ປັນຍາປະດິດInfographics ການຕະຫຼາດ

ຄວາມແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງ AI ແລະການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ?

ມີ​ແນວ​ຄວາມ​ຄິດ​ຫຼາຍ​ໂຕນ​ທີ່​ຖືກ​ນໍາ​ໃຊ້​ໃນ​ປັດ​ຈຸ​ບັນ - ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ຄອມພິວເຕີ neurocomputing, ການຮຽນຮູ້ລຶກລັບ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະອື່ນໆ, ທັງຫມົດເຫຼົ່ານີ້ມາພາຍໃຕ້ແນວຄວາມຄິດທົ່ວໄປຂອງປັນຍາປະດິດ, ແຕ່ຂໍ້ກໍານົດບາງຄັ້ງຖືກແລກປ່ຽນຜິດພາດ. ສິ່ງຫນຶ່ງທີ່ໂດດເດັ່ນແມ່ນວ່າປະຊາຊົນມັກຈະແລກປ່ຽນປັນຍາປະດິດກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເປັນໝວດໝູ່ຍ່ອຍຂອງ AI, ແຕ່ AI ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງລວມເອົາການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສະເໝີໄປ.

ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ກໍາລັງຫັນປ່ຽນວິທີການທີ່ທີມຜະລິດຕະພັນສ້າງຍຸດທະສາດການພັດທະນາ ແລະການຕະຫຼາດ. ການລົງທຶນໃນ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສືບຕໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນຫຼາຍປີຕໍ່ປີ.

LionBridge

ປັນຍາທຽມແມ່ນຫຍັງ?

AI ແມ່ນຄວາມສາມາດຂອງຄອມພິວເຕີເພື່ອປະຕິບັດການປຽບທຽບກັບການຮຽນຮູ້ແລະການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດ, ເປັນໂດຍລະບົບຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ໂຄງການສໍາລັບ CAD ຫຼື CAM, ຫຼືໂຄງການສໍາລັບການຮັບຮູ້ແລະການຮັບຮູ້ຂອງຮູບຮ່າງໃນລະບົບວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ.

Dictionary

Machine Learning ແມ່ນຫຍັງ?

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນສາຂາຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ຄອມພິວເຕີສ້າງກົດລະບຽບພື້ນຖານຫຼືອີງໃສ່ຂໍ້ມູນດິບທີ່ໄດ້ປ້ອນເຂົ້າໃນມັນ.

Dictionary

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຂະບວນການໜຶ່ງທີ່ຂໍ້ມູນຖືກຂຸດຄົ້ນ ແລະ ຄົ້ນພົບຄວາມຮູ້ຈາກມັນໂດຍໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ ແລະ ຮູບແບບການປັບປ່ຽນ. ຂະບວນການແມ່ນ:

  1. ຂໍ້ມູນແມ່ນ ນຳ ເຂົ້າ ແລະແບ່ງອອກເປັນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ຂໍ້ມູນການກວດສອບ, ແລະຂໍ້ມູນການທົດສອບ.
  2. ຕົວແບບແມ່ນ ສ້າງຂຶ້ນ ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ຂໍ້​ມູນ​ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​.
  3. ຕົວແບບແມ່ນ validated ຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນການກວດສອບ.
  4. ຕົວແບບແມ່ນ tuned ເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ algorithm ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມຫຼືຕົວກໍານົດການປັບ.
  5. ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງເຕັມສ່ວນແມ່ນ deployed ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນໃຫມ່.
  6. ຮູບແບບຍັງສືບຕໍ່ ການ​ທົດ​ສອບ​, ການ​ກວດ​ສອບ​, ແລະ​ປັບ​.

ພາຍໃນການຕະຫຼາດ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຊ່ວຍຄາດຄະເນແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບການຂາຍແລະຄວາມພະຍາຍາມໃນການຕະຫຼາດ. ຕົວຢ່າງ, ທ່ານອາດຈະເປັນບໍລິສັດຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ມີຜູ້ຕາງຫນ້າຫລາຍພັນຄົນແລະຈຸດສໍາພັດກັບຄວາມສົດໃສດ້ານ. ຂໍ້ມູນນັ້ນສາມາດຖືກນໍາເຂົ້າ, ແບ່ງສ່ວນ, ແລະສ້າງລະບົບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ໃຫ້ຄະແນນຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຄວາມສົດໃສດ້ານຈະເຮັດການຊື້. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດຖືກທົດສອບຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນການທົດສອບທີ່ມີຢູ່ຂອງທ່ານເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມັນ. ສຸດທ້າຍ, ເມື່ອຖືກກວດສອບແລ້ວ, ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຂາຍຂອງທ່ານຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງພວກເຂົາໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປິດ.

