AI vs Machine Learning vs Deep Learning: prin ce sunt diferite?

Cu atât de multe progrese în tehnologie și schimbări societale, este ușor să te pierzi în diferite concepte și aplicabilitatea lor.

Iată un exemplu grozav: Inteligența artificială (IA) este adesea folosită în povestirile științifico-fantastice și este un termen binecunoscut, dar știți ce oferă de fapt?

Te-ai oprit vreodată să te gândești la diferențele dintre „AI vs Machine Learning vs Deep Learning”?

Fiecare dintre aceste concepte servește unui scop și poate fi implementat diferit.

Pentru a fi mai ușor, am scris acest articol pentru a explica acești termeni și aplicabilitatea lor în viața de zi cu zi la o companie.

Vom vorbi despre aceste diferențe și despre următoarele subiecte:

Ce este inteligența artificială și cum funcționează?

AI se referă la dezvoltarea de sisteme și mașini capabile să gândească și să acționeze independent, fără a fi nevoie de participarea umană directă.

Se ocupă cu operațiuni mai simple, cum ar fi extragerea datelor dintr-o foaie de calcul și cu procese mai complexe, cum ar fi automatizarea utilajelor.

Acest tip de tehnologie permite unei mașini nu numai să îndeplinească sarcini, ci și să interacționeze cu mediul înconjurător.

Conceptul a apărut în anii 1950 și a fost întotdeauna un subiect care a atras curiozitatea societății, mai ales odată cu prezența termenului în filmele științifico-fantastice.

AI a devenit o realitate în diferite companii și segmente. Procesele sunt raționalizate, deciziile sunt mai precise, iar întregul mediu de lucru beneficiază de pe urma acestuia.

Un sistem comun poate analiza datele și semnala erori, în timp ce AI este capabilă să interpreteze scenarii și situații. Poate, de exemplu, să identifice o tentativă de fraudă în comerțul electronic.

Pe scurt, este o modalitate de a simula funcționarea creierului uman în mașini și sisteme, interpretând informații și date pentru a le utiliza în munca de zi cu zi.

Cum se poate aplica?

Vrei să știi care sunt posibilele aplicații ale AI în planul tău de marketing sau în alte zone ale companiei tale?

Consultați câteva exemple:

Analiza predictivă

Utilizarea datelor este fundamentală pentru succesul oricărei companii în prezent, iar una dintre cele mai eficiente modalități de a face acest lucru este prin analiza predictivă.

Studiind datele și valorile, este posibilă definirea unei tendințe. Un magazin, de exemplu, își poate evalua mai bine stocul folosind IA, prevenind epuizarea sau acumularea unui articol.

Conversație automată

Un alt domeniu care beneficiază de AI este Serviciul Clienți.

În loc ca o echipă să facă un contact de bază cu utilizatorul , un chatbot poate răspunde la întrebări simple sau chiar poate direcționa conversația către un angajat specializat într-un anumit subiect.

Ideea este de a optimiza pașii pentru a oferi o experiență client mai fluidă.

Monitorizarea performantei

Managerii se pot bucura și de beneficiile AI atunci când vine vorba de productivitate.

Un sistem poate ajuta la identificarea cine are performanțe bune și cine trebuie să se îmbunătățească.

Detaliile pot fi foarte utile, de exemplu, în timpul lucrului de la distanță , unde nu este la fel de simplu să monitorizezi îndeaproape performanța fiecărui profesionist din echipa ta.

Asistent personal

AI a câștigat spațiu și ca asistent personal.

Un exemplu este Alexa de la Amazon, care poate identifica comenzile vocale ale utilizatorului și poate îndeplini sarcini specifice.

Siri de la Apple este un alt exemplu de AI ca instrument de asistent personal.

Într-o rutină aglomerată, funcția vă poate ajuta să vă amintiți întâlnirile, să răspundeți la întrebări sau chiar să trimiteți un e-mail.

Cum funcționează învățarea automată?

Învățarea automată este un proces fundamental pentru ca AI să funcționeze.

