В этой статье вы прочитаете про то что такое ИИ, что нужно знать для машинного обучения и анализа данных, думаю многим будет очень интересно, так как это сейчас очень быстро развивающийся ортосоль.
Также если вас интересуют статьи на подобную тематику, то вам возможно будет интересна статья «Сколько времени потребуется, чтобы изучить блокчейн».
Что нужно знать для ИИ, машинного обучения и анализа данных:
Согласно G2 , ИИ может повысить производительность бизнеса на 54%. Кроме того, 15% организаций являются продвинутыми пользователями машинного обучения. Эта статистика просто показывает, как ИИ, машинное обучение и аналитика данных направляют современный мир и, как предполагается, будут делать то же самое в ближайшем будущем.
Хотя нам действительно нужны все три научных достижения для расширения и решения бизнес-задач, важно понимать каждую из этих терминологий отдельно, чтобы измерить их влияние.
Что такое искусственный интеллект:
По данным Forbes , по крайней мере, 2 из 10 крупнейших мировых ритейлеров установят ресурсы роботов к 2025 году. В дополнение к этому 77% ритейлеров планируют внедрить ИИ к концу 2021 году для подбора складских запасов и поддержания запасов.
Технология искусственного интеллекта — это технология, сочетающая человеческие способности с теорией и развитием компьютеров. Проще говоря, его цель — создание человекоподобных роботов, которые могут выполнять задачи, требующие человеческих способностей.
В настоящее время ИИ также известен как узкий ИИ. Это означает, что он предназначен для выполнения таких задач, как распознавание лиц, принятие решений и визуальное наблюдение, которые являются отдельными задачами. И он делает это очень хорошо, поскольку фокусируется на одной проблеме за раз.
Что такое машинное обучение:
Это наука о подготовке компьютеров к предсказанию наилучших результатов без обработки.
Неудивительно, что машинное обучение улучшило эффективный поиск в Интернете, практическое распознавание речи и улучшило восприятие выходных и входных значений на устройстве.
С научной точки зрения машинное обучение можно определить как изучение компьютерных алгоритмов, которые помогают улучшить различные компьютерные программы. Он также отражает то, как люди учатся, поскольку это только ветвь ИИ.
В результате многие гигантские компании поддерживают и внедряют новые способы прогнозирования поведения потребителей и машинного обучения. Он действует как рука помощи для этих организаций. Он помогает вам анализировать тенденции в поведении клиентов, что поддерживает разработку новых продуктов и добавляет продукты для вас.
Что такое аналитика данных:
67% руководителей считают, что их компании могут улучшить знания своих клиентов, если они будут правильно управлять своими данными.
Аналитика данных — это концепция, которая поддерживает обе стороны, будь то данные, задействованные человеком или машиной. Это процесс работы с данными для получения результатов об информации, которую они хранят.
Она обнаруживает, интерпретирует, визуализирует и использует инструменты и методы для стимулирования бизнес-стратегии и получения хороших результатов. При правильном исполнении она может помочь вам установить тенденции, открыть возможности и спрогнозировать события или действия.
Искусственный интеллект против машинного обучения — в чем разница?
Искусственный интеллект связан с теорией разума, реактивных машин, памяти и обучающих способностей, в то время как машинное обучение находится в другом спектре. Это приложение искусственного интеллекта, которое предоставляет машинам все необходимые данные для повышения точности выполнения задач. Оно использует алгоритмы и программы для решения серьезных бизнес-дилемм.
Вот несколько отличий между ними:
- Основная цель ИИ — заставить устройства и машины представлять, вести себя и выполнять задачи как люди, но в случае машинного обучения основное внимание уделяется исследованиям и кодированию, чтобы позволить машинам воспринимать данные и производить желаемый результат.
- На практике ИИ использует глубокое обучение, нейронные сети и когнитивные вычисления для сбора данных, их анализа и продвижения процессов автоматизации бизнеса. Машинное обучение исследует данные и программное обеспечение для выявления закономерностей и улучшения обучения их алгоритмам.
- ИИ работает почти так же, как люди, и может исправлять ошибки, понимать и учиться. В программах машинного обучения они выполняют определенные задачи в ограниченном диапазоне.
Аналитика данных против искусственного интеллекта:
- ИИ использует для работы различные инструменты, такие как TensorFlow, PyTorch. Аналитика данных использует SAS и Python для структурированной работы или сосредоточения на выявлении закономерностей.
- Процесс и техника искусственного интеллекта футуристичны и основаны на алгоритмах компьютеров для решения задач, ориентированных на человека. Когда дело доходит до аналитики данных, ее процесс включает в себя визуализацию, предварительную обработку данных и извлечение из них ценной информации.
- Основная цель аналитики данных — формулировать и искать закономерности, в то время как ИИ стремится воплотить автоматизацию в жизнь.
Аналитика данных против машинного обучения.
1. Анализ данных — это программное обеспечение и инструменты для получения чисел, но машинное обучение основано на методах, алгоритмах и статистике разработки веб-приложений.
2. Аналитика данных включает в себя несколько процессов, таких как наука о данных, разработка программного обеспечения, инженерия данных и т. Д. В случае машинного обучения основное внимание уделяется созданию систем искусственного интеллекта, подобных человеку.
Вывод:
В этой статье вы прочитали что такое ИИ, что нужно знать для машинного обучения и анализа данных, думаю многим новичкам в этой области статья была интересна и полезна.
Подписываетесь на соц-сети:
Оценка:
Загрузка...