ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਸਮੇਂ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ - ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ, ਨਿuroਰੋ ਕੰਪਿingਟਿੰਗ, ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਆਦਿ. ਇਹ ਸਭ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਆਮ ਧਾਰਨਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਪਰ ਨਿਯਮ ਕਈ ਵਾਰ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਇਕ ਜੋ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ. ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਏਆਈ ਦੀ ਇੱਕ ਸਬਸੈਟ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ, ਪਰ ਏਆਈ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ.
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (ਏਆਈ) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਐਮਐਲ) ਪਰਿਵਰਤਨ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ. ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਾਲ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਲਿਯਨਬਰਿਜ
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕੀ ਹੈ?
ਏਆਈ ਇੱਕ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਕਾਰਜ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ, ਸੀਏਡੀ ਜਾਂ ਸੀਏਐਮ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ, ਜਾਂ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਆਕਾਰਾਂ ਦੀ ਧਾਰਣਾ ਅਤੇ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ.
ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਨਿਯਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਖੁਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਗਿਆਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਹ ਹੈ:
- ਡੇਟਾ ਹਨ ਆਯਾਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ.
- ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਹੈ ਬਿਲਡ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ.
- ਮਾਡਲ ਹੈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ.
- ਮਾਡਲ ਹੈ ਟਿ .ਨਡ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਐਡਜਸਟਡ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ.
- ਪੂਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਹੈ ਤੈਨਾਤ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ.
- ਮਾਡਲ ਬਣਨਾ ਜਾਰੀ ਹੈ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ, ਅਤੇ ਟਿedਨ.
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਨੁਮਾਇੰਦਿਆਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਟੱਚ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਕੰਪਨੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖੰਡਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਭਾਵਨਾ ਇਕ ਖਰੀਦ ਕਰੇਗੀ. ਫਿਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਇਸ ਦੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੋ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਵਿਕਰੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਲੀਡਾਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਹੁਣ ਜਗ੍ਹਾ ਵਿਚ ਇਕ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਲ ਮਾੱਡਲ ਜਾਂ ਕਸਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਲਟੀਪਲ ਪ੍ਰਮੇਜਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਅਤੇ, ਬੇਸ਼ਕ, ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਸਹੀ ਸਨ.
ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਇਨਬ੍ਰਿਜ ਇਸ ਇਨਫੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਏਆਈ ਬਨਾਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ: ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?, ਮਾਰਕਿਟ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿਚ ਸਮਰੱਥਾਵਾਨ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਹਾਸਲ ਕਰਨ, ਨਤੀਜੇ ਸੁਧਾਰਨ, ਸਹੀ ਸਮੇਂ ਤੇ ਸਪੁਰਦ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦਾ ਸਹੀ ਤਜਰਬਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ.