AI vs Machine Learning vs Deep Learning: czym się różnią?

Przy tak wielu postępach w technologii i zmianach społecznych łatwo jest zagubić się w różnych koncepcjach i ich zastosowaniach.

Oto świetny przykład: sztuczna inteligencja (AI) jest często używana w opowiadaniu science fiction i jest dobrze znanym terminem, ale czy wiesz, co tak naprawdę oferuje?

Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się nad różnicami między „sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem”?

Każda z tych koncepcji służy celowi i może być wdrażana w inny sposób.

Aby to ułatwić, napisaliśmy ten artykuł, aby wyjaśnić te terminy i ich zastosowanie w życiu codziennym w firmie.

Porozmawiamy o tych różnicach i następujących tematach:

Co to jest sztuczna inteligencja i jak to działa?

AI odnosi się do rozwoju systemów i maszyn zdolnych do samodzielnego myślenia i działania, bez konieczności bezpośredniego udziału człowieka.

Zajmuje się prostszymi operacjami, takimi jak wyodrębnianie danych z arkusza kalkulacyjnego, oraz bardziej złożonymi procesami, takimi jak automatyzacja maszyn.

Ten rodzaj technologii umożliwia maszynie nie tylko wykonywanie zadań, ale także interakcję z otoczeniem.

Pojęcie pojawiło się w latach 50. XX wieku i zawsze było tematem, który przyciągał ciekawość społeczeństwa, zwłaszcza z obecnością tego terminu w filmach science fiction.

Sztuczna inteligencja stała się rzeczywistością w różnych firmach i segmentach. Procesy są usprawnione, decyzje bardziej precyzyjne, a korzysta na tym całe środowisko pracy.

Wspólny system może analizować dane i wskazywać błędy, podczas gdy sztuczna inteligencja jest w stanie interpretować scenariusze i sytuacje. Może na przykład zidentyfikować próbę oszustwa w handlu elektronicznym.

Krótko mówiąc, jest to sposób na symulację funkcjonowania ludzkiego mózgu w maszynach i systemach, interpretując informacje i dane do wykorzystania w codziennej pracy.

Jak można go zastosować?

Chcesz wiedzieć, jakie są możliwe zastosowania AI w Twoim planie marketingowym lub innych obszarach Twojej firmy?

Sprawdź kilka przykładów:

Analiza predykcyjna

Wykorzystanie danych ma dziś fundamentalne znaczenie dla sukcesu każdej firmy, a jednym z najskuteczniejszych sposobów na to jest analiza predykcyjna.

Analizując dane i metryki, można zdefiniować trend. Sklep może na przykład lepiej ocenić swoje zapasy za pomocą sztucznej inteligencji, zapobiegając wyczerpaniu lub gromadzeniu się towaru.

Automatyczna rozmowa

Kolejnym obszarem, który czerpie korzyści z AI, jest obsługa klienta.

Zamiast kazać zespołowi nawiązać podstawowy kontakt z użytkownikiem , chatbot może odpowiadać na proste pytania, a nawet kierować rozmowę do pracownika specjalizującego się w danym temacie.

Chodzi o to, aby zoptymalizować kroki, aby zapewnić bardziej płynną obsługę klienta.

Monitoring wydajności

Menedżerowie mogą również korzystać z zalet sztucznej inteligencji, jeśli chodzi o produktywność.

System może pomóc w określeniu, kto dobrze sobie radzi, a kto musi się poprawić.

Szczegóły mogą być bardzo przydatne, na przykład podczas pracy zdalnej , gdzie dokładne monitorowanie pracy każdego profesjonalisty w Twoim zespole nie jest tak proste.

Osobisty asystent

Sztuczna inteligencja zyskuje również miejsce jako osobisty asystent.

Jednym z przykładów jest Alexa firmy Amazon, która potrafi identyfikować polecenia głosowe użytkownika i wykonywać określone zadania.

Siri firmy Apple to kolejny przykład sztucznej inteligencji jako narzędzia osobistego asystenta.

W napiętej rutynie funkcja może pomóc zapamiętać spotkania, odpowiedzieć na pytania, a nawet wysłać e-mail.

Jak działa uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to podstawowy proces działania sztucznej inteligencji.

Technologia ta obejmuje zdolność robota lub systemu do uczenia się na podstawie przetwarzanych danych i informacji.