ໃນປັດຈຸບັນດ້ວຍວິທີການທົດສອບແລະທີ່ແທ້ຈິງຢູ່ໃນສະຖານທີ່, ການຕະຫຼາດສາມາດປະຕິບັດກົນລະຍຸດເພີ່ມເຕີມເພື່ອເບິ່ງຜົນກະທົບຂອງພວກເຂົາຕໍ່ສູດການຄິດໄລ່. ແບບຈໍາລອງສະຖິຕິຫຼືການປັບສູດການຄິດໄລ່ແບບກໍານົດເອງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອທົດສອບຫຼາຍທິດສະດີກັບຕົວແບບ. ແລະ, ແນ່ນອນ, ຂໍ້ມູນໃຫມ່ສາມາດຖືກສະສົມທີ່ກວດສອບວ່າການຄາດຄະເນແມ່ນຖືກຕ້ອງ.

ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ດັ່ງທີ່ Lionbridge ສະແດງໃຫ້ເຫັນໃນ infographic ນີ້ - AI ທຽບກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ຄວາມແຕກຕ່າງແມ່ນຫຍັງ?, ນັກກາລະຕະຫຼາດສາມາດຂັບລົດການຕັດສິນໃຈ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບ, ຈັດສົ່ງໃນເວລາທີ່ເຫມາະສົມ, ແລະປະສົບການຂອງລູກຄ້າທີ່ສົມບູນແບບ.

ດາວໂຫລດ 5 ວິທີ AI ຈະຫັນປ່ຽນຍຸດທະສາດຂອງເຈົ້າ

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ vs AI

Douglas Karr

Douglas Karr ແມ່ນ CMO ຂອງ OpenINSIGHTS ແລະຜູ້ກໍ່ຕັ້ງຂອງ Martech Zone. Douglas ໄດ້ຊ່ວຍເຫຼືອຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ MarTech ຫຼາຍໆຄົນທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດ, ໄດ້ຊ່ວຍເຫຼືອໃນຄວາມພາກພຽນອັນເນື່ອງມາຈາກຫຼາຍກວ່າ $ 5 ຕື້ໃນການຊື້ແລະການລົງທຶນ Martech, ແລະສືບຕໍ່ຊ່ວຍເຫຼືອບໍລິສັດໃນການປະຕິບັດແລະອັດຕະໂນມັດຍຸດທະສາດການຂາຍແລະການຕະຫຼາດຂອງພວກເຂົາ. Douglas ແມ່ນການຫັນເປັນດິຈິຕອນທີ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບໃນລະດັບສາກົນແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານ MarTech ແລະລໍາໂພງ. Douglas ຍັງເປັນຜູ້ຂຽນທີ່ພິມເຜີຍແຜ່ຂອງຄູ່ມືຂອງ Dummie ແລະຫນັງສືຜູ້ນໍາທາງທຸລະກິດ.

ບົດຄວາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

ກັບໄປດ້ານເທິງສຸດ
ປິດ

ກວດພົບ Adblock

Martech Zone ສາມາດສະໜອງເນື້ອຫານີ້ໃຫ້ກັບເຈົ້າໄດ້ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃດໆ ເພາະວ່າພວກເຮົາສ້າງລາຍໄດ້ຈາກເວັບໄຊຂອງພວກເຮົາຜ່ານລາຍໄດ້ໂຄສະນາ, ລິ້ງເຊື່ອມໂຍງ ແລະສະປອນເຊີ. ພວກ​ເຮົາ​ຈະ​ຮູ້​ສຶກ​ດີ​ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ​ທ່ານ​ຈະ​ເອົາ​ຕົວ​ບລັອກ​ການ​ໂຄ​ສະ​ນາ​ຂອງ​ທ່ານ​ທີ່​ທ່ານ​ເບິ່ງ​ເວັບ​ໄຊ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ.