Quelle est la différence entre l'IA et l'apprentissage automatique?

AI et apprentissage automatique

Il y a une tonne de concepts qui sont actuellement utilisés - la reconnaissance de formes, neuro-informatique, l'apprentissage en profondeur, machine learning, etc. Tous ces éléments relèvent vraiment du concept général d'intelligence artificielle, mais les termes sont parfois échangés par erreur. L'une des choses qui se démarquent est que les gens échangent souvent l'intelligence artificielle avec l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est une catégorie de sous-ensemble de l'IA, mais l'IA ne doit pas toujours intégrer l'apprentissage automatique.

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) transforment la façon dont les équipes produit élaborent des stratégies de développement et de marketing. Les investissements dans l'IA et l'apprentissage automatique continuent d'augmenter de façon exponentielle d'année en année.

LionPont

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?

L'IA est la capacité d'un ordinateur à effectuer des opérations analogues à l'apprentissage et à la prise de décision chez l'homme, comme par un système expert, un programme de CAO ou FAO, ou un programme de perception et de reconnaissance de formes dans les systèmes de vision par ordinateur.

Dictionnaire

Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle un ordinateur génère des règles sous-jacentes ou basées sur des données brutes qui y ont été introduites.

Dictionnaire

L'apprentissage automatique est un processus par lequel les données sont extraites et les connaissances en sont découvertes à l'aide d'algorithmes et de modèles ajustés. Le processus est:

  1. Les données sont importé et segmenté en données de formation, données de validation et données de test.
  2. Un modèle est construit en utilisant les données d'entraînement.
  3. Le modèle est validé par rapport aux données de validation.
  4. Le modèle est écoute pour améliorer la précision de l'algorithme en utilisant des données supplémentaires ou des paramètres ajustés.
  5. Le modèle entièrement formé est déployé pour faire des prédictions sur de nouveaux ensembles de données.
  6. Le modèle continue d'être testé, validé et réglé.

Dans le domaine du marketing, l'apprentissage automatique aide à prévoir et à optimiser les efforts de vente et de marketing. Par exemple, vous pourriez être une grande entreprise avec des milliers de représentants et de points de contact avec des prospects. Ces données peuvent être importées, segmentées et un algorithme créé qui évalue la probabilité qu'un prospect fasse un achat. Ensuite, l'algorithme peut être testé par rapport à vos données de test existantes pour garantir sa précision. Enfin, une fois validé, il peut être déployé pour aider votre équipe commerciale à hiérarchiser ses prospects en fonction de leur probabilité de fermeture.

Maintenant qu'un algorithme testé et vrai est en place, le marketing peut déployer des stratégies supplémentaires pour voir leur impact sur l'algorithme. Des modèles statistiques ou des ajustements d'algorithmes personnalisés peuvent être appliqués pour tester plusieurs théorèmes par rapport au modèle. Et, bien sûr, de nouvelles données peuvent être accumulées qui valident que les prédictions étaient correctes.

En d'autres termes, comme Lionbridge l'illustre dans cette infographie - AI vs Machine Learning: quelle est la différence?, les spécialistes du marketing sont capables de prendre des décisions, de gagner en efficacité, d'améliorer les résultats, de livrer au bon moment et d'améliorer l'expérience client.

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