现在有大量的概念正在使用– 模式识别, 神经计算, 深入学习, 机器学习等等,所有这些实际上都属于人工智能的一般概念,但有时会误用术语。 一个引人注目的是人们经常将人工智能与机器学习互换。 机器学习是AI的子集类别,但AI并不一定总是要结合机器学习。
人工智能(AI)和机器学习(ML)正在改变产品团队形成开发和营销策略的方式。 在AI和机器学习方面的投资逐年呈指数增长。
狮子桥
什么是人工智能?
AI是计算机执行与人类学习和决策类似的操作的能力,例如通过专家系统,CAD或CAM程序或计算机视觉系统中用于感知和识别形状的程序。
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什么是机器学习?
机器学习是人工智能的一个分支,其中计算机生成基础或基于已馈入其中的原始数据的规则。
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机器学习是一个过程,在该过程中,可以使用算法和调整后的模型来挖掘数据并从中发现知识。 该过程是:
- 数据是 外 并分为训练数据,验证数据和测试数据。
- 一个模型是 建 利用训练数据。
- 该模型是 验证 根据验证数据。
- 该模型是 调整 利用其他数据或调整后的参数来提高算法的准确性。
- 训练有素的模型是 部署 对新数据集进行预测。
- 该模型仍然是 经过测试,验证和调整.
在市场营销中,机器学习有助于预测和优化销售和市场营销工作。 例如,您可能是一家大公司,拥有成千上万的代表和有前景的接触点。 可以导入,分割数据,并创建一种算法来对潜在客户进行购买的可能性进行评分。 然后可以根据您现有的测试数据对算法进行测试,以确保其准确性。 最后,一旦通过验证,就可以部署它来帮助您的销售团队根据潜在客户达成交易的可能性对他们的潜在客户进行优先级排序。
现在有了经过测试的真实算法,营销人员可以部署其他策略以查看其对算法的影响。 可以应用统计模型或自定义算法调整来针对该模型测试多个定理。 而且,当然,可以累积新数据以验证预测是否正确。
换句话说,正如Lionbridge在此信息图中所说明的那样– 人工智能与机器学习:有什么区别?,营销人员能够推动决策,提高效率,改善结果,在正确的时间交付并完善客户体验。