ИИ против машинного обучения против глубокого обучения: чем они отличаются?

С таким количеством достижений в области технологий и социальных изменений легко потеряться в различных концепциях и их применимости.

Вот отличный пример: искусственный интеллект (ИИ) часто используется в научно-фантастических рассказах и является хорошо известным термином, но знаете ли вы, что он на самом деле предлагает?

Вы когда-нибудь задумывались о различиях между «ИИ, машинное обучение и глубокое обучение»?

Каждая из этих концепций служит определенной цели и может быть реализована по-разному.

Чтобы упростить задачу, мы написали эту статью, чтобы объяснить эти термины и их применимость в повседневной жизни компании.

Мы поговорим об этих различиях и следующих темах:

Что такое искусственный интеллект и как он работает?

ИИ относится к разработке систем и машин, способных мыслить и действовать независимо, без необходимости прямого участия человека.

Он имеет дело с более простыми операциями, такими как извлечение данных из электронной таблицы, и более сложными процессами, такими как автоматизация машин.

Такая технология позволяет машине не только выполнять задачи, но и взаимодействовать с окружающей средой.

Это понятие появилось в 1950-х годах и всегда вызывало любопытство общества, особенно в связи с присутствием этого термина в научно-фантастических фильмах.

ИИ стал реальностью в разных компаниях и сегментах. Процессы оптимизируются, решения становятся более точными, и от этого выигрывает вся рабочая среда.

Общая система может анализировать данные и указывать на ошибки, а ИИ способен интерпретировать сценарии и ситуации. Например, он может идентифицировать попытку мошенничества в электронной коммерции.

Короче говоря, это способ моделирования работы человеческого мозга в машинах и системах, интерпретация информации и данных для использования в повседневной работе.

Как это можно применить?

Вы хотите знать, каковы возможные применения ИИ в вашем маркетинговом плане или других областях вашей компании?

Посмотрите несколько примеров:

Предиктивный анализ

Использование данных имеет основополагающее значение для успеха любой компании сегодня, и один из наиболее эффективных способов сделать это — прогнозный анализ.

Изучая данные и показатели, можно определить тенденцию. Магазин, например, может лучше оценить свои запасы с помощью ИИ, предотвращая истощение или накопление товара.

Автоматизированный разговор

Еще одна область, которая выигрывает от ИИ, — это обслуживание клиентов.

Вместо того, чтобы команда могла установить простой контакт с пользователем , чат-бот может отвечать на простые вопросы или даже направлять разговор к сотруднику, специализирующемуся на определенной теме.

Идея состоит в том, чтобы оптимизировать шаги, чтобы предложить более плавный клиентский опыт.

Мониторинг производительности

Менеджеры также могут пользоваться преимуществами ИИ, когда речь идет о производительности.

Система может помочь определить, кто работает хорошо, а кто нуждается в улучшении.

Детали могут быть очень полезны, например, при удаленной работе , где не так просто внимательно следить за работой каждого профессионала в вашей команде.

Личный помощник

ИИ также набирает обороты в качестве личного помощника.

Одним из примеров является Alexa от Amazon, которая может распознавать голосовые команды пользователя и выполнять определенные задачи.

Siri от Apple — еще один пример использования ИИ в качестве персонального помощника.

В напряженной рутине эта функция может помочь вспомнить о встречах, ответить на вопросы или даже отправить электронное письмо.

Как работает машинное обучение?

Машинное обучение — это фундаментальный процесс для работы ИИ.

Эта технология включает в себя способность робота или системы учиться на данных и информации, которые она обрабатывает.

Без участия человека можно выявлять модели поведения и даже принимать разумные решения.

Эта концепция имеет важное значение для процесса гуманизации ИИ.

Вы когда-нибудь разговаривали с чат-ботом и понимали, что у него есть предыдущая информация, например, о ваших покупках на этом сайте электронной коммерции?

Машинное обучение, без сомнения, было частью этой системы.

Как видно из названия, с помощью этой технологии машина может учиться и развиваться, предлагая более гуманизированный опыт, имитируя мыслительный процесс человека.

Таким образом, это искусственное мышление открывает ряд новых возможностей и альтернатив.

Благодаря машинному обучению компании потребуется меньше участия человека во многих процессах, поскольку сама система может рассуждать и понимать, как принять наилучшее решение.

Его можно использовать в разных контекстах, например, для повышения эффективности CRM-системы или автоматизации оборудования на заводе.

Как это можно применить?

Одним из больших преимуществ машинного обучения является возможность его применения в различных областях компании, независимо от сегмента или размера.

Продолжайте читать, чтобы узнать об основных альтернативах:

Гуманизированные чат-боты

По данным опроса Forbes, при использовании чата на веб-сайте более 86% потребителей предпочитают общаться с людьми.

Один из способов решить эту проблему — инвестировать в машинное обучение , поскольку оно может понимать модели поведения пользователей и даже изменять тон голоса, рекомендации или предлагаемые процедуры.

Более точные отчеты

Одним из больших преимуществ цифровой трансформации является то, что она упрощает выполнение бюрократических задач, таких как создание отчетов и электронных таблиц.

Машинное обучение может помочь превратить необработанные данные в информацию и, следовательно, генерировать ценные идеи для вашей команды.

