एआई और मशीन लर्निंग में क्या अंतर है?

एअर इंडिया और मशीन लर्निंग

इस अवधारणा का एक टन अभी उपयोग किया जा रहा है - पैटर्न मान्यता, न्यूरोकोम्प्यूटिंग, ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना, यंत्र अधिगम, आदि ये सभी वास्तव में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सामान्य अवधारणा के अंतर्गत आते हैं लेकिन कभी-कभी शब्दों की गलती से अदला-बदली हो जाती है। एक है कि बाहर खड़ा है कि लोगों को अक्सर मशीन सीखने के साथ कृत्रिम बुद्धि इंटरचेंज करते हैं। मशीन लर्निंग एआई की सबसेट श्रेणी है, लेकिन एआई को हमेशा मशीन लर्निंग को शामिल नहीं करना पड़ता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) बदल रहे हैं कि उत्पाद टीम कैसे विकास और विपणन रणनीति बनाती है। AI और मशीन लर्निंग में निवेश साल दर साल तेजी से बढ़ रहा है।

लायनब्रिज

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

एआई एक कंप्यूटर की क्षमता है जो मानव में सीखने और निर्णय लेने के अनुरूप संचालन करता है, जैसा कि एक विशेषज्ञ प्रणाली, सीएडी या सीएएम के लिए एक कार्यक्रम, या कंप्यूटर विज़न सिस्टम में आकृतियों की धारणा और मान्यता के लिए एक कार्यक्रम है।

शब्दकोश

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक शाखा है जिसमें कंप्यूटर अंतर्निहित या कच्चे डेटा के आधार पर नियम बनाता है जिसे इसमें फीड किया गया है।

शब्दकोश

मशीन लर्निंग एक ऐसी प्रक्रिया है जिसके तहत डेटा का खनन किया जाता है और एल्गोरिदम और समायोजित मॉडल का उपयोग करके ज्ञान की खोज की जाती है। प्रक्रिया है:

  1. डेटा हैं आयातित और प्रशिक्षण डेटा, सत्यापन डेटा और परीक्षण डेटा में खंडित।
  2. एक मॉडल है बनाया गया प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करना।
  3. मॉडल है मान्य सत्यापन डेटा के खिलाफ।
  4. मॉडल है देखते अतिरिक्त डेटा या समायोजित मापदंडों का उपयोग करते हुए एल्गोरिथ्म की सटीकता में सुधार करने के लिए।
  5. पूरी तरह से प्रशिक्षित मॉडल है तैनात नए डेटा सेट पर पूर्वानुमान बनाने के लिए।
  6. मॉडल बनना जारी है परीक्षण किया गया, मान्य किया गया, और ट्यून किया गया.

विपणन के भीतर, मशीन लर्निंग बिक्री और विपणन प्रयासों की भविष्यवाणी और अनुकूलन करने में मदद कर रहा है। एक उदाहरण के रूप में, आप संभावनाओं के साथ हजारों प्रतिनिधियों और टचप्वाइंट के साथ एक बड़ी कंपनी हो सकते हैं। उस डेटा को आयात किया जा सकता है, खंडित किया जा सकता है, और एक एल्गोरिथ्म बनाया गया है जो इस संभावना को स्कोर करता है कि एक संभावना एक खरीद करेगी। फिर एल्गोरिथ्म को इसकी सटीकता का आश्वासन देने के लिए आपके मौजूदा परीक्षण डेटा के खिलाफ परीक्षण किया जा सकता है। अंत में, एक बार मान्य होने के बाद, यह आपकी बिक्री टीम को उनके समापन की संभावना के आधार पर उनके लीड को प्राथमिकता देने में मदद करने के लिए तैनात किया जा सकता है।

अब एक परीक्षण किए गए और सच्चे एल्गोरिथ्म के साथ, मार्केटिंग एल्गोरिदम पर उनके प्रभाव को देखने के लिए अतिरिक्त रणनीतियों को तैनात कर सकती है। मॉडल के खिलाफ कई प्रमेयों का परीक्षण करने के लिए सांख्यिकीय मॉडल या कस्टम एल्गोरिथ्म समायोजन लागू किया जा सकता है। और, निश्चित रूप से, नया डेटा संचित किया जा सकता है जो यह पुष्टि करता है कि पूर्वानुमान सही थे।

दूसरे शब्दों में, जैसा कि लायनब्रिज इस इन्फोग्राफिक में दिखाता है - एआई बनाम मशीन लर्निंग: क्या अंतर है?, विपणक निर्णय लेने में सक्षम होते हैं, दक्षता हासिल करते हैं, परिणाम सुधारते हैं, सही समय पर पहुंचते हैं और ग्राहक अनुभव को पूरा करते हैं।

डाउनलोड 5 तरीके एआई आपकी रणनीति को बदल देगा

ऐ बनाम मशीन लर्निंग

तुम्हें क्या लगता है?

यह साइट स्पैम को कम करने के लिए अकिस्मेट का उपयोग करती है। जानें कि आपका डेटा कैसे संसाधित किया जाता है.