এআই এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য কী?

এআই এবং মেশিন লার্নিং

এখনই প্রচুর পরিমাণে ধারণা ব্যবহার করা হচ্ছে - প্যাটার্ন স্বীকৃতি, নিউরোকম্পিউটিং, গভীর জ্ঞানার্জন, মেশিন লার্নিং, ইত্যাদি। এগুলি সবই সত্যই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাধারণ ধারণার আওতায় আসে তবে পদগুলি মাঝে মাঝে ভুলভাবে অদলবদল হয়। এর মধ্যে যেটি দাঁড়িয়ে আছে তা হ'ল লোকেরা প্রায়শই মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে বদলে দেয়। মেশিন লার্নিং এআই-এর একটি সাবসেট বিভাগ, তবে এআইকে সবসময় মেশিন লার্নিং অন্তর্ভুক্ত করতে হয় না।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এবং মেশিন লার্নিং (এমএল) কীভাবে পণ্য দলগুলি বিকাশ এবং বিপণনের কৌশল গঠন করে তা রূপান্তরিত করছে। এআই এবং মেশিন লার্নিংয়ে বিনিয়োগ বছরের পর বছর তাত্পর্যপূর্ণভাবে বাড়তে থাকে।

LionBridge

কৃত্রিম বুদ্ধি কী?

এআই হ'ল একটি কম্পিউটারের দক্ষতা যা মানুষের মধ্যে জ্ঞানার্জন এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ অপারেশনগুলি সম্পাদন করে, যেমন একটি বিশেষজ্ঞ সিস্টেম, সিএডি বা সিএএম এর জন্য একটি প্রোগ্রাম, বা কম্পিউটার দৃষ্টিভঙ্গি সিস্টেমে আকারগুলি উপলব্ধি এবং স্বীকৃতির জন্য একটি প্রোগ্রাম।

অভিধান

মেশিন লার্নিং কী?

মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা যেখানে কোনও কম্পিউটার অন্তর্নিহিত বিধি তৈরি করে বা এটি দেওয়া হয়েছে এমন কাঁচা তথ্যের উপর ভিত্তি করে।

অভিধান

মেশিন লার্নিং এমন একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে ডেটা মাইন করা হয় এবং এটি থেকে অ্যালগরিদম এবং অ্যাডজাস্টেড মডেল ব্যবহার করে জ্ঞান আবিষ্কার করা হয়। প্রক্রিয়াটি হ'ল:

  1. ডেটা হয় আমদানিকৃত এবং প্রশিক্ষণ ডেটা, বৈধতা ডেটা এবং পরীক্ষার ডেটাতে ভাগ করা।
  2. একটি মডেল হয় নির্মিত প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার।
  3. মডেলটি হ'ল যাচাই বৈধতা ডেটা বিরুদ্ধে।
  4. মডেলটি হ'ল টিউন অতিরিক্ত ডেটা বা সমন্বিত পরামিতি ব্যবহার করে অ্যালগরিদমের যথার্থতা উন্নত করতে।
  5. সম্পূর্ণ প্রশিক্ষিত মডেল হ'ল মোতায়েন নতুন ডেটা সেটে ভবিষ্যদ্বাণী করা to
  6. মডেল হতে থাকে পরীক্ষিত, যাচাইকৃত এবং সুরযুক্ত.

বিপণনের মধ্যে, মেশিন লার্নিং বিক্রয় এবং বিপণনের প্রচেষ্টার পূর্বাভাস এবং অনুকূল করতে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি হাজার হাজার প্রতিনিধি এবং সম্ভাবনা সহ টাচপয়েন্ট সহ একটি বৃহত সংস্থা হতে পারেন। সেই ডেটা আমদানি করা যায়, ভাগ করা যায় এবং একটি অ্যালগরিদম তৈরি করা যায় যা সম্ভাবনা স্কোর করে যে কোনও সম্ভাবনা কেনা। তারপরে সঠিকতা নিশ্চিত করার জন্য অ্যালগোরিদমটি আপনার বিদ্যমান টেস্ট ডেটার বিরুদ্ধে পরীক্ষা করা যেতে পারে। শেষ অবধি, একবার যাচাই হয়ে গেলে, এটি আপনার বিক্রয় দলকে বন্ধ হওয়ার সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে তাদের শীর্ষস্থানগুলিকে অগ্রাধিকার দিতে সহায়তা করার জন্য স্থাপন করা যেতে পারে।

এখন জায়গায় পরীক্ষিত এবং সত্য অ্যালগরিদম সহ, বিপণনটি অ্যালগরিদমের উপর তাদের প্রভাব দেখতে অতিরিক্ত কৌশল মোতায়েন করতে পারে। পরিসংখ্যান সংক্রান্ত মডেল বা কাস্টম অ্যালগরিদম সামঞ্জস্যগুলি মডেলের বিরুদ্ধে একাধিক উপপাদ্য পরীক্ষা করতে প্রয়োগ করা যেতে পারে। এবং, অবশ্যই, নতুন ডেটা জমা করা যেতে পারে যা প্রমাণ করে যে পূর্বাভাসগুলি সঠিক ছিল।

অন্য কথায়, লায়নব্রিজ যেমনটি এই ইনফোগ্রাফিকটিতে চিত্রিত করেছে - এআই বনাম মেশিন লার্নিং: পার্থক্য কী?, বিপণনকারীরা সিদ্ধান্ত গ্রহণ, দক্ষতা অর্জন, ফলাফল উন্নত করতে, সঠিক সময়ে বিতরণ এবং নিখুঁত গ্রাহকের অভিজ্ঞতা অর্জন করতে সক্ষম হয়।

ডাউনলোড 5 টি উপায় এআই আপনার কৌশলটি রূপান্তরিত করবে

এআই বনাম মেশিন লার্নিং

আপনি কি মনে করেন?

এই সাইট স্প্যাম কমাতে Akismet ব্যবহার করে। আপনার ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় তা জানুন.