Таким образом, специалисты по маркетингу или продажам могут получить более точную информацию о сегментации кампании или закрытии продажи.

Система рекомендаций

Еще одно преимущество машинного обучения — рекомендации.

Например, компания электронной коммерции может проводить сегментированные кампании в соответствии с поведением пользователя на ее страницах.

Таким образом, потребитель получает более точные рекомендации, связанные с его интересами, что повышает вероятность совершения покупки.

Во времена жесткой конкуренции это может быть существенной разницей.

Более сегментированный контент

Машинное обучение также может быть полезно для вашей стратегии входящего маркетинга.

Помимо хороших копирайтеров, важно полагаться на ценную информацию о том, что может быть интересно вашим читателям.

Машина может идентифицировать темы и даже форматы контента , такие как интерактивные материалы, которые могут оказать большее влияние на вашу целевую аудиторию.

Что такое глубокое обучение и где оно применяется?

Глубокое обучение — это еще более продвинутый процесс машинного обучения.

Его мощность настолько высока, что он может достигать уровней неконтролируемого обучения, то есть без участия человека в каком-либо процессе.

Все это возможно благодаря системе, моделирующей работу человеческого мозга на очень высоком уровне.

Таким образом, глубокое обучение — это эволюция машинного обучения благодаря более глубоким слоям алгоритмов.

Благодаря такой структуре машина может распознавать объекты, понимать голосовые команды, переводить языки и даже принимать решения.

Ему даже не нужен человеческий контроль, чтобы продолжать учиться и развиваться.

Глубокое обучение — самая эффективная технология, например, когда речь идет о больших данных. Ведь интерпретировать такое количество информации не так просто, но это принципиально.

Это может быть решение для извлечения ценных данных из самых разных источников , таких как социальные сети, системы, поисковые системы — короче говоря, для фильтрации того, что наиболее актуально для планирования компании.

Причиной столь высокой пропускной способности является высокий уровень используемых искусственных нейронных сетей, воспроизводящих человеческий мозг очень похожим образом и допускающих нелинейный подход при интерпретации данных и информации.

Как это можно применить?

Какова применимость глубокого обучения в компании? Ознакомьтесь с некоторыми предложениями!

Обнаружение мошенничества

Поскольку система может идентифицировать поведение, она может обнаруживать мошенничество в финансовых транзакциях или даже проверять подлинность для доступа к системе.

Глубокое обучение работает нелинейно , поэтому технология соотносится с различными сценариями и поведением, чтобы понять, что конкретное действие не подходит и может сигнализировать о проблеме.

Неконтролируемая автоматизация

Google и Uber используют Deep Learning, чтобы автомобили могли управляться искусственным интеллектом.

Это процесс, который все еще находится в стадии разработки, но уже значительно продвинулся вперед.

Это все благодаря высокой обучаемости системы , которая может реагировать на повседневные ситуации в дорожном движении.

Без присмотра машина способна без проблем перевезти пассажира.

Распознавание лица

Многие смартфоны уже предлагают системы распознавания лиц.

Этот процесс кажется относительно простым и напрямую связан с Deep Learning.

Технология может идентифицировать детали , чтобы иметь возможность определять и различать выражения лица, обеспечивая максимальную безопасность для пользователей.

ИИ против машинного обучения против глубокого обучения: в чем основные различия?

Теперь, когда вы знаете больше об искусственном интеллекте, машинном обучении и глубоком обучении, вам будет легче понять различия между ними.

Короче говоря, последние две технологии являются частью вселенной первой.

Они представляют собой эволюцию процесса, делающую систему еще более способной принимать решения без вмешательства человека.

Таким образом, искусственный интеллект — это ранняя стадия искусственного мышления, когда машина может принимать собственные решения, но не обладает большими способностями.

Машинное и глубокое обучение — это еще более сложные этапы, на которых системы и машины обладают большей автономией, увеличивая способность рассуждать и, следовательно, принимать решения.

Между машинным обучением и глубоким обучением названия являются хорошим индикатором их различий.

Как указывает термин «глубокое», глубокое обучение включает в себя еще более сложное и продвинутое машинное обучение.

Система создает искусственную нейронную сеть из слоя алгоритма, позволяя ей принимать собственные решения без участия человека.

Таким образом, три технологии различаются по логике и алгоритму, что позволяет им иметь разные цели и применимость в компании.

Но они дополняют друг друга, представляя разную степень возможностей. Использование каждого варьируется в зависимости от требований.

Подведение итогов: движение вперед с вашими недавно полученными знаниями об искусственном интеллекте

Важно не только знать ответ на вопрос «ИИ, машинное обучение или глубокое обучение», но и понимать, как интегрировать эти технологии, чтобы ваши стратегии работали лучше.

Понимая различия каждой концепции , можно более всесторонне и полно использовать их в своей организации, используя различные области и сектора для достижения лучших результатов.

Помимо используемых технологий, важно полагаться на соответствующую информацию и данные, чтобы достичь того, чего вы хотите.

Теперь, когда вы это знаете, как насчет того, чтобы посмотреть наш записанный вебинар о роли ИИ в маркетинге ?

Специальный гость — Пол Ретцер, основатель и генеральный директор PR 20/20 и Института маркетингового искусственного интеллекта!