılığını puanlayan bir algoritma oluşturulabilir. Ardından algoritma, doğruluğundan emin olmak için mevcut test verilerinize göre test edilebilir. Son olarak, bir kez doğrulandıktan sonra, satış ekibinizin kapanış olasılıklarına göre potansiyel müşterilerini önceliklendirmesine yardımcı olmak için dağıtılabilir.

Artık test edilmiş ve gerçek bir algoritma ile pazarlama, algoritma üzerindeki etkilerini görmek için ek stratejiler uygulayabilir. Modele göre birden çok teoremi test etmek için istatistiksel modeller veya özel algoritma ayarlamaları uygulanabilir. Ve tabii ki tahminlerin doğru olduğunu doğrulayan yeni veriler toplanabilir.

Başka bir deyişle, Lionbridge'in bu infografikte gösterdiği gibi - Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Fark Nedir?pazarlamacılar karar vermeyi yönlendirebilir, verimlilik elde edebilir, sonuçları iyileştirebilir, doğru zamanda teslim edebilir ve mükemmel müşteri deneyimi sağlayabilir.

Yapay Zekanın Stratejinizi Değiştireceği 5 Yolu İndirin

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Ne düşünüyorsunuz?

Bu site spam'i azaltmak için Akismet'i kullanıyor. Yorum verilerinizin nasıl işlendiğini öğrenin.