וואָס איז די חילוק צווישן אַי און מאַשין לערנען?

אַי און מאַשין לערנען

עס זענען אַ פּלאַץ פון קאַנסעפּס וואָס זענען יוטאַלייזד רעכט איצט - מוסטער דערקענונג, נעוראָקאָמפּוטינג, טיף לערנען, מאַשין וויסןאאז"ו ו. אַלע די טאַקע קומען אונטער די אַלגעמיינע באַגריף פון קינסטלעך סייכל, אָבער די טערמינען זענען מאל מיסטיינגלי סוואַפּט. איינער וואָס שטייט אויס איז אַז מענטשן אָפט ויסבייַטן קינסטלעך סייכל מיט מאַשין לערנען. מאַשין לערנען איז אַ סאַבסעט קאַטעגאָריע פון ​​אַי, אָבער אַי דאַרף ניט שטענדיק ינקאָרפּערייט מאַשין לערנען.

קינסטלעך סייכל (AI) און מאַשין לערנען (ML) יבערמאַכן ווי פּראָדוקט טימז פאָרעם אַנטוויקלונג און פֿאַרקויף סטראַטעגיעס. ינוועסטמענץ אין אַי און מאַשין לערנען פאָרזעצן צו פאַרגרעסערן עקספּאָונענשאַלי יאָר צו יאָר.

LionBridge

וואָס איז קינסטלעך סייכל?

אַי איז די קאַפּאַציטעט פון אַ קאָמפּיוטער צו דורכפירן אַפּעריישאַנז ענלעך צו לערנען און באַשלוס געמאכט אין יומאַנז ווי דורך אַ עקספּערט סיסטעם, אַ פּראָגראַם פֿאַר CAD אָדער CAM, אָדער אַ פּראָגראַם פֿאַר דער מערקונג און דערקענונג פון שאַפּעס אין קאָמפּיוטער זעאונג סיסטעמען.

ווערטערבוך

וואָס איז מאַשין לערנען?

מאַשין לערנען איז אַ צווייַג פון קינסטלעך סייכל אין וואָס אַ קאָמפּיוטער דזשענערייץ כּללים וואָס זענען אַנדערלייינג אָדער באזירט אויף רוי דאַטן וואָס זענען געפֿיטערט צו אים.

ווערטערבוך

מאשין לערנען איז א פראצעס וואו מען דויערט דאטא און מען אנטדעקט וויסן דערפון מיט אלגאריטמען און אויסגעארבעטע מאדעלן. דער פּראָצעס איז:

  1. דאַטן זענען ימפּאָרטיד און סעגמענטעד אין טריינינג דאַטן, וואַלאַדיישאַן דאַטן און פּרובירן דאַטן.
  2. א מאָדעל איז געבויט ניצן די טריינינג דאַטן.
  3. די מאָדעל איז וואַלאַדייטאַד קעגן די וואַלאַדיישאַן דאַטן.
  4. די מאָדעל איז טונד צו פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי פון די אַלגערידאַם ניצן נאָך דאַטן אָדער אַדזשאַסטיד פּאַראַמעטערס.
  5. די גאָר טריינד מאָדעל איז דיפּלויד צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף נייַע דאַטן שטעלט.
  6. די מאָדעל האלט צו זיין טעסטעד, וואַלאַדייטאַד און טונד.

מאַשין לערנען איז העלפּינג צו פאָרויסזאָגן און אַפּטאַמייז פארקויפונג און פֿאַרקויף השתדלות. ווי אַ ביישפּיל, איר קען זיין אַ גרויס פירמע מיט טויזנטער פון פארשטייערס און טאָוטשפּאָינץ מיט פּראַספּעקס. די דאַטן קענען זיין ימפּאָרטיד, סעגמענטיד און באשאפן אַ אַלגערידאַם וואָס סקאָרד די ליקעליהאָאָד אַז אַ ויסקוק וועט קויפן. דערנאָך די אַלגערידאַם קענען זיין טעסטעד קעגן דיין יגזיסטינג פּרובירן דאַטן צו פאַרזיכערן די אַקיעראַסי. לעסאָף, אַמאָל וואַלאַדייטאַד, עס קענען זיין דיפּלויד צו העלפן דיין פארקויפונג מאַנשאַפֿט פּרייאָראַטייז זייער לידז באזירט אויף זייער ליקעליהאָאָד פון קלאָוזינג.

איצט מיט אַן טעסטעד און אמת אַלגערידאַם, פֿאַרקויף קענען צולייגן נאָך סטראַטעגיעס צו זען זייער פּראַל אויף די אַלגערידאַם. סטאַטיסטיש מאָדעלס אָדער אַדזשאַסטמאַנץ פֿאַר קאַסטאַמייזד אַלגערידאַם קענען זיין געווענדט צו פּרובירן קייפל טעאָרעמס קעגן דעם מאָדעל. און, פון דאָך, נייַע דאַטן קענען זיין אַקיומיאַלייטיד וואָס באַשטעטיקן אַז די פֿאָרויסזאָגן זענען ריכטיק.

אין אנדערע ווערטער, ווי Lionbridge ילאַסטרייץ אין די ינפאָגראַפיק - AI קעגן מאַשין לערנען: וואָס איז די חילוק?, מאַרקעטערס קענען פאָרן באַשלוס מאכן, געווינען יפעקטיוונאַס, פֿאַרבעסערן רעזולטאַטן, צושטעלן די רעכט צייט און שליימעסדיק קונה דערפאַרונג.

אראפקאפיע 5 וועגן אַי וועט יבערמאַכן דיין סטראַטעגיע

אַי קעגן מאַשין לערנען

וואָס טאָן איר טראַכטן?

דעם פּלאַץ ניצט אַקיסמעט צו רעדוצירן ספּאַם. לערן ווי דיין קאָמענטאַר דאַטע איז פּראַסעסט.