header-logo

Маркетинговые коммуникации на основе искусственного интеллекта

Отказ от ответственности: приведенный ниже текст был автоматически переведен с другого языка с помощью стороннего инструмента перевода.


ML vs AI Значение, приложения и различия в технологиях

Oct 28, 2022 7:04 PM ET

Как работает машинное обучение?

Подобласть искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, называемая машинным обучением, фокусируется на использовании данных и алгоритмов для моделирования того, как люди учатся, постепенно повышая точность системы.

Быстро растущая дисциплина науки о данных включает машинное обучение в качестве критического элемента. Алгоритмы обучаются генерировать классификации или прогнозы с использованием статистических методов, раскрывая важную информацию в операциях интеллектуального анализа данных. В идеале решения, принимаемые на основе этих идей, влияют на ключевые показатели роста в приложениях и на предприятиях. Специалисты по обработке и анализу данных будут более востребованы по мере развития и роста больших данных, потому что они понадобятся для выявления наиболее важных бизнес-проблем, а затем данных для их решения.

По данным Market Research Future, ожидается, что доля рынка машинного обучения зарегистрирует CAGR в размере 38,76% с 2020 по 2030 год, достигнув 106,52 млрд.

Компьютерная система может использовать предыдущие данные для прогнозирования будущего или принятия некоторых решений без явного программирования благодаря машинному обучению. Огромное количество структурированных и полуструктурированных данных используется в машинном обучении для модели машинного обучения, чтобы обеспечить надежные результаты или сделать прогнозы на основе этих данных.

Алгоритмы, используемые в машинном обучении, используют прошлые данные для самообучения. Он функционирует только для ограниченных доменов; например, если мы построим модель машинного обучения для поиска фотографий собак, она будет предоставлять результаты только для изображений собак; однако, если мы добавим дополнительные данные, такие как изображение кошки, модель перестанет работать. Машинное обучение используется в различных приложениях, включая функцию автоматического предложения друзей Facebook, поисковые системы Google, спам-фильтры электронной почты и онлайн-рекомендательные системы.

Что такое ИИ?

Технология искусственного интеллекта (ИИ) повышает производительность и производительность бизнеса за счет автоматизации ранее трудоемких процессов или операций. ИИ также может анализировать данные в масштабах, которые ни один человек никогда не был в состоянии. Этот навык имеет значительные бизнес-преимущества. По данным Market Research Future, в течение прогнозируемого периода ожидается, что рынок искусственного интеллекта (ИИ) достигнет 311,35 млрд долларов США при среднегодовом темпе роста 41% (2020-2030 годы).

По мере роста населения растет и объем данных, доступных промышленным пользователям. В глобальном масштабе наука о данных - это изучение этих обширных данных, на которые влияют различные факторы, одним из которых является ИИ. Чтение этих массивных таблиц данных и оценка падения рынка и тенденций включает в себя использование глубокого обучения, языка программирования Python и машинного обучения.

Вычислительные задачи стали более простыми из-за доступности данных в удобочитаемом формате через облачное хранилище и графическую интерпретацию этих необработанных данных. На основе этих необработанных данных тестировщики качества в ИТ-организациях обычно создают тестовые случаи, которые компании используют, чтобы привлечь больше пользователей к своим продуктам. Рынок искусственного интеллекта сочетает в себе передовое компьютерное зрение с человеческими эмоциями, чтобы производить экземпляры с наименьшим количеством ошибок.

Анализ рынка искусственного интеллекта основан на надежном алгоритме, который использует сложный язык машинного обучения для использования возможностей данных и получения значительных коммерческих выгод для многих секторов. Предвидя анализ потенциальных прибылей и убытков рынка, если человек предоставляет бизнес-предложение, ИИ создал перспективы промышленного уровня для разработчиков, исследователей и предприятий.

Цифровые платформы доминировали в повседневной жизни, и ученые предупреждают, что искусственный интеллект (ИИ) может однажды превзойти человеческий интеллект и, возможно, сможет контролировать разум человеческой расы. Считается, что распознавание человеческого поведения и паттернов и создание аналитической структуры для распознавания голоса и языка может повысить производительность.

