AI vs 機器學習 vs 深度學習:它們有何不同?
已發表: 2021-08-23隨著技術進步和社會變革如此之多,很容易迷失在不同的概念及其適用性中。
這是一個很好的例子:人工智能 (AI) 經常用於科幻小說的講故事,是一個眾所周知的術語,但你知道它實際上提供了什麼嗎?
你有沒有想過“人工智能、機器學習和深度學習”之間的區別?
這些概念中的每一個都有一個目的,並且可以以不同的方式實現。
為了方便起見,我們寫了這篇文章來解釋這些術語及其在公司日常生活中的適用性。
我們將討論這些差異和以下主題:
什麼是人工智能,它是如何工作的?
人工智能是指開發能夠獨立思考和行動的系統和機器,無需人類直接參與。
它處理更簡單的操作,例如從電子表格中提取數據,以及更複雜的過程,例如自動化機器。
這種技術使機器不僅可以執行任務,還可以與周圍環境進行交互。
這個概念出現在1950年代,一直是引起社會好奇心的話題,尤其是科幻電影中出現了這個詞。
人工智能已在不同的公司和領域成為現實。 流程得到簡化,決策更加精確,整個工作環境都從中受益。
通用系統可以分析數據並指出錯誤,而人工智能則能夠解釋場景和情況。 例如,它可以識別電子商務中的欺詐企圖。
簡而言之,它是一種在機器和系統中模擬人腦功能、解釋信息和數據以用於日常工作的方法。
如何應用?
您想知道 AI 在您的營銷計劃或公司的其他領域中的可能應用嗎?
查看一些示例:
預測分析
數據的使用是當今任何公司成功的基礎,而實現這一目標的最有效方法之一是通過預測分析。
通過研究數據和指標,可以定義趨勢。 例如,一家商店可以使用人工智能更好地評估其庫存,防止商品用完或堆積。
自動對話
另一個受益於人工智能的領域是客戶服務。
聊天機器人可以回答簡單的問題,甚至可以將對話定向到專門研究特定主題的員工,而不是讓團隊與用戶進行基本聯繫。
這個想法是優化步驟以提供更流暢的客戶體驗。
性能監控
在生產力方面,管理人員還可以享受 AI 帶來的好處。
系統可以幫助確定誰表現良好以及誰需要改進。
詳細信息可能非常有用,例如,在遠程工作期間,密切監控團隊中每個專業人員的表現並不那麼簡單。
私人助理
人工智能作為個人助理也一直在獲得空間。
一個例子是亞馬遜的 Alexa,它可以識別用戶的語音命令並執行特定任務。
蘋果的 Siri 是人工智能作為個人助理工具的另一個例子。
在繁忙的日常工作中,該功能可以幫助記住約會、回答問題,甚至發送電子郵件。
機器學習如何工作?
機器學習是人工智能工作的基本過程。
該技術涉及機器人或系統從其處理的數據和信息中學習的能力。
沒有人的參與,就可以識別行為模式,甚至做出明智的決定。
這個概念對於人工智能的人性化過程至關重要。
您是否曾經與聊天機器人交談並意識到它擁有以前的信息,例如您在該電子商務網站上的購買信息?
毫無疑問,機器學習是該系統的一部分。
顧名思義,通過這項技術,機器可以學習和進化,提供更加人性化的體驗,模仿人類的思維過程。
因此,這種人為的思維帶來了一系列新的機會和替代方案。
借助機器學習,公司在許多流程中將需要更少的人工參與,因為系統本身可以推理並理解如何做出最佳決策。
它可以在不同的環境中使用,例如提高 CRM 系統的效率或自動化工廠中的機器。
如何應用?
