Beth yw'r Gwahaniaeth rhwng AI a Dysgu Peiriant?

AI a Dysgu Peiriant

Mae yna dunnell o gysyniadau sy'n cael eu defnyddio ar hyn o bryd - cydnabyddiaeth patrwm, niwrogyfrifiad, dysgu dwfn, dysgu peiriant, ac ati. Mae'r rhain i gyd yn dod o dan y cysyniad cyffredinol o ddeallusrwydd artiffisial ond mae'r termau weithiau'n cael eu cyfnewid ar gam. Un sy'n sefyll allan yw bod pobl yn aml yn cyfnewid deallusrwydd artiffisial â dysgu â pheiriant. Mae dysgu peiriant yn gategori is-set o AI, ond nid oes rhaid i AI ymgorffori dysgu â pheiriant bob amser.

Mae deallusrwydd artiffisial (AI) a dysgu â pheiriant (ML) yn trawsnewid sut mae timau cynnyrch yn ffurfio strategaethau datblygu a marchnata. Mae buddsoddiadau mewn AI a Dysgu Peiriant yn parhau i gynyddu'n esbonyddol flwyddyn ar ôl blwyddyn.

LionBridge

Beth yw deallusrwydd artiffisial?

AI yw gallu cyfrifiadur i berfformio gweithrediadau sy'n cyfateb i ddysgu a gwneud penderfyniadau mewn bodau dynol, fel gan system arbenigol, rhaglen ar gyfer CAD neu CAM, neu raglen ar gyfer canfod a chydnabod siapiau mewn systemau gweledigaeth gyfrifiadurol.

Geiriadur

Beth yw dysgu peiriant?

Mae dysgu trwy beiriant yn gangen o ddeallusrwydd artiffisial lle mae cyfrifiadur yn cynhyrchu rheolau sy'n sail i neu'n seiliedig ar ddata crai sydd wedi'i fwydo iddo.

Geiriadur

Mae dysgu trwy beiriant yn broses lle mae data'n cael ei gloddio a darganfyddir gwybodaeth ohono gan ddefnyddio algorithmau a modelau wedi'u haddasu. Y broses yw:

  1. Mae'r data yn mewnforio a'i rannu'n ddata hyfforddi, data dilysu a data profion.
  2. Mae model yn adeiladu defnyddio'r data hyfforddi.
  3. Mae'r model yn wedi'i ddilysu yn erbyn y data dilysu.
  4. Mae'r model yn tiwnio i wella cywirdeb yr algorithm gan ddefnyddio data ychwanegol neu baramedrau wedi'u haddasu.
  5. Mae'r model wedi'i hyfforddi'n llawn yn defnyddio i ragfynegi setiau data newydd.
  6. Mae'r model yn parhau i fod profi, dilysu a thiwnio.

O fewn marchnata, mae dysgu trwy beiriant yn helpu i ragfynegi a gwneud y gorau o ymdrechion gwerthu a marchnata. Er enghraifft, efallai eich bod chi'n gwmni mawr gyda miloedd o gynrychiolwyr a phwyntiau cyffwrdd â rhagolygon. Gellir mewnforio, segmentu’r data hwnnw, a chreu algorithm sy’n sgorio’r tebygolrwydd y bydd gobaith yn prynu. Yna gellir profi'r algorithm yn erbyn eich data prawf presennol i sicrhau ei gywirdeb. Yn olaf, ar ôl ei ddilysu, gellir ei ddefnyddio i helpu'ch tîm gwerthu i flaenoriaethu eu harweinwyr ar sail eu tebygolrwydd o gau.

Nawr gyda gwir algorithm wedi'i brofi, gall marchnata ddefnyddio strategaethau ychwanegol i weld eu heffaith ar yr algorithm. Gellir cymhwyso modelau ystadegol neu addasiadau algorithm personol i brofi theoremau lluosog yn erbyn y model. Ac, wrth gwrs, gellir cronni data newydd sy'n dilysu bod y rhagfynegiadau'n gywir.

Mewn geiriau eraill, fel y mae Lionbridge yn ei ddangos yn yr ffeithlun hwn - AI vs Dysgu Peiriant: Beth yw'r Gwahaniaeth?, gall marchnatwyr yrru'r broses o wneud penderfyniadau, sicrhau effeithlonrwydd, gwella canlyniadau, cyflawni ar yr amser cywir, a phrofiad perffaith i gwsmeriaid.

Dadlwythwch 5 Ffordd y bydd AI yn Trawsnewid Eich Strategaeth

AI vs Dysgu Peiriant

Beth ydych chi'n feddwl?

Mae'r wefan hon yn defnyddio Akismet i leihau sbam. Dysgwch sut mae eich data sylwadau yn cael ei brosesu.