ಎಐ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?

AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ

ಇದೀಗ ಒಂದು ಟನ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ - ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ನ್ಯೂರೋಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಇತ್ಯಾದಿ. ಇವೆಲ್ಲವೂ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಪದಗಳನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜನರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಐನ ಉಪವಿಭಾಗ ವರ್ಗವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಎಐ ಯಾವಾಗಲೂ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಎಐ) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ಎಂಎಲ್) ಉತ್ಪನ್ನ ತಂಡಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿವೆ. ಎಐ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿನ ಹೂಡಿಕೆಗಳು ವರ್ಷದಿಂದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಘಾತೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ.

ಲಯನ್ಬ್ರಿಡ್ಜ್

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಂದರೇನು?

ತಜ್ಞರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಸಿಎಡಿ ಅಥವಾ ಸಿಎಎಮ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ, ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಕಾರಗಳ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದಂತೆ ಮಾನವರಲ್ಲಿ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಕ್ಕೆ ಹೋಲುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಎಐ ಆಗಿದೆ.

ಡಿಕ್ಷನರಿ

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು?

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎನ್ನುವುದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಆಧಾರವಾಗಿ ಅಥವಾ ಅದರಲ್ಲಿ ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.

ಡಿಕ್ಷನರಿ

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎನ್ನುವುದು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದರಿಂದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಹೀಗಿದೆ:

  1. ಡೇಟಾ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ, ation ರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
  2. ಒಂದು ಮಾದರಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
  3. ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ation ರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಡೇಟಾದ ವಿರುದ್ಧ.
  4. ಮಾದರಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು.
  5. ಸಂಪೂರ್ಣ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು.
  6. ಮಾದರಿ ಮುಂದುವರೆದಿದೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಒಳಗೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ict ಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ, ನೀವು ಸಾವಿರಾರು ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ಮತ್ತು ಟಚ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಯಾಗಿರಬಹುದು. ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ರಚಿಸಬಹುದು ಅದು ನಿರೀಕ್ಷೆಯು ಖರೀದಿಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿಮ್ಮ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ವಿರುದ್ಧ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಒಮ್ಮೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ನಂತರ, ನಿಮ್ಮ ಮಾರಾಟ ತಂಡವು ಮುಚ್ಚುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವರ ಪಾತ್ರಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು.

ಈಗ ಪರೀಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನೋಡಲು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಮಾದರಿಯ ವಿರುದ್ಧ ಅನೇಕ ಪ್ರಮೇಯಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತು, ಸಹಜವಾಗಿ, ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೆಂದು ದೃ ate ೀಕರಿಸುವ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು.

ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಈ ಇನ್ಫೋಗ್ರಾಫಿಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಯನ್‌ಬ್ರಿಡ್ಜ್ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ - ಎಐ ವರ್ಸಸ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?, ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು, ದಕ್ಷತೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಸರಿಯಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತಲುಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಗ್ರಾಹಕ ಅನುಭವವನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ 5 ಮಾರ್ಗಗಳು AI ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ

AI vs ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ

ನೀವು ಏನು ಆಲೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ ಏನು?

ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಈ ಸೈಟ್ ಅಕಿಸ್ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಾಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.