Această tehnologie implică capacitatea unui robot sau a unui sistem de a învăța din datele și informațiile pe care le prelucrează.

Fără participarea umană, este posibil să identificăm modele de comportament și chiar să luăm decizii inteligente.

Acest concept este esențial pentru procesul de umanizare al AI.

Ați vorbit vreodată cu un chatbot și ați realizat că acesta avea informații anterioare, de exemplu, despre achizițiile dvs. de pe acel site de comerț electronic?

Învățarea automată, fără îndoială, a făcut parte din acel sistem.

După cum indică și numele, prin această tehnologie, o mașină poate învăța și evolua, oferind o experiență mai umanizată, mimând procesul de gândire al unui om.

Prin urmare, această gândire artificială permite o serie de noi oportunități și alternative.

Cu Machine Learning, o companie va avea nevoie de mai puțină participare umană la multe procese, deoarece sistemul însuși poate raționa și înțelege cum să ia cea mai bună decizie.

Poate fi folosit în diferite contexte, cum ar fi eficientizarea unui sistem CRM sau automatizarea utilajelor dintr-o fabrică.

Cum se poate aplica?

Unul dintre marile beneficii ale Machine Learning-ului este posibilitatea de a-l aplica în diferite zone ale unei companii, indiferent de segment sau dimensiune.

Continuați să citiți pentru a afla principalele alternative:

Chatbot umanizați

Când folosesc chat-ul pe un site web, peste 86% dintre consumatori preferă să vorbească cu oamenii, potrivit unui sondaj Forbes.

O modalitate de a depăși această problemă este să investești în Machine Learning , deoarece poate înțelege tiparele de comportament ale utilizatorilor și chiar poate schimba tonul vocii, recomandările sau procedurile sugerate.

Rapoarte mai precise

Unul dintre marile avantaje ale transformării digitale este că facilitează sarcinile birocratice, cum ar fi crearea de rapoarte și foi de calcul.

Învățarea automată poate ajuta la transformarea datelor brute în informații și, în consecință, poate genera informații valoroase pentru echipa dvs.

Astfel, profesioniștii în marketing sau vânzări pot avea detalii mai precise despre segmentarea unei campanii sau închiderea unei vânzări.

Sistem de recomandare

Un alt beneficiu al învățării automate este recomandările.

O companie de comerț electronic, de exemplu, poate derula campanii segmentate în funcție de comportamentul utilizatorului pe paginile sale.

Astfel, consumatorul primește recomandări mai precise legate de interesele sale, crescând șansele ca acesta să facă o achiziție.

În vremuri de concurență acerbă, aceasta poate fi o diferență relevantă.

Conținut mai segmentat

Învățarea automată poate fi utilă și pentru strategia dvs. de Inbound Marketing.

Pe lângă copywriteri buni, este crucial să contați pe informații valoroase despre ceea ce poate fi interesant pentru cititorii dvs.

Aparatul poate identifica subiecte și chiar formate de conținut , cum ar fi materialele interactive, care pot avea un impact mai mare asupra publicului țintă.

Ce este Deep Learning și unde se aplică?

Deep Learning este un proces și mai avansat de Machine Learning.

Capacitatea sa este atât de mare încât poate atinge niveluri de învățare nesupravegheată, adică fără participarea umană la vreun proces.

Toate acestea sunt posibile datorită unui sistem care simulează funcționarea creierului uman la niveluri foarte înalte.

Deep Learning este, prin urmare, o evoluție a Machine Learning , datorită straturilor sale mai profunde de algoritmi.

Cu această structură, aparatul poate recunoaște obiecte, poate înțelege comenzile vocale, poate traduce limbi și chiar poate lua decizii.

Nici măcar nu are nevoie de supraveghere umană pentru a continua să învețe și să se dezvolte.

Deep Learning este cea mai eficientă tehnologie atunci când vine vorba de Big Data, de exemplu. La urma urmei, nu este atât de simplu să interpretezi atât de multe informații, dar este fundamental.

Aceasta poate fi soluția pentru a extrage date valoroase din cele mai diverse surse , cum ar fi rețelele sociale, sistemele, motoarele de căutare - pe scurt, pentru a filtra ceea ce este cel mai relevant pentru planificarea unei companii.

Motivul unei astfel de capacități este nivelul ridicat al rețelelor neuronale artificiale utilizate, reproducând creierul uman într-un mod foarte asemănător și permițând o abordare neliniară la interpretarea datelor și informațiilor.

Cum se poate aplica?

Care este aplicabilitatea Deep Learning într-o companie? Consultați câteva sugestii!

Detectarea fraudei

Deoarece sistemul poate identifica comportamentul, poate detecta frauda într-o tranzacție financiară sau chiar autentificarea pentru a accesa un sistem.

Deep Learning funcționează într-un mod neliniar , astfel încât tehnologia se referă la diferite scenarii și comportamente pentru a înțelege că o anumită acțiune nu este adecvată și poate semnala o problemă.

Automatizare nesupravegheată

Google și Uber folosesc Deep Learning pentru a permite mașinilor să fie controlate de AI.

Este un proces care este încă în curs de dezvoltare, dar a avansat deja semnificativ.

Toate acestea se datorează capacității mari de învățare a sistemului , care poate reacționa la situațiile de zi cu zi din trafic.

Fără nicio supraveghere, mașina poate transporta un pasager fără probleme.

Recunoaștere facială

Multe smartphone-uri oferă deja sisteme de recunoaștere facială.

Acest proces pare relativ simplu și este direct legat de Deep Learning.

Tehnologia poate identifica detalii pentru a putea determina și diferenția expresiile faciale, asigurând cea mai înaltă securitate pentru utilizatori.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Care sunt principalele diferențe?

Acum că știți mai multe despre AI, Machine Learning și Deep Learning, ar putea fi mai ușor să înțelegeți diferențele dintre ele.

Pe scurt, ultimele două tehnologii fac parte din universul primei.

Sunt evoluții ale procesului, făcând un sistem și mai capabil să ia decizii fără intervenția umană.

AI, prin urmare, este o etapă incipientă a raționamentului artificial, în care o mașină poate lua propriile decizii, dar nu este foarte capabilă.

Machine și Deep Learning sunt etape și mai complexe în care sistemele și mașinile au o autonomie mai mare, crescând capacitatea de raționament și, în consecință, de luare a deciziilor.

Între Machine Learning și Deep Learning, numele sunt un bun indicator al diferențelor lor.

După cum indică termenul „deep”, Deep Learning cuprinde o învățare automată și mai complexă și mai avansată.

Sistemul creează o rețea neuronală artificială dintr-un strat de algoritm, permițându-i să ia propriile decizii fără participarea umană.

Pe scurt, cele trei tehnologii diferă ca logică și algoritm, permițându-le să aibă obiective și aplicabilitate diferite în cadrul unei companii.

Dar ele se completează reciproc, reprezentând diferite grade de capacitate. Utilizarea fiecăruia variază în funcție de cerințe.

Încheiere: Mergi înainte cu cunoștințele AI nou-obținute

Mai mult decât simpla cunoaștere a răspunsului la întrebarea „AI vs Machine Learning vs Deep Learning”, este important să înțelegeți cum să integrați aceste tehnologii pentru ca strategiile dvs. să funcționeze mai bine.

Înțelegând diferențele fiecărui concept , este posibil să le folosiți mai cuprinzător și complet în cadrul organizației dvs., valorificând diferite domenii și sectoare pentru a obține rezultate mai bune.

Pe lângă tehnologiile utilizate, este important să te bazezi pe informații și date relevante pentru a ajunge unde vrei să ajungi.

Acum că știți asta, ce ziceți de vizionarea webinarului nostru înregistrat despre rolul AI în marketing ?

Invitatul special este Paul Roetzer, fondator și CEO al PR 20/20 și al Institutului de Inteligență Artificială de Marketing!