Was ist der Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen?

KI und maschinelles Lernen

Es gibt eine Menge Konzepte, die gerade verwendet werden - Mustererkennung, Neurocomputing, tiefe Lernen, Maschinelles Lernenusw. All dies fällt wirklich unter das allgemeine Konzept der künstlichen Intelligenz, aber die Begriffe werden manchmal fälschlicherweise vertauscht. Auffällig ist, dass Menschen häufig künstliche Intelligenz mit maschinellem Lernen austauschen. Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI, aber KI muss nicht immer maschinelles Lernen beinhalten.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) verändern die Art und Weise, wie Produktteams Entwicklungs- und Marketingstrategien entwickeln. Die Investitionen in KI und maschinelles Lernen nehmen von Jahr zu Jahr exponentiell zu.

LionBridge

Was ist künstliche Intelligenz?

KI ist die Fähigkeit eines Computers, Operationen analog zum Lernen und Entscheiden beim Menschen auszuführen, beispielsweise durch ein Expertensystem, ein Programm für CAD oder CAM oder ein Programm zur Wahrnehmung und Erkennung von Formen in Computer-Vision-Systemen.

Wörterbuch

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem ein Computer Regeln generiert, die den eingespeisten Rohdaten zugrunde liegen oder auf diesen basieren.

Wörterbuch

Maschinelles Lernen ist ein Prozess, bei dem Daten gewonnen und mithilfe von Algorithmen und angepassten Modellen daraus Wissen gewonnen wird. Der Prozess ist:

  1. Daten sind importiert und segmentiert in Trainingsdaten, Validierungsdaten und Testdaten.
  2. Ein Modell ist erbaut Nutzung der Trainingsdaten.
  3. Das Modell ist validiert gegen die Validierungsdaten.
  4. Das Modell ist abgestimmt um die Genauigkeit des Algorithmus unter Verwendung zusätzlicher Daten oder angepasster Parameter zu verbessern.
  5. Das voll ausgebildete Modell ist Einsatz Vorhersagen über neue Datensätze zu treffen.
  6. Das Modell bleibt bestehen getestet, validiert und abgestimmt.

Im Marketing hilft maschinelles Lernen, Vertriebs- und Marketingbemühungen vorherzusagen und zu optimieren. Sie könnten beispielsweise ein großes Unternehmen mit Tausenden von Vertretern und Kontaktpunkten mit potenziellen Kunden sein. Diese Daten können importiert, segmentiert und ein Algorithmus erstellt werden, der die Wahrscheinlichkeit bewertet, mit der ein Interessent einen Kauf tätigt. Anschließend kann der Algorithmus anhand Ihrer vorhandenen Testdaten getestet werden, um dessen Genauigkeit sicherzustellen. Nach der Validierung kann es schließlich bereitgestellt werden, um Ihrem Verkaufsteam dabei zu helfen, die Leads anhand der Wahrscheinlichkeit des Abschlusses zu priorisieren.

Mit einem getesteten und echten Algorithmus kann das Marketing zusätzliche Strategien einsetzen, um deren Auswirkungen auf den Algorithmus zu ermitteln. Statistische Modelle oder benutzerdefinierte Algorithmusanpassungen können angewendet werden, um mehrere Theoreme gegen das Modell zu testen. Und natürlich können neue Daten gesammelt werden, die bestätigen, dass die Vorhersagen korrekt waren.

Mit anderen Worten, wie Lionbridge in dieser Infografik zeigt - KI vs. maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?Vermarkter sind in der Lage, Entscheidungen zu treffen, Effizienz zu steigern, Ergebnisse zu verbessern, zum richtigen Zeitpunkt zu liefern und das Kundenerlebnis zu perfektionieren.

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KI gegen maschinelles Lernen

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