ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

هناك الكثير من المفاهيم التي يتم استخدامها الآن - التعرف على الأنماط, الحوسبة العصبية, التعلم العميق, آلة التعلم، إلخ. كل هذه الأمور تندرج بالفعل في إطار المفهوم العام للذكاء الاصطناعي ، ولكن يتم أحيانًا تبديل المصطلحات عن طريق الخطأ. أحد الأمور البارزة هو أن الناس غالبًا ما يتبادلون الذكاء الاصطناعي مع التعلم الآلي. يعد التعلم الآلي فئة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، ولكن لا يتعين على الذكاء الاصطناعي دائمًا دمج التعلم الآلي.

يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) على تغيير كيفية تشكيل فرق المنتجات لاستراتيجيات التطوير والتسويق. تستمر الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الزيادة بشكل كبير على أساس سنوي.

LIONBRIDGE

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو قدرة الكمبيوتر على إجراء عمليات مشابهة للتعلم واتخاذ القرار لدى البشر ، كما هو الحال بواسطة نظام خبير أو برنامج CAD أو CAM أو برنامج لإدراك الأشكال والتعرف عليها في أنظمة رؤية الكمبيوتر.

قاموس

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يقوم فيه الكمبيوتر بإنشاء قواعد أساسية أو قائمة على البيانات الأولية التي تم إدخالها فيه.

قاموس

التعلم الآلي هو عملية يتم من خلالها استخراج البيانات واكتشاف المعرفة منها باستخدام الخوارزميات والنماذج المعدلة. العملية هي:

  1. البيانات مستورد ومقسمة إلى بيانات التدريب وبيانات التحقق من الصحة وبيانات الاختبار.
  2. النموذج هو بنيت الاستفادة من بيانات التدريب.
  3. النموذج التحقق من صحة مقابل بيانات التحقق.
  4. النموذج ضبطها لتحسين دقة الخوارزمية باستخدام بيانات إضافية أو معلمات معدلة.
  5. النموذج المدرّب بالكامل هو نشر لعمل تنبؤات حول مجموعات البيانات الجديدة.
  6. النموذج لا يزال تم اختباره والتحقق من صحته وضبطه.

في مجال التسويق ، يساعد التعلم الآلي في التنبؤ بجهود المبيعات والتسويق وتحسينها. على سبيل المثال ، قد تكون شركة كبيرة تضم آلاف الممثلين ونقاط الاتصال مع العملاء المحتملين. يمكن استيراد هذه البيانات وتقسيمها إلى شرائح وإنشاء خوارزمية تسجل احتمالية قيام العميل المحتمل بعملية شراء. ثم يمكن اختبار الخوارزمية مقابل بيانات الاختبار الحالية للتأكد من دقتها. أخيرًا ، بمجرد التحقق من صحتها ، يمكن نشرها لمساعدة فريق المبيعات الخاص بك على تحديد أولويات العملاء المحتملين بناءً على احتمال إغلاقهم.

الآن مع وجود خوارزمية تم اختبارها وحقيقية ، يمكن للتسويق نشر استراتيجيات إضافية لمعرفة تأثيرها على الخوارزمية. يمكن تطبيق النماذج الإحصائية أو تعديلات الخوارزمية المخصصة لاختبار نظريات متعددة مقابل النموذج. وبالطبع ، يمكن تجميع بيانات جديدة تؤكد صحة التنبؤات.

بمعنى آخر ، كما يوضح Lionbridge في هذا الرسم البياني - الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي: ما الفرق؟، المسوقون قادرون على دفع عملية صنع القرار واكتساب الكفاءات وتحسين النتائج وتقديمها في الوقت المناسب وتجربة العملاء المثالية.

قم بتنزيل 5 طرق سيغير بها الذكاء الاصطناعي استراتيجيتك

الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي

ما رأيك؟

يستخدم هذا الموقع نظام Akismet لتقليل الرسائل الضارة. تعرف كيف تتم معالجة بيانات تعليقك.