Bez udziału człowieka możliwe jest identyfikowanie wzorców zachowań, a nawet podejmowanie inteligentnych decyzji.

Ta koncepcja jest niezbędna dla procesu humanizacji sztucznej inteligencji.

Czy kiedykolwiek rozmawiałeś z chatbotem i zorientowałeś się, że ma on wcześniejsze informacje, na przykład o Twoich zakupach w tej witrynie e-commerce?

Bez wątpienia uczenie maszynowe było częścią tego systemu.

Jak sama nazwa wskazuje, dzięki tej technologii maszyna może się uczyć i ewoluować, oferując bardziej humanizowane doświadczenie, naśladując proces myślenia człowieka.

To sztuczne myślenie stwarza zatem szereg nowych możliwości i alternatyw.

Dzięki uczeniu maszynowemu firma będzie potrzebować mniejszego udziału człowieka w wielu procesach, ponieważ sam system może rozumować i rozumieć, jak podjąć najlepszą decyzję.

Może być używany w różnych kontekstach, takich jak zwiększenie wydajności systemu CRM lub automatyzacja maszyn w fabryce.

Jak można go zastosować?

Jedną z wielkich zalet uczenia maszynowego jest możliwość zastosowania go w różnych obszarach firmy, niezależnie od segmentu czy wielkości.

Czytaj dalej, aby poznać główne alternatywy:

Humanizowane chatboty

Według ankiety Forbesa, korzystając z czatu na stronie internetowej, ponad 86% konsumentów woli rozmawiać z ludźmi.

Jednym ze sposobów przezwyciężenia tego problemu jest zainwestowanie w uczenie maszynowe , ponieważ może ono zrozumieć wzorce zachowań użytkowników, a nawet zmienić ton głosu, zalecenia lub sugerowane procedury.

Dokładniejsze raporty

Jedną z wielkich zalet Transformacji Cyfrowej jest to, że ułatwia ona zadania biurokratyczne, takie jak tworzenie raportów i arkuszy kalkulacyjnych.

Uczenie maszynowe może pomóc przekształcić surowe dane w informacje , a w konsekwencji wygenerować cenne informacje dla Twojego zespołu.

W ten sposób specjaliści ds. marketingu lub sprzedaży mogą uzyskać dokładniejsze informacje na temat segmentacji kampanii lub zamknięcia sprzedaży.

System rekomendacji

Kolejną zaletą uczenia maszynowego są rekomendacje.

Na przykład firma e-commerce może prowadzić kampanie podzielone na segmenty zgodnie z zachowaniem użytkownika na swoich stronach.

W ten sposób konsument otrzymuje dokładniejsze rekomendacje związane z jego zainteresowaniami, zwiększając szanse na dokonanie zakupu.

W czasach ostrej konkurencji może to być istotna różnica.

Więcej treści podzielonych na segmenty

Uczenie maszynowe może być również przydatne w Twojej strategii marketingu przychodzącego.

Poza dobrymi copywriterami, liczy się na cenne spostrzeżenia na temat tego, co może zainteresować Twoich czytelników.

Maszyna może identyfikować tematy, a nawet formaty treści , takie jak materiały interaktywne, które mogą mieć większy wpływ na odbiorców docelowych.

Czym jest głębokie uczenie się i gdzie ma zastosowanie?

Głębokie uczenie to jeszcze bardziej zaawansowany proces uczenia maszynowego.

Jego pojemność jest tak duża, że ​​może osiągnąć poziomy uczenia się bez nadzoru, to znaczy bez udziału człowieka w jakimkolwiek procesie.

Wszystko to jest możliwe dzięki systemowi symulującemu pracę ludzkiego mózgu na bardzo wysokim poziomie.

Głębokie uczenie jest zatem ewolucją uczenia maszynowego , dzięki głębszym warstwom algorytmów.

Dzięki tej strukturze maszyna może rozpoznawać obiekty, rozumieć polecenia głosowe, tłumaczyć języki, a nawet podejmować decyzje.

Nie potrzebuje nawet nadzoru człowieka, aby kontynuować naukę i rozwój.

Deep Learning to na przykład najbardziej wydajna technologia, jeśli chodzi o Big Data. W końcu nie jest tak łatwo zinterpretować tak wiele informacji, ale jest to fundamentalne.

