Unsa ang Pagkalainlain taliwala sa AI ug Pagkat-on sa Makina?

Pagkat-on sa AI ug Makina

Adunay usa ka tonelada nga mga konsepto nga gigamit karon - pag-ila sa sumbanan, neurocomputing, lawom nga pagkat-on, pagkat-on sa makina, ug uban pa. Ang tanan nga kini naa sa ilawom sa kinatibuk-ang konsepto sa artipisyal nga intelihensiya apan ang mga termino usahay masayup nga mabaylo. Ang usa nga gibantog mao nga kanunay gibaylo sa mga tawo ang artipisyal nga paniktik sa pagkat-on sa makina. Ang pagkat-on sa makina usa ka kategorya sa subset sa AI, apan dili kanunay kinahanglan nga iupod sa AI ang pagkat-on sa makina.

Ang artipisyal nga paniktik (AI) ug pagkat-on sa makina (ML) nagbag-o kung giunsa ang mga koponan sa produkto naghimo og mga pamaagi sa pag-uswag ug pagpamaligya. Ang mga pagpamuhunan sa AI ug Pagkat-on sa Makina nagpadayon sa pagdugang exponentially tuig sa tuig.

LionBridge

Unsa ang Artipisyal nga Kaalam?

Ang AI mao ang katakus sa usa ka kompyuter aron makahimo og mga operasyon nga pareho sa pagkat-on ug paghimog desisyon sa mga tawo, sama sa usa ka eksperto nga sistema, usa ka programa alang sa CAD o CAM, o usa ka programa alang sa panan-aw ug pag-ila sa mga porma sa mga sistema sa panan-aw sa kompyuter.

Dictionary

Unsa man ang Pagkat-on sa Makina?

Ang pagkat-on sa makina usa ka sanga sa artipisyal nga paniktik diin ang usa ka kompyuter naghimo pagmando nga nagpahiping o gipasukad sa hilaw nga datos nga nahatagan niini.

Dictionary

Ang pagkat-on sa makina usa ka proseso diin ang datos gimina ug nahibal-an ang kahibalo gikan niini nga gigamit ang mga algorithm ug gipaangay nga mga modelo. Ang proseso mao ang:

  1. Ang datos mao ang import ug nabahin sa datos sa pagbansay, datos sa pagpanghimatuud, ug datos sa pagsulay.
  2. Usa ka modelo mao ang gitukod gigamit ang datos sa pagbansay.
  3. Ang modelo mao ang balido kontra sa datos sa pagpanghimatuud.
  4. Ang modelo mao ang gipatokar aron mapaayo ang katukma sa algorithm nga naggamit dugang nga datos o gipasibo nga mga parameter.
  5. Ang hingpit nga nabansay nga modelo mao ang gipadala aron makagawas sa bag-ong mga set sa datos.
  6. Ang modelo nagpadayon gisulayan, napamatud-an, ug gipatokar.

Sulod sa pagpamaligya, ang pagkat-on sa makina makatabang sa pagtagna ug pag-optimize sa mga paningkamot sa pagpamaligya ug pamaligya. Ingon usa ka pananglitan, mahimo ka usa ka dako nga kompanya nga adunay liboan nga mga representante ug mga touchpoint nga adunay mga palaaboton. Ang kana nga datos mahimo nga ma-import, mabahin, ug usa ka algorithm nga gihimo nga nakakuha sa posibilidad nga ang usa ka palaaboton magbuhat usa ka pagpalit. Pagkahuman mahimong masulayan ang algorithm batok sa imong naana nga datos sa pagsulay aron masiguro ang pagkasibu niini. Sa katapusan, sa higayon nga mapanghimatuud, mahimo kini i-deploy aron matabangan ang imong tim sa pagpamaligya nga hatagan prioridad ang ilang mga lead pinahiuyon sa ilang posibilidad sa pagsira.

Karon uban ang usa ka nasulayan ug tinuud nga algorithm sa lugar, ang pagpamaligya mahimong magbutang dugang nga mga estratehiya aron makita ang epekto niini sa algorithm. Ang mga modelo sa estadistika o pagbag-o sa pagpasadya sa algorithm mahimong magamit aron masulay ang daghang mga teyorya kontra sa modelo. Ug, siyempre, ang mga bag-ong datos mahimong matipon nga nagpamatuud nga ang mga panagna husto.

Sa ato pa, ingon sa gihulagway ni Lionbridge sa kini nga infographic - AI vs. Pagkat-on sa Makina: Unsa ang Pagkalahi?, ang mga tigpamaligya makahimo sa pagduso sa paghimo’g desisyon, pag-angkon og mga kahusayan, pagpaayo sa mga sangputanan, paghatud sa husto nga oras, ug hingpit nga kasinatian sa kostumer.

Pag-download sa 5 nga Paagi nga Mausab sa AI ang Imong Diskarte

AI vs Pagkat-on sa Makina

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.