Qual è la differenza tra AI e Machine Learning?

AI e apprendimento automatico

Ci sono un sacco di concetti che vengono utilizzati in questo momento: riconoscimento del modello, neuroinformatica, apprendimento profondo, machine learning, ecc. Tutti questi rientrano davvero nel concetto generale di intelligenza artificiale, ma a volte i termini vengono scambiati per errore. Uno che spicca è che le persone spesso scambiano l'intelligenza artificiale con l'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico è una categoria di sottoinsieme dell'IA, ma l'IA non deve sempre incorporare l'apprendimento automatico.

L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) stanno trasformando il modo in cui i team di prodotto formano strategie di sviluppo e marketing. Gli investimenti in AI e Machine Learning continuano ad aumentare in modo esponenziale di anno in anno.

Ponte Leone

Che cos'è l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale è la capacità di un computer di eseguire operazioni analoghe all'apprendimento e al processo decisionale negli esseri umani, come da un sistema esperto, un programma per CAD o CAM, o un programma per la percezione e il riconoscimento di forme nei sistemi di visione artificiale.

Dizionario

Cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui un computer genera regole sottostanti o basate su dati grezzi che gli sono stati inseriti.

Dizionario

L'apprendimento automatico è un processo in base al quale i dati vengono estratti e la conoscenza viene scoperta da essi utilizzando algoritmi e modelli adattati. Il processo è:

  1. I dati sono importati e segmentato in dati di addestramento, dati di convalida e dati di test.
  2. Un modello è costruito utilizzando i dati di addestramento.
  3. Il modello è convalidato rispetto ai dati di convalida.
  4. Il modello è sintonizzato per migliorare l'accuratezza dell'algoritmo utilizzando dati aggiuntivi o parametri regolati.
  5. Il modello completamente addestrato è schierato per fare previsioni su nuovi set di dati.
  6. Il modello continua ad essere testato, convalidato e messo a punto.

All'interno del marketing, l'apprendimento automatico aiuta a prevedere e ottimizzare gli sforzi di vendita e marketing. Ad esempio, potresti essere una grande azienda con migliaia di rappresentanti e punti di contatto con potenziali clienti. Questi dati possono essere importati, segmentati e creato un algoritmo che segna la probabilità che un potenziale cliente effettui un acquisto. Quindi l'algoritmo può essere testato rispetto ai dati di test esistenti per assicurarne l'accuratezza. Infine, una volta convalidato, può essere implementato per aiutare il tuo team di vendita a stabilire la priorità dei lead in base alla probabilità di chiusura.

Ora, con un algoritmo testato e vero, il marketing può implementare strategie aggiuntive per vedere il loro impatto sull'algoritmo. È possibile applicare modelli statistici o aggiustamenti di algoritmi personalizzati per testare più teoremi rispetto al modello. E, naturalmente, è possibile accumulare nuovi dati che confermano che le previsioni erano corrette.

In altre parole, come mostra Lionbridge in questa infografica: AI vs machine learning: qual è la differenza?, i professionisti del marketing sono in grado di guidare il processo decisionale, acquisire efficienza, migliorare i risultati, fornire al momento giusto e una perfetta esperienza del cliente.

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AI vs machine learning

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