AI와 기계 학습의 차이점은 무엇입니까?

AI와 머신 러닝

현재 활용되고있는 수많은 개념이 있습니다. 패턴 인식, 신경 계산, 깊은 학습, 기계 학습, 등등. 이들 모두는 실제로 인공 지능의 일반적인 개념에 속하지만 용어가 때때로 실수로 바뀝니다. 눈에 띄는 점은 사람들이 종종 인공 지능과 기계 학습을 교환한다는 것입니다. 기계 학습은 AI의 하위 범주이지만 AI가 항상 기계 학습을 통합 할 필요는 없습니다.

인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)은 제품 팀이 개발 및 마케팅 전략을 형성하는 방식을 변화시키고 있습니다. AI 및 기계 학습에 대한 투자는 매년 기하 급수적으로 증가하고 있습니다.

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인공 지능이란 무엇입니까?

AI는 전문가 시스템, CAD 또는 CAM 프로그램 또는 컴퓨터 비전 시스템에서 모양을 인식하고 인식하는 프로그램과 같이 인간의 학습 및 의사 결정과 유사한 작업을 수행하는 컴퓨터의 능력입니다.

사전

머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝은 컴퓨터가 기본적으로 또는 제공된 원시 데이터를 기반으로 규칙을 생성하는 인공 지능의 한 분야입니다.

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기계 학습은 알고리즘과 조정 된 모델을 활용하여 데이터를 채굴하고 그로부터 지식을 발견하는 프로세스입니다. 과정은 다음과 같습니다.

  1. 데이터는 수입 훈련 데이터, 검증 데이터 및 테스트 데이터로 분류됩니다.
  2. 모델은 내장 훈련 데이터 활용.
  3. 모델은 검증 된 검증 데이터에 대해.
  4. 모델은 조정 된 추가 데이터 또는 조정 된 매개 변수를 활용하여 알고리즘의 정확도를 개선합니다.
  5. 완전히 훈련 된 모델은 배포 새로운 데이터 세트에 대한 예측을합니다.
  6. 모델은 계속 테스트, 검증 및 조정.

마케팅 내에서 기계 학습은 판매 및 마케팅 노력을 예측하고 최적화하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 수천 명의 담당자와 잠재 고객이있는 접점이있는 대기업 일 수 있습니다. 해당 데이터를 가져오고, 세분화하고, 잠재 고객이 구매할 가능성을 평가하는 알고리즘을 만들 수 있습니다. 그런 다음 기존 테스트 데이터에 대해 알고리즘을 테스트하여 정확성을 보장 할 수 있습니다. 마지막으로 검증이 완료되면 영업 팀이 마감 가능성에 따라 리드의 우선 순위를 정할 수 있도록 배포 할 수 있습니다.

이제 검증 된 실제 알고리즘을 통해 마케팅은 알고리즘에 미치는 영향을 확인하기 위해 추가 전략을 배포 할 수 있습니다. 통계 모델 또는 사용자 지정 알고리즘 조정을 적용하여 모델에 대해 여러 정리를 테스트 할 수 있습니다. 물론 예측이 정확하다는 것을 검증하는 새로운 데이터가 축적 될 수 있습니다.

즉, Lionbridge가이 인포 그래픽에서 설명하는 것처럼 AI vs. 머신 러닝 : 차이점은 무엇입니까?, 마케터는 의사 결정을 주도하고 효율성을 높이며 결과를 개선하고 적시에 제공하며 완벽한 고객 경험을 제공 할 수 있습니다.

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AI 대 기계 학습

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