Приложения, которые выполняют сложные действия, которые ранее требовали участия человека, такие как игра в шахматы или общение с клиентами в Интернете, стали известны как искусственный интеллект (ИИ). Фраза и ее подполя, такие как машинное обучение и глубокое обучение, часто используются взаимозаменяемо. Но есть и вариации. Например, машинное обучение фокусируется на создании систем, которые развивают новые навыки или улучшают существующие на основе данных, которые они поглощают.

Ниже приведены некоторые критические различия между машинным обучением и искусственным интеллектом:

  • Используя искусственный интеллект, компьютер может имитировать поведение человека. В то время как машинное обучение, ветвь искусственного интеллекта, позволяет
компьютер, чтобы учиться на предыдущих данных без явного программирования.
  • ИИ направлен на создание интеллектуальных компьютерных систем, которые решают сложные проблемы, такие как люди. В то же время цель ML состоит в том, чтобы предложить компьютерам возможность учиться на данных для обеспечения правильных результатов.
  • В ИИ мы создаем интеллектуальные машины, которые могут выполнять любую работу, как человек. При использовании машинного обучения мы обучаем компьютеры с данными для выполнения конкретных задач и получения правильных результатов.
  • Глубокое обучение и машинное обучение являются двумя основными подразделениями ИИ. В то же время глубокое обучение является фундаментальным подразделением машинного обучения.
  • ИИ имеет широкий спектр применений. Но сфера применения машинного обучения ограничена.
  • Целью ИИ является разработка интеллектуальной системы, которая может справиться с различными сложными задачами. В то время как машинное обучение направлено на разработку инструментов, которые могут выполнять только точные задачи, которым их научили.
  • Системы ИИ стремятся увеличить свои шансы на успех. В то же время точность и шаблоны являются основными проблемами машинного обучения.
  • Связанные отчеты:

    https://epsnews.com/2022/08/09/ai-has-room-to-grow-in-the-supply-chain/

    https://cryptopositives.com/metaverse-vs-web-3-0/

    http://icrowdnewswire.com/5g-vs-6g-what-is-difference-from-technology-standpoint

    http://icrowdnewswire.com/advantages-and-disadvantages-of-5g-technology-and-their-applications

    http://icrowdnewswire.com/ai-vs-rpa-differences-application-and-market-projection

    О будущем маркетинговых исследований:

    Market Research Future (MRFR) - это глобальная компания по исследованию рынка, которая гордится своими услугами, предлагая полный и точный анализ различных рынков и потребителей по всему миру. Market Research Future имеет выдающуюся цель обеспечения оптимального качества исследований и детальных исследований для клиентов. Наши исследования рынка продуктов, услуг, технологий, приложений, конечных пользователей и игроков рынка для глобальных, региональных и страновых сегментов рынка позволяют нашим клиентам увидеть больше, узнать больше и сделать больше, что поможет ответить на ваши самые важные вопросы.

    Следите за нами: LinkedIn | Twitter

    Контакт Исследование рынка Будущее (часть Wantstats Research и Media Private Limited) 99 Хадсон-стрит, 5-й этаж Нью-Йорк, NY 10013 Соединенные Штаты Америки 1 628 258 0071 (США) 44 2035 002 764 (Великобритания) Электронная почта: [email protected] Веб-сайт: https://www.marketresearchfuture.com

    Contact Information:

    Contact

    Market Research Future (Part of Wantstats Research and Media Private Limited)

    99 Hudson Street, 5Th Floor

    New York, NY 10013

    United States of America

    +1 628 258 0071 (US)

    +44 2035 002 764 (UK)

    Email: [email protected]

    Website: https://www.marketresearchfuture.com
    Keywords:  ML vs AI,ML Market,AI Market,machine learning,machine learning market,Artificial intelligence (AI) technology,Artificial intelligence (AI) market,Artificial intelligence market,AI systems,Artificial intelligence market analysis,Machine Learning Market Share