Może to być rozwiązanie do wydobywania cennych danych z najróżniejszych źródeł , takich jak sieci społecznościowe, systemy, wyszukiwarki — krótko mówiąc, do filtrowania tego, co jest najistotniejsze dla planowania firmy.

Powodem tak dużej przepustowości jest wysoki poziom zastosowanych sztucznych sieci neuronowych, które odtwarzają ludzki mózg w bardzo podobny sposób i pozwalają na nieliniowe podejście podczas interpretacji danych i informacji.

Jak można go zastosować?

Jakie jest zastosowanie Deep Learning w firmie? Sprawdź kilka sugestii!

Wykrywanie oszustw

Ponieważ system może identyfikować zachowanie, może wykryć oszustwo w transakcji finansowej, a nawet uwierzytelnienie w celu uzyskania dostępu do systemu.

Głębokie uczenie działa w sposób nieliniowy , więc technologia odnosi się do różnych scenariuszy i zachowań, aby zrozumieć, że określone działanie nie jest odpowiednie i może sygnalizować problem.

Automatyzacja nienadzorowana

Google i Uber używają Deep Learning, aby umożliwić sterowanie samochodami przez sztuczną inteligencję.

Jest to proces, który wciąż się rozwija, ale już znacznie zaawansowany.

To wszystko dzięki dużej zdolności uczenia się systemu , który potrafi reagować na codzienne sytuacje w ruchu.

Bez żadnego nadzoru samochód jest w stanie bez problemu przewozić pasażera.

Rozpoznawanie twarzy

Wiele smartfonów oferuje już systemy rozpoznawania twarzy.

Ten proces wydaje się stosunkowo prosty i jest bezpośrednio związany z Deep Learning.

Technologia może identyfikować szczegóły , aby móc określić i rozróżnić mimikę twarzy, zapewniając użytkownikom najwyższe bezpieczeństwo.

Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe a uczenie głębokie: jakie są główne różnice?

Teraz, gdy wiesz już więcej o sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim, może być łatwiej zrozumieć różnice między nimi.

Krótko mówiąc, dwie ostatnie technologie są częścią uniwersum pierwszej.

Stanowią ewolucję procesu, czyniąc system jeszcze bardziej zdolnym do podejmowania decyzji bez ingerencji człowieka.

Dlatego sztuczna inteligencja jest wczesnym etapem sztucznego rozumowania, w którym maszyna może podejmować własne decyzje, ale nie ma dużych możliwości.

Uczenie maszynowe i głębokie to jeszcze bardziej złożone etapy, w których systemy i maszyny mają większą autonomię, zwiększając zdolność rozumowania, a w konsekwencji podejmowania decyzji.

Pomiędzy uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim nazwy są dobrym wskaźnikiem ich różnic.

Jak wskazuje termin „głębokie”, głębokie uczenie obejmuje jeszcze bardziej złożone i zaawansowane uczenie maszynowe.

System tworzy sztuczną sieć neuronową z warstwy algorytmu, umożliwiając mu podejmowanie własnych decyzji bez udziału człowieka.

Podsumowując, te trzy technologie różnią się logiką i algorytmem, co pozwala im mieć różne cele i zastosowania w firmie.

Ale uzupełniają się nawzajem, reprezentując różne stopnie możliwości. Zastosowanie każdego z nich różni się w zależności od wymagań.

Podsumowanie: Posuwanie się naprzód z nowo uzyskaną wiedzą AI

Nie tylko znając odpowiedź na pytanie „AI vs Machine Learning vs Deep Learning”, ważne jest, aby zrozumieć, jak zintegrować te technologie, aby Twoje strategie działały lepiej.

Rozumiejąc różnice w każdej koncepcji , możliwe jest ich pełniejsze i pełniejsze wykorzystanie w organizacji, wykorzystując różne obszary i sektory w celu osiągnięcia lepszych wyników.

Oprócz używanych technologii ważne jest, aby liczyć na istotne informacje i dane, aby dotrzeć tam, gdzie chcesz.

Skoro już to wiesz, co powiesz na nasze nagrane webinarium na temat roli AI w marketingu ?

Gościem specjalnym jest Paul Roetzer, założyciel i CEO PR 20/20 oraz Marketing Artificial Intelligence Institute!