AI- ഉം മെഷീൻ ലേണിംഗും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?

AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ്

ഒരു ടൺ ആശയങ്ങൾ ഇപ്പോൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു - പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ, ന്യൂറോകമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, മെഷീൻ ലേണിംഗ്മുതലായവ ഇവയെല്ലാം ശരിക്കും കൃത്രിമബുദ്ധി എന്ന പൊതു സങ്കൽപ്പത്തിന് കീഴിലാണ് വരുന്നത്, പക്ഷേ നിബന്ധനകൾ ചിലപ്പോൾ തെറ്റായി മാറ്റപ്പെടും. ആളുകൾ പലപ്പോഴും കൃത്രിമബുദ്ധി യന്ത്ര പഠനവുമായി പരസ്പരം മാറ്റുന്നു എന്നതാണ് വേറിട്ടുനിൽക്കുന്ന ഒന്ന്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് AI- യുടെ ഒരു ഉപസെറ്റ് വിഭാഗമാണ്, പക്ഷേ AI എല്ലായ്പ്പോഴും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉൾപ്പെടുത്തേണ്ടതില്ല.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ), മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം‌എൽ) എന്നിവ ഉൽ‌പന്ന ടീമുകൾ എങ്ങനെ വികസന, വിപണന തന്ത്രങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് മാറ്റുന്നു. AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയിലെ നിക്ഷേപം വർഷം തോറും ഗണ്യമായി വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു.

ലയൺബ്രിഡ്ജ്

എന്താണ് കൃത്രിമ ഇന്റലിജൻസ്?

ഒരു വിദഗ്ദ്ധ സംവിധാനം, CAD അല്ലെങ്കിൽ CAM- നുള്ള ഒരു പ്രോഗ്രാം അല്ലെങ്കിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളിലെ ആകൃതികളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും തിരിച്ചറിയുന്നതിനുമുള്ള ഒരു പ്രോഗ്രാം പോലെ മനുഷ്യരിൽ പഠനത്തിനും തീരുമാനമെടുക്കലിനും സമാനമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താനുള്ള ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിന്റെ ശേഷിയാണ് AI.

നിഘണ്ടു

മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്താണ്?

കൃത്രിമ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു ശാഖയാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്, അതിൽ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ അടിസ്ഥാനപരമായ അല്ലെങ്കിൽ അസംസ്കൃത ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിയമങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

നിഘണ്ടു

അൽ‌ഗോരിതംസും ക്രമീകരിച്ച മോഡലുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ ഖനനം ചെയ്യുകയും അതിൽ നിന്ന് അറിവ് കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. പ്രക്രിയ ഇതാണ്:

  1. ഡാറ്റയാണ് ഇറക്കുമതി ചെയ്തത് പരിശീലന ഡാറ്റ, മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാറ്റ, ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റ എന്നിങ്ങനെ തിരിച്ചിരിക്കുന്നു.
  2. ഒരു മാതൃകയാണ് നിർമ്മിച്ചു പരിശീലന ഡാറ്റ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു.
  3. മാതൃകയാണ് സാധൂകരിച്ചു മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാറ്റയ്‌ക്കെതിരെ.
  4. മാതൃകയാണ് ട്യൂൺ ചെയ്‌തു അധിക ഡാറ്റ അല്ലെങ്കിൽ ക്രമീകരിച്ച പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അൽഗോരിത്തിന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്.
  5. പൂർണ്ണ പരിശീലനം ലഭിച്ച മാതൃകയാണ് വിന്യസിക്കപ്പെട്ടു പുതിയ ഡാറ്റ സെറ്റുകളിൽ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ.
  6. മോഡൽ തുടരുന്നു പരീക്ഷിച്ചു, സാധൂകരിച്ചു, ട്യൂൺ ചെയ്‌തു.

വിപണനത്തിനുള്ളിൽ, വിൽപ്പന, വിപണന ശ്രമങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് സഹായിക്കുന്നു. ഒരു ഉദാഹരണമായി, നിങ്ങൾ ആയിരക്കണക്കിന് പ്രതിനിധികളും പ്രതീക്ഷകളുള്ള ടച്ച് പോയിന്റുകളും ഉള്ള ഒരു വലിയ കമ്പനിയായിരിക്കാം. ആ ഡാറ്റ ഇറക്കുമതി ചെയ്യാനും തരംതിരിക്കാനും ഒരു അൽഗോരിതം സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും, അത് ഒരു പ്രതീക്ഷ വാങ്ങൽ നടത്താനുള്ള സാധ്യതയെ സ്കോർ ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റയുടെ കൃത്യത ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് അൽ‌ഗോരിതം പരീക്ഷിക്കാൻ‌ കഴിയും. അവസാനമായി, സാധൂകരിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, അടയ്‌ക്കാനുള്ള സാധ്യതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങളുടെ സെയിൽ‌സ് ടീമിനെ അവരുടെ ലീഡുകൾ‌ക്ക് മുൻ‌ഗണന നൽകാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ഇത് വിന്യസിക്കാൻ‌ കഴിയും.

ഇപ്പോൾ പരീക്ഷിച്ചതും ശരിയായതുമായ അൽ‌ഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച്, മാർ‌ക്കറ്റിംഗിന്‌ അൽ‌ഗോരിതം ബാധിക്കുന്ന സ്വാധീനം കാണുന്നതിന് അധിക തന്ത്രങ്ങൾ‌ വിന്യസിക്കാൻ‌ കഴിയും. മോഡലിന് എതിരായി ഒന്നിലധികം സിദ്ധാന്തങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുന്നതിന് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഇഷ്‌ടാനുസൃത അൽഗോരിതം ക്രമീകരണങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. പ്രവചനങ്ങൾ ശരിയാണെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുന്ന പുതിയ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനാകും.

മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ഈ ഇൻഫോഗ്രാഫിക്കിൽ ലയൺബ്രിഡ്ജ് വ്യക്തമാക്കുന്നതുപോലെ - AI വേഴ്സസ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്: എന്താണ് വ്യത്യാസം?, വിപണനക്കാർക്ക് തീരുമാനമെടുക്കാനും കാര്യക്ഷമത നേടാനും ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും ശരിയായ സമയത്ത് നൽകാനും മികച്ച ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം നേടാനും കഴിയും.

ഡൗൺലോഡ് 5 വഴികൾ AI നിങ്ങളുടെ തന്ത്രത്തെ പരിവർത്തനം ചെയ്യും

AI vs മെഷീൻ ലേണിംഗ്

നീ എന്ത് ചിന്തിക്കുന്നു?

സ്പാം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഈ സൈറ്റ് Akismet ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സുചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെയെന്നറിയുക.