AI க்கும் இயந்திர கற்றலுக்கும் உள்ள வேறுபாடு என்ன?
இப்போது ஒரு டன் கருத்துக்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன - மாதிரி வகை அறிதல், நியூரோகம்ப்யூட்டிங், ஆழமான கற்றல், இயந்திர கற்றல், முதலியன இவை அனைத்தும் உண்மையில் செயற்கை நுண்ணறிவின் பொதுவான கருத்தின் கீழ் வருகின்றன, ஆனால் விதிமுறைகள் சில நேரங்களில் தவறாக மாற்றப்படுகின்றன. தனித்துவமான ஒன்று என்னவென்றால், மக்கள் பெரும்பாலும் செயற்கை நுண்ணறிவை இயந்திரக் கற்றலுடன் பரிமாறிக்கொள்கிறார்கள். இயந்திர கற்றல் என்பது AI இன் துணைக்குழு வகையாகும், ஆனால் AI எப்போதும் இயந்திர கற்றலை இணைக்க வேண்டியதில்லை.
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் (ML) ஆகியவை தயாரிப்பு குழுக்கள் வளர்ச்சி மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் உத்திகளை எவ்வாறு உருவாக்குகின்றன என்பதை மாற்றுகின்றன. AI மற்றும் இயந்திர கற்றலில் முதலீடுகள் ஆண்டுதோறும் அதிவேகமாக அதிகரித்து வருகின்றன.
Lionbridge
செயற்கை நுண்ணறிவு என்றால் என்ன?
ஒரு நிபுணர் அமைப்பு, சிஏடி அல்லது சிஏஎம் ஒரு திட்டம், அல்லது கணினி பார்வை அமைப்புகளில் வடிவங்களைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் அங்கீகரிப்பதற்கும் ஒரு திட்டம் போன்ற மனிதர்களில் கற்றல் மற்றும் முடிவெடுப்பதற்கு ஒத்த செயல்பாடுகளைச் செய்வதற்கான ஒரு கணினியின் திறன் AI ஆகும்.
அகராதி
இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு கிளை ஆகும், அதில் ஒரு கணினி அடிப்படை விதிகளை உருவாக்குகிறது அல்லது அதற்குள் மூல மூல தரவை அடிப்படையாகக் கொண்டது.
அகராதி
இயந்திர கற்றல் என்பது ஒரு செயல்முறையாகும், இதன் மூலம் தரவு வெட்டப்பட்டு, வழிமுறைகள் மற்றும் சரிசெய்யப்பட்ட மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி அறிவு கண்டறியப்படுகிறது. செயல்முறை:
- தரவு இறக்குமதி மற்றும் பயிற்சி தரவு, சரிபார்ப்பு தரவு மற்றும் சோதனை தரவு என பிரிக்கப்பட்டுள்ளது.
- ஒரு மாதிரி கட்டப்பட்ட பயிற்சி தரவைப் பயன்படுத்துதல்.
- மாதிரி சரிபார்க்கப்பட்டது சரிபார்ப்பு தரவுக்கு எதிராக.
- மாதிரி சீர் கூடுதல் தரவு அல்லது சரிசெய்யப்பட்ட அளவுருக்களைப் பயன்படுத்தி வழிமுறையின் துல்லியத்தை மேம்படுத்த.
- முழு பயிற்சி பெற்ற மாதிரி நிறுத்தி புதிய தரவுத் தொகுப்புகளில் கணிப்புகளைச் செய்ய.
- மாதிரி தொடர்கிறது சோதிக்கப்பட்டது, சரிபார்க்கப்பட்டது மற்றும் டியூன் செய்யப்பட்டது.
சந்தைப்படுத்துதலுக்குள், இயந்திர கற்றல் விற்பனை மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் முயற்சிகளை கணிக்கவும் மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது. உதாரணமாக, நீங்கள் ஆயிரக்கணக்கான பிரதிநிதிகள் மற்றும் டச் பாயிண்டுகளுடன் ஒரு பெரிய நிறுவனமாக இருக்கலாம். அந்தத் தரவை இறக்குமதி செய்யலாம், பிரிக்கலாம் மற்றும் ஒரு வழிமுறை உருவாக்கப்படலாம், இது ஒரு வாய்ப்பு வாங்குவதற்கான வாய்ப்பை மதிப்பிடுகிறது. அதன் துல்லியத்தை உறுதிப்படுத்த உங்கள் இருக்கும் சோதனை தரவுகளுக்கு எதிராக வழிமுறை சோதிக்கப்படலாம். இறுதியாக, சரிபார்க்கப்பட்டவுடன், உங்கள் விற்பனைக் குழு மூடுவதற்கான சாத்தியக்கூறுகளின் அடிப்படையில் அவர்களின் தடங்களுக்கு முன்னுரிமை அளிக்க உதவ இது பயன்படுத்தப்படலாம்.
இப்போது ஒரு சோதனை மற்றும் உண்மையான வழிமுறையுடன், மார்க்கெட்டிங் வழிமுறையில் அவற்றின் தாக்கத்தைக் காண கூடுதல் உத்திகளைப் பயன்படுத்தலாம். மாதிரிக்கு எதிராக பல கோட்பாடுகளை சோதிக்க புள்ளிவிவர மாதிரிகள் அல்லது தனிப்பயன் வழிமுறை மாற்றங்கள் பயன்படுத்தப்படலாம். மற்றும், நிச்சயமாக, கணிப்புகள் சரியானவை என்பதை உறுதிப்படுத்தும் புதிய தரவுகளைக் குவிக்க முடியும்.
வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், இந்த விளக்கப்படத்தில் லயன் பிரிட்ஜ் விளக்குவது போல - AI எதிராக இயந்திர கற்றல்: வித்தியாசம் என்ன?, சந்தைப்படுத்துபவர்கள் முடிவெடுப்பதை இயக்கவும், செயல்திறனைப் பெறவும், முடிவுகளை மேம்படுத்தவும், சரியான நேரத்தில் வழங்கவும், சரியான வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தையும் பெற முடியும்.