Что такое искусственный интеллект?

Проще говоря, искусственный интеллект (ИИ) относится к науке и интеллекту, состоящим