AIと機械学習とディープラーニング：それらはどのように異なりますか？

テクノロジーの進歩と社会の変化により、さまざまな概念とその適用性に迷うことがよくあります。

すばらしい例を次に示します。人工知能（AI）は、サイエンスフィクションのストーリーテリングでよく使用され、よく知られている用語ですが、実際に何が提供されるか知っていますか？

「AIvs機械学習vsディープラーニング」の違いについて考えるのをやめたことがありますか？

これらの概念はそれぞれ目的を果たし、異なる方法で実装できます。

わかりやすくするために、この記事では、これらの用語と、企業での日常生活でのそれらの適用性について説明しています。

これらの違いと次のトピックについて説明します。

人工知能とは何ですか、そしてそれはどのように機能しますか？

AIとは、人間が直接参加することなく、独立して考え、行動できるシステムや機械の開発を指します。

スプレッドシートからデータを抽出するなどのより単純な操作と、機械の自動化などのより複雑なプロセスを扱います。

この種の技術により、機械はタスクを実行するだけでなく、周囲と相互作用することができます。

このコンセプトは1950年代に登場し、特にサイエンスフィクション映画にこの用語が存在することで、常に社会の好奇心を惹きつけてきた主題でした。

AIは、さまざまな企業やセグメントで現実のものになっています。 プロセスが合理化され、決定がより正確になり、作業環境全体がその恩恵を受けます。

一般的なシステムはデータを分析してエラーを指摘できますが、AIはシナリオや状況を解釈できます。 たとえば、eコマースでの不正行為の試みを特定できます。

要するに、それは機械やシステムにおける人間の脳の機能をシミュレートする方法であり、日常業務で使用する情報やデータを解釈します。

どのように適用できますか？

あなたはあなたのマーケティング計画またはあなたの会社の他の分野でAIの可能なアプリケーションが何であるか知りたいですか？

いくつかの例を確認してください。

予測分析

データの使用は、今日の企業の成功の基本であり、これを行うための最も効率的な方法の1つは、予測分析によるものです。

データとメトリックを調査することにより、傾向を定義することができます。 たとえば、店舗ではAIを使用して在庫をより適切に評価できるため、商品が不足したり積み重なったりするのを防ぐことができます。

自動会話

AIの恩恵を受けるもう1つの分野は、カスタマーサービスです。

チームにユーザーとの基本的な連絡をとらせる代わりに、チャットボットは簡単な質問に答えたり、特定のトピックを専門とする従業員に会話を向けたりすることができます。

アイデアは、より流動的な顧客体験を提供するためにステップを最適化することです。

パフォーマンス監視

管理者は、生産性に関してもAIのメリットを享受できます。

システムは、誰がうまく機能していて、誰が改善する必要があるかを特定するのに役立ちます。

詳細は、たとえば、チームの各専門家のパフォーマンスを綿密に監視することはそれほど簡単ではないリモートワーク中に非常に役立ちます。

個人秘書

AIは、パーソナルアシスタントとしてもスペースを獲得しています。

一例として、ユーザーの音声コマンドを識別して特定のタスクを実行できるAmazonのAlexaがあります。

AppleのSiriは、パーソナルアシスタントツールとしてのAIのもう1つの例です。

忙しい日常の中で、この機能は予定を覚えたり、質問に答えたり、メールを送信したりするのに役立ちます。

機械学習はどのように機能しますか？

機械学習は、AIが機能するための基本的なプロセスです。

このテクノロジーには、ロボットまたはシステムが処理するデータと情報から学習する機能が含まれます。

人間の参加がなくても、行動パターンを特定し、インテリジェントな決定を下すことが可能です。

この概念は、AIの人間化プロセスに不可欠です。

チャットボットと話をして、たとえばそのeコマースサイトでの購入に関する以前の情報がチャットボットにあることに気付いたことがありますか？

機械学習は、間違いなくそのシステムの一部でした。

名前が示すように、このテクノロジーを通じて、機械は学習して進化し、より人間味のある体験を提供し、人間の思考プロセスを模倣することができます。

したがって、この人工的な思考は、一連の新しい機会と選択肢を可能にします。

機械学習を使用すると、システム自体が最善の決定を行う方法を推論して理解できるため、企業は多くのプロセスに人間が参加する必要が少なくなります。

CRMシステムをより効率的にしたり、工場の機械を自動化したりするなど、さまざまな状況で使用できます。

どのように適用できますか？

機械学習の大きなメリットの1つは、セグメントや規模に関係なく、企業のさまざまな分野に機械学習を適用できることです。

主な選択肢を見つけるために読み続けてください：

人間化されたチャットボット

Forbesの調査によると、Webサイトでチャットを使用する場合、消費者の86％以上が人間と話すことを好みます。

この問題を克服する1つの方法は、機械学習に投資することです。機械学習は、ユーザーの行動のパターンを理解し、声のトーン、推奨事項、または推奨される手順を変更することさえできるからです。

