Apa Perbedaan Antara AI dan Machine Learning?

AI dan Pembelajaran Mesin

Ada banyak konsep yang digunakan saat ini - pengenalan pola, komputasi saraf, belajar mendalam, Mesin belajar, dll. Semua ini benar-benar berada di bawah konsep umum kecerdasan buatan tetapi istilah-istilah tersebut terkadang salah ditukar. Salah satu yang menonjol adalah orang sering menukar kecerdasan buatan dengan pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah kategori subset dari AI, tetapi AI tidak selalu harus menggabungkan pembelajaran mesin.

Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) mengubah cara tim produk membentuk strategi pengembangan dan pemasaran. Investasi dalam AI dan Machine Learning terus meningkat secara eksponensial dari tahun ke tahun.

LionBridge

Apa itu Kecerdasan Buatan?

AI adalah kapasitas komputer untuk melakukan operasi yang serupa dengan pembelajaran dan pengambilan keputusan pada manusia, seperti sistem pakar, program untuk CAD atau CAM, atau program untuk persepsi dan pengenalan bentuk dalam sistem visi komputer.

Kamus

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah cabang kecerdasan buatan di mana komputer menghasilkan aturan yang mendasari atau berdasarkan data mentah yang telah dimasukkan ke dalamnya.

Kamus

Pembelajaran mesin adalah proses di mana data ditambang dan pengetahuan ditemukan darinya menggunakan algoritme dan model yang disesuaikan. Prosesnya adalah:

  1. Data adalah impor dan tersegmentasi menjadi data pelatihan, data validasi, dan data uji.
  2. Model adalah dibangun di memanfaatkan data pelatihan.
  3. Modelnya adalah divalidasi terhadap data validasi.
  4. Modelnya adalah disetel untuk meningkatkan akurasi algoritma dengan menggunakan data tambahan atau parameter yang disesuaikan.
  5. Model yang sepenuhnya terlatih adalah dikerahkan untuk membuat prediksi pada kumpulan data baru.
  6. Modelnya terus berlanjut diuji, divalidasi, dan disetel.

Dalam pemasaran, pembelajaran mesin membantu memprediksi dan mengoptimalkan upaya penjualan dan pemasaran. Misalnya, Anda mungkin adalah perusahaan besar dengan ribuan perwakilan dan titik kontak dengan prospek. Data tersebut dapat diimpor, disegmentasi, dan algoritme dibuat yang menilai kemungkinan prospek akan melakukan pembelian. Kemudian algoritme dapat diuji terhadap data pengujian Anda yang ada untuk memastikan akurasinya. Terakhir, setelah divalidasi, ini dapat diterapkan untuk membantu tim penjualan Anda memprioritaskan prospek mereka berdasarkan kemungkinan penutupan.

Sekarang dengan algoritme yang teruji dan benar, pemasaran dapat menerapkan strategi tambahan untuk melihat dampaknya pada algoritme. Model statistik atau penyesuaian algoritme kustom dapat diterapkan untuk menguji beberapa teorema terhadap model. Dan, tentu saja, data baru dapat dikumpulkan yang memvalidasi bahwa prediksi itu benar.

Dengan kata lain, seperti yang diilustrasikan Lionbridge dalam infografis ini - AI vs. Machine Learning: Apa Bedanya?, pemasar dapat mendorong pengambilan keputusan, mendapatkan efisiensi, meningkatkan hasil, menyampaikan pada waktu yang tepat, dan pengalaman pelanggan yang sempurna.

Unduh 5 Cara AI Mengubah Strategi Anda

AI vs Pembelajaran Mesin

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.