एआय आणि मशीन लर्निंगमध्ये काय फरक आहे?
आत्ता वापरल्या जात असलेल्या बरीच संकल्पना आहेत - नमुना ओळख, न्यूरो कॉम्पुटींग, खोल शिकणे, मशीन शिक्षण, इ. सर्व खरोखर कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या सर्वसाधारण संकल्पनेत येतात परंतु काही वेळा या चुका चुकीच्या पद्धतीने बदलल्या जातात. मुख्य म्हणजे लोक बर्याचदा कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीन शिक्षणाद्वारे बदलतात. मशीन लर्निंग ही एआयची उपसेट श्रेणी आहे, परंतु एआय नेहमी मशीन शिक्षण समाविष्ट करत नाही.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआय) आणि मशीन लर्निंग (एमएल) उत्पादन कार्यसंघ विकास आणि विपणन रणनीती कशा बनवतात हे बदलत आहेत. एआय आणि मशीन लर्निंगमधील गुंतवणूकींमध्ये वर्षानुवर्षे वेगाने वाढ होत आहे.
लायन ब्रिज
कृत्रिम बुद्धिमत्ता म्हणजे काय?
एआय ही संगणकाची क्षमता मानवांमध्ये शिकणे आणि निर्णय घेण्यासारखे समान ऑपरेशन्स करण्याची क्षमता आहे, जसे की तज्ञ प्रणालीद्वारे, सीएडी किंवा सीएएमसाठी प्रोग्राम, किंवा संगणक दृष्टी प्रणालीतील आकारांची ओळख आणि ओळख यासाठीचा प्रोग्राम.
शब्दकोश
मशीन लर्निंग म्हणजे काय?
मशीन लर्निंग ही कृत्रिम बुद्धिमत्तेची एक शाखा आहे ज्यात संगणक मूलभूत नियम तयार करतो किंवा त्यामध्ये पुरविलेल्या कच्च्या डेटावर आधारित असतो.
शब्दकोश
मशीन लर्निंग ही प्रक्रिया आहे ज्याद्वारे डेटा खनन केला जातो आणि त्याद्वारे अल्गोरिदम आणि adjडजेस्ट केलेल्या मॉडेल्सचा वापर करून ज्ञान शोधले जाते. प्रक्रिया अशीः
- डेटा आहेत आयात केले आणि प्रशिक्षण डेटा, प्रमाणीकरण डेटा आणि चाचणी डेटामध्ये विभागलेले.
- एक मॉडेल आहे बांधले प्रशिक्षण डेटा वापर
- मॉडेल आहे प्रमाणित प्रमाणीकरण डेटा विरूद्ध.
- मॉडेल आहे ट्यून केलेले अतिरिक्त डेटा किंवा समायोजित मापदंडांचा वापर करून अल्गोरिदमची अचूकता सुधारण्यासाठी.
- पूर्ण प्रशिक्षित मॉडेल आहे तैनात केले नवीन डेटा सेट वर अंदाज करणे.
- मॉडेल अजूनही आहे चाचणी केली, सत्यापित केली आणि ट्यून केले.
विपणन मध्ये, मशीन शिक्षण विक्री आणि विपणन प्रयत्नांची भविष्यवाणी आणि ऑप्टिमाइझ करण्यात मदत करते. उदाहरण म्हणून, आपण हजारो प्रतिनिधी आणि संभाव्यतेसह टचपॉईंट असलेली एक मोठी कंपनी असाल. तो डेटा आयात केला जाऊ शकतो, विभागला जाऊ शकतो आणि अल्गोरिदम तयार केला जाऊ शकतो ज्यामुळे संभाव्यता खरेदी करेल याची शक्यता वाढवते. तर अल्गोरिदमची अचूकता सुनिश्चित करण्यासाठी आपल्या विद्यमान चाचणी डेटा विरूद्ध चाचणी केली जाऊ शकते. शेवटी, एकदा सत्यापित झाल्यास, आपल्या विक्री कार्यसंघाच्या बंद होण्याच्या शक्यतेच्या आधारावर त्यांची लीडला प्राधान्य देण्यात मदत करण्यासाठी हे तैनात केले जाऊ शकते.
आता ठिकाणी चाचणी केलेल्या आणि ख true्या अल्गोरिदममुळे विपणन अल्गोरिदमवरील त्याचा परिणाम पाहण्यासाठी अतिरिक्त धोरणे तैनात करू शकते. मॉडेलच्या विरूद्ध अनेक प्रमेयांची चाचणी घेण्यासाठी सांख्यिकी मॉडेल किंवा सानुकूल अल्गोरिदम समायोजन लागू केले जाऊ शकते. आणि अर्थातच, नवीन डेटा जमा केला जाऊ शकतो जो अंदाज बरोबर होता हे प्रमाणित करतो.
दुसर्या शब्दांत, लायनब्रिज या इन्फोग्राफिकमध्ये स्पष्ट केल्याप्रमाणे - एआय बनाम मशीन लर्निंग: काय फरक आहे?, विपणक निर्णय घेण्यास सक्षम असतात, कार्यक्षमता मिळवतात, परिणाम सुधारतात, योग्य वेळी वितरित करतात आणि ग्राहक अनुभव परिपूर्ण असतात.