より正確なレポート

デジタルトランスフォーメーションの大きな利点の1つは、レポートやスプレッドシートの作成などの官僚的なタスクを容易にすることです。

機械学習は、生データを情報に変換し、その結果、チームにとって貴重な洞察を生み出すのに役立ちます。

このようにして、マーケティングまたはセールスの専門家は、キャンペーンのセグメント化または販売の終了についてより正確な詳細を知ることができます。

レコメンデーションシステム

機械学習のもう1つの利点は、推奨事項です。

たとえば、eコマース企業は、ページでのユーザーの行動に応じてセグメント化されたキャンペーンを実行できます。

このようにして、消費者は自分の興味に関連するより正確な推奨事項を受け取り、購入する可能性を高めます。

激しい競争の時代には、これは関連する差異になる可能性があります。

よりセグメント化されたコンテンツ

機械学習は、インバウンドマーケティング戦略にも役立ちます。

優れたコピーライターに加えて、読者にとって何が興味深いかについての貴重な洞察を頼りにすることが重要です。

マシンは、対象となる視聴者に大きな影響を与える可能性のある主題や、インタラクティブな素材などのコンテンツ形式さえも識別できます。

ディープラーニングとは何ですか？それはどこに適用されますか？

ディープラーニングは、機械学習のさらに高度なプロセスです。

その能力は非常に高いため、教師なし学習のレベルに達することができます。つまり、人間がプロセスに参加する必要はありません。

これはすべて、人間の脳の機能を非常に高いレベルでシミュレートするシステムによって可能になります。

したがって、ディープラーニングは、アルゴリズムのより深い層のおかげで、機械学習の進化形です。

この構造により、マシンはオブジェクトを認識し、音声コマンドを理解し、言語を翻訳し、さらには決定を下すことができます。

学習と開発を続けるために、人間の監督さえ必要ありません。

たとえば、ディープラーニングはビッグデータに関して最も効率的なテクノロジーです。 結局のところ、それほど多くの情報を解釈することはそれほど簡単ではありませんが、それは基本的なことです。

これは、ソーシャルネットワーク、システム、検索エンジンなど、最も多様なソースから貴重なデータを抽出して、企業の計画に最も関連性のあるものをフィルタリングするためのソリューションになります。

このような大容量の理由は、使用される高レベルの人工ニューラルネットワークであり、人間の脳を非常によく似た方法で再現し、データや情報を解釈するときに非線形アプローチを可能にします。

どのように適用できますか？

企業におけるディープラーニングの適用性は何ですか？ いくつかの提案をチェックしてください！

不正検出

システムは動作を識別できるため、金融取引の不正を検出したり、システムにアクセスするための認証を行うこともできます。

ディープラーニングは非線形の方法で機能するため、テクノロジーはさまざまなシナリオや動作に関連して、特定のアクションが適切ではなく、問題を示す可能性があることを理解します。

監視されていない自動化

GoogleとUberはディープラーニングを使用して、車をAIで制御できるようにしています。

これはまだ開発中のプロセスですが、すでに大幅に進歩しています。

これはすべて、交通の日常の状況に対応できるシステムの高い学習能力のおかげです。

監督なしで、車は問題なく乗客を運ぶことができます。

顔認識

多くのスマートフォンはすでに顔認識システムを提供しています。

このプロセスは比較的単純なようで、ディープラーニングに直接関係しています。

このテクノロジーは、詳細を識別して顔の表情を判別および区別できるようにし、ユーザーに最高のセキュリティを保証します。

AIと機械学習とディープラーニング：主な違いは何ですか？

AI、機械学習、ディープラーニングについて詳しく知ったので、それらの違いを理解しやすくなるかもしれません。

つまり、最後の2つのテクノロジーは、最初のテクノロジーの一部です。

それらはプロセスの進化であり、システムを人間の干渉なしに意思決定を行う能力をさらに高めます。

したがって、AIは人工推論の初期段階であり、マシンは独自の決定を下すことができますが、高度な能力はありません。

機械と深層学習はさらに複雑な段階であり、システムと機械の自律性が高まり、推論の能力が高まり、その結果、意思決定の能力が高まります。

機械学習とディープラーニングの間では、名前はそれらの違いを示す良い指標です。

「ディープ」という用語が示すように、ディープラーニングにはさらに複雑で高度な機械学習が含まれます。

このシステムは、アルゴリズム層から人工ニューラルネットワークを作成し、人間の関与なしに独自の決定を下せるようにします。

要約すると、3つのテクノロジーはロジックとアルゴリズムが異なり、企業内で異なる目的と適用性を持つことができます。

しかし、それらは互いに補完し合い、さまざまな程度の能力を表しています。 それぞれの使用法は、要求に応じて異なります。

まとめ：新しく取得したAIの知識で前進する

「AIvs機械学習vsディープラーニング」の質問に対する答えを知るだけでなく、これらのテクノロジーを統合して戦略のパフォーマンスを向上させる方法を理解することが重要です。

各概念の違いを理解することで、組織内でそれらをより包括的かつ完全に使用し、さまざまな分野やセクターを活用してより良い結果を達成することができます。

使用するテクノロジーに加えて、目的の場所に到達するために関連する情報とデータを信頼することが重要です。

それがわかったところで、マーケティングにおけるAIの役割について記録されたウェビナーを見てみませんか？

特別ゲストは、PR20/20およびMarketingArtificialIntelligenceInstituteの創設者兼CEOであるPaulRoetzerです。