機器學習的一大好處是可以將其應用於公司的不同領域,無論其細分市場或規模如何。
繼續閱讀以找出主要替代方案:
人性化的聊天機器人
根據福布斯的一項調查,在網站上使用聊天時,超過 86% 的消費者更喜歡與人交談。
克服這個問題的一種方法是投資機器學習,因為它可以理解用戶行為模式,甚至可以改變語氣、推薦或建議的程序。
更準確的報告
數字化轉型的一大優勢是它有助於執行官僚任務,例如創建報告和電子表格。
機器學習可以幫助將原始數據轉化為信息,從而為您的團隊生成有價值的見解。
通過這種方式,營銷或銷售專業人員可以獲得有關細分活動或完成銷售的更精確的詳細信息。
推薦系統
機器學習的另一個好處是推薦。
例如,一家電子商務公司可以根據用戶在其頁面上的行為進行分段營銷。
通過這種方式,消費者會收到與他們的興趣相關的更精確的推薦,從而增加他們購買的機會。
在激烈的競爭時期,這可能是一個相關的差異。
更細分的內容
機器學習對您的入站營銷策略也很有用。
除了優秀的撰稿人之外,依靠有價值的見解來了解讀者可能感興趣的內容也至關重要。
該機器可以識別主題甚至內容格式,例如互動材料,這可能會對您的目標受眾產生更大的影響。
什麼是深度學習,它在哪裡應用?
深度學習是機器學習的一個更高級的過程。
它的容量如此之高,以至於它可以達到無監督學習的水平,即無需人工參與任何過程。
所有這一切都是可能的,因為一個系統可以在非常高的水平上模擬人腦的功能。
因此,深度學習是機器學習的演變,這要歸功於其更深層次的算法。
通過這種結構,機器可以識別物體、理解語音命令、翻譯語言,甚至做出決定。
它甚至不需要人工監督就可以繼續學習和發展。
例如,在大數據方面,深度學習是最有效的技術。 畢竟,解釋這麼多信息並不是那麼簡單,但它是根本性的。
這可以是從最多樣化的來源(例如社交網絡、系統、搜索引擎)中提取有價值數據的解決方案——簡而言之,過濾與公司規劃最相關的內容。
如此高容量的原因是使用了高水平的人工神經網絡,以非常相似的方式複制人腦,並在解釋數據和信息時允許採用非線性方法。
如何應用?
深度學習在公司中的適用性是什麼? 看看一些建議!
欺詐識別
由於系統可以識別行為,它可以檢測金融交易中的欺詐行為,甚至可以檢測訪問系統的身份驗證。
深度學習以非線性方式工作,因此該技術涉及不同的場景和行為,以了解特定操作不合適並可能表明存在問題。
無監督自動化
谷歌和優步使用深度學習讓汽車由人工智能控制。
這是一個仍在開發中但已經取得顯著進展的過程。
這一切都歸功於系統的高學習能力,它可以對交通中的日常情況做出反應。
在沒有任何監督的情況下,汽車能夠毫無問題地搭載乘客。
人臉識別
許多智能手機已經提供面部識別系統。
這個過程看起來比較簡單,與深度學習直接相關。
該技術可以識別細節,從而能夠確定和區分面部表情,確保用戶的最高安全性。
AI vs 機器學習 vs 深度學習:主要區別是什麼?
現在您對 AI、機器學習和深度學習有了更多的了解,可能更容易理解它們之間的區別。
簡而言之,最後兩種技術是第一種技術的一部分。
它們是過程的演變,使系統更有能力在沒有人為乾預的情況下做出決策。
因此,人工智能是人工推理的早期階段,機器可以自己做出決定,但能力不強。
機器和深度學習是更複雜的階段,在這些階段系統和機器具有更大的自主性,從而提高推理能力,從而提高決策能力。
在機器學習和深度學習之間,名稱很好地表明了它們之間的差異。
正如“深度”一詞所表明的那樣,深度學習包含更複雜和更先進的機器學習。
該系統從算法層創建了一個人工神經網絡,允許它在沒有人參與的情況下做出自己的決定。
綜上所述,這三種技術在邏輯和算法上有所不同,使得它們在公司內具有不同的目標和適用性。
但它們相互補充,代表不同程度的能力。 每個的使用根據需求而變化。
總結:用你新獲得的 AI 知識繼續前進
不僅僅是知道“AI vs 機器學習 vs 深度學習”問題的答案,了解如何整合這些技術以使您的策略更好地執行是很重要的。
了解每個概念的差異,可以在您的組織內更全面和完整地使用它們,利用不同的領域和部門來取得更好的結果。
除了使用的技術之外,依靠相關信息和數據到達您想去的地方也很重要。
既然您知道了,那麼觀看我們錄製的關於人工智能在營銷中的作用的網絡研討會怎麼樣?
特邀嘉賓是 PR 20/20 和營銷人工智能研究所的創始人兼首席執行官 Paul Roetzer!