AI vs 机器学习 vs 深度学习：它们有何不同？
已发表: 2021-08-23随着技术进步和社会变革如此之多，很容易迷失在不同的概念及其适用性中。
这是一个很好的例子：人工智能 (AI) 经常用于科幻小说的讲故事，是一个众所周知的术语，但你知道它实际上提供了什么吗？
你有没有想过“人工智能、机器学习和深度学习”之间的区别？
这些概念中的每一个都有一个目的，并且可以以不同的方式实现。
为了方便起见，我们写了这篇文章来解释这些术语及其在公司日常生活中的适用性。
我们将讨论这些差异和以下主题：
什么是人工智能，它是如何工作的？
人工智能是指开发能够独立思考和行动的系统和机器，无需人类直接参与。
它处理更简单的操作，例如从电子表格中提取数据，以及更复杂的过程，例如自动化机器。
这种技术使机器不仅可以执行任务，还可以与周围环境进行交互。
这个概念出现在1950年代，一直是引起社会好奇心的话题，尤其是科幻电影中出现了这个词。
人工智能已在不同的公司和领域成为现实。 流程得到简化，决策更加精确，整个工作环境都从中受益。
通用系统可以分析数据并指出错误，而人工智能则能够解释场景和情况。 例如，它可以识别电子商务中的欺诈企图。
简而言之，它是一种在机器和系统中模拟人脑功能、解释信息和数据以用于日常工作的方法。
如何应用？
您想知道 AI 在您的营销计划或公司的其他领域中的可能应用吗？
查看一些示例：
预测分析
数据的使用是当今任何公司成功的基础，而实现这一目标的最有效方法之一是通过预测分析。
通过研究数据和指标，可以定义趋势。 例如，一家商店可以使用人工智能更好地评估其库存，防止商品用完或堆积。
自动对话
另一个受益于人工智能的领域是客户服务。
聊天机器人可以回答简单的问题，甚至可以将对话定向到专门研究特定主题的员工，而不是让团队与用户进行基本联系。
这个想法是优化步骤以提供更流畅的客户体验。
性能监控
在生产力方面，管理人员还可以享受 AI 带来的好处。
系统可以帮助确定谁表现良好以及谁需要改进。
详细信息可能非常有用，例如，在远程工作期间，密切监控团队中每个专业人员的表现并不那么简单。
私人助理
人工智能作为个人助理也一直在获得空间。
一个例子是亚马逊的 Alexa，它可以识别用户的语音命令并执行特定任务。
苹果的 Siri 是人工智能作为个人助理工具的另一个例子。
在繁忙的日常工作中，该功能可以帮助记住约会、回答问题，甚至发送电子邮件。
机器学习如何工作？
机器学习是人工智能工作的基本过程。
该技术涉及机器人或系统从其处理的数据和信息中学习的能力。
没有人的参与，就可以识别行为模式，甚至做出明智的决定。
这个概念对于人工智能的人性化过程至关重要。
您是否曾经与聊天机器人交谈并意识到它拥有以前的信息，例如您在该电子商务网站上的购买信息？
毫无疑问，机器学习是该系统的一部分。
顾名思义，通过这项技术，机器可以学习和进化，提供更加人性化的体验，模仿人类的思维过程。
因此，这种人为的思维带来了一系列新的机会和替代方案。
借助机器学习，公司在许多流程中将需要更少的人工参与，因为系统本身可以推理并理解如何做出最佳决策。
它可以在不同的环境中使用，例如提高 CRM 系统的效率或自动化工厂中的机器。
如何应用？
机器学习的一大好处是可以将其应用于公司的不同领域，无论其细分市场或规模如何。
继续阅读以找出主要替代方案：
人性化的聊天机器人
根据福布斯的一项调查，在网站上使用聊天时，超过 86% 的消费者更喜欢与人交谈。
克服这个问题的一种方法是投资机器学习，因为它可以理解用户行为模式，甚至可以改变语气、推荐或建议的程序。
更准确的报告
数字化转型的一大优势是它有助于执行官僚任务，例如创建报告和电子表格。
机器学习可以帮助将原始数据转化为信息，从而为您的团队生成有价值的见解。
