Hai unha chea de conceptos que se están a empregar agora mesmo - recoñecemento de patróns, neurocomputación, aprendizaxe profunda, aprendizaxe de máquina, etc. Todos estes están realmente baixo o concepto xeral de intelixencia artificial, pero os termos ás veces intercámbianse por erro. Un dos que destaca é que a miúdo a xente intercambia intelixencia artificial coa aprendizaxe automática. A aprendizaxe automática é unha categoría de subconxuntos de IA, pero a IA non sempre ten que incorporar a aprendizaxe automática.
A intelixencia artificial (IA) e a aprendizaxe automática (ML) están a transformar como os equipos de produtos forman estratexias de desenvolvemento e mercadotecnia. Os investimentos en IA e aprendizaxe automática seguen aumentando exponencialmente ano tras ano.
Que é a intelixencia artificial?
A IA é a capacidade dun ordenador para realizar operacións análogas á aprendizaxe e á toma de decisións en humanos, como por un sistema experto, un programa para CAD ou CAM ou un programa para a percepción e recoñecemento de formas nos sistemas de visión por computadora.
Que é Machine Learning?
A aprendizaxe automática é unha rama da intelixencia artificial na que unha computadora xera regras subxacentes ou baseadas en datos brutos que foron introducidos nela.
A aprendizaxe automática é un proceso polo que se extraen datos e se descubren coñecementos mediante algoritmos e modelos axustados. O proceso é:
- Os datos son importados e segmentados en datos de adestramento, datos de validación e datos de probas.
- Un modelo é construído empregando os datos do adestramento.
- O modelo é validado contra os datos de validación.
- O modelo é afinado para mellorar a precisión do algoritmo utilizando datos adicionais ou parámetros axustados.
- O modelo totalmente adestrado é implantado para facer predicións sobre novos conxuntos de datos.
- O modelo segue a ser probado, validado e axustado.
Dentro do marketing, a aprendizaxe automática está a axudar a predicir e optimizar as vendas e os esforzos de marketing. Como exemplo, pode ser unha gran empresa con miles de representantes e puntos de contacto con clientes potenciais. Eses datos pódense importar, segmentar e crear un algoritmo que marque a probabilidade de que un cliente potencial realice unha compra. A continuación, o algoritmo pódese comprobar cos datos de proba existentes para garantir a súa precisión. Finalmente, unha vez validado, pódese despregar para axudar ao seu equipo de vendas a priorizar os seus clientes potenciais en función da súa probabilidade de pechar.
Agora, cun algoritmo comprobado e verdadeiro no seu lugar, o marketing pode implementar estratexias adicionais para ver o seu impacto no algoritmo. Pódense aplicar modelos estatísticos ou axustes de algoritmos personalizados para probar múltiples teoremas contra o modelo. E, por suposto, pódense acumular novos datos que validen que as predicións eran correctas.
Noutras palabras, como ilustra Lionbridge nesta infografía: AI vs. Aprendizaxe automática: Cal é a diferenza?, os comerciantes son capaces de impulsar a toma de decisións, gañar eficiencia, mellorar os resultados, entregar no momento adecuado e ter unha experiencia perfecta para o cliente.
Descarga 5 xeitos AI transformará a túa estratexia
