Машинное обучение — это следующий этап разработки, когда машины самостоятельно собирают данные, а затем анализируют их.
Наиболее существенное отличие заключается в том, что машинное обучение идентифицирует сигналы данных, относящиеся к будущему.
Суть ML противоположна автоматизации.
Машинное обучение функционирует независимо с различными решениями для удовлетворения различных требований.
Вместо этого у него больше шансов быть использованным для определения неизвестных ситуаций прогнозирования.
Обычно многие путают автоматизацию с ИИ.
Оба предназначены для быстрой оптимизации рабочих процессов и задач.
Автоматика зацикливается только на повторении обучающих задач и выполняет их, не задумываясь над этим.
Например, когда вы автоматизируете электронные письма потребителям или выставляете счета, регистрируете службу поддержки, даже не осознавая этого.
Жизненно важная цель автоматизации — избавить сотрудников от рутинных и монотонных задач, чтобы они могли сосредоточиться на более приоритетных инициативах.
Машинное обучение работает отчетливо, распределяя эти задачи таким образом, чтобы предсказывать, в то время как автоматизация повторяет задачу многократно.
Например, автоматизация отправляет счета в определенные дни, в то время как машинное обучение предсказывает, когда счет должен быть отправлен, кто получит или не получит, а срок оплаты может затянуться.
Источник изображения: Canva