通过这种方式，营销或销售专业人员可以获得有关细分活动或完成销售的更精确的详细信息。
推荐系统
机器学习的另一个好处是推荐。
例如，一家电子商务公司可以根据用户在其页面上的行为进行分段营销。
通过这种方式，消费者会收到与他们的兴趣相关的更精确的推荐，从而增加他们购买的机会。
在激烈的竞争时期，这可能是一个相关的差异。
更细分的内容
机器学习对您的入站营销策略也很有用。
除了优秀的撰稿人之外，依靠有价值的见解来了解读者可能感兴趣的内容也至关重要。
该机器可以识别主题甚至内容格式，例如互动材料，这可能会对您的目标受众产生更大的影响。
什么是深度学习，它在哪里应用？
深度学习是机器学习的一个更高级的过程。
它的容量如此之高，以至于它可以达到无监督学习的水平，即无需人工参与任何过程。
所有这一切都是可能的，因为一个系统可以在非常高的水平上模拟人脑的功能。
因此，深度学习是机器学习的演变，这要归功于其更深层次的算法。
通过这种结构，机器可以识别物体、理解语音命令、翻译语言，甚至做出决定。
它甚至不需要人工监督就可以继续学习和发展。
例如，在大数据方面，深度学习是最有效的技术。 毕竟，解释这么多信息并不是那么简单，但它是根本性的。
这可以成为从最多样化的来源（例如社交网络、系统、搜索引擎）中提取有价值数据的解决方案——简而言之，过滤与公司规划最相关的内容。
如此高容量的原因是使用了高水平的人工神经网络，以非常相似的方式再现人脑，并在解释数据和信息时允许采用非线性方法。
如何应用？
深度学习在公司中的适用性是什么？ 看看一些建议！
欺诈识别
由于系统可以识别行为，它可以检测金融交易中的欺诈行为，甚至可以检测访问系统的身份验证。
深度学习以非线性方式工作，因此该技术涉及不同的场景和行为，以了解特定操作不合适并可能表明存在问题。
无监督自动化
谷歌和优步使用深度学习让汽车由人工智能控制。
这是一个仍在开发中但已经取得显着进展的过程。
这一切都归功于系统的高学习能力，它可以对交通中的日常情况做出反应。
在没有任何监督的情况下，汽车能够毫无问题地搭载乘客。
人脸识别
许多智能手机已经提供面部识别系统。
这个过程看起来比较简单，与深度学习直接相关。
该技术可以识别细节，从而能够确定和区分面部表情，确保用户的最高安全性。
AI vs 机器学习 vs 深度学习：主要区别是什么？
现在您对 AI、机器学习和深度学习有了更多的了解，可能更容易理解它们之间的区别。
简而言之，最后两种技术是第一种技术的一部分。
它们是过程的演变，使系统更有能力在没有人为干预的情况下做出决策。
因此，人工智能是人工推理的早期阶段，机器可以自己做出决定，但能力不强。
机器和深度学习是更加复杂的阶段，在这些阶段系统和机器具有更大的自主性，从而提高推理能力，从而提高决策能力。
在机器学习和深度学习之间，名称很好地表明了它们之间的差异。
正如“深度”一词所表明的那样，深度学习包含更复杂和更先进的机器学习。
该系统从算法层创建了一个人工神经网络，允许它在没有人参与的情况下做出自己的决定。
综上所述，这三种技术在逻辑和算法上有所不同，使得它们在公司内具有不同的目标和适用性。
但它们相互补充，代表不同程度的能力。 每个的使用根据需求而变化。
总结：用你新获得的 AI 知识继续前进
不仅仅是知道“AI vs 机器学习 vs 深度学习”问题的答案，了解如何整合这些技术以使您的策略更好地执行是很重要的。
了解每个概念的差异，可以在您的组织内更全面和完整地使用它们，利用不同的领域和部门来取得更好的结果。
除了使用的技术之外，依靠相关信息和数据到达您想去的地方也很重要。
既然您知道了，那么观看我们录制的关于人工智能在营销中的作用的网络研讨会怎么样？
特邀嘉宾是 PR 20/20 和营销人工智能研究所的创始人兼首席执行官 Paul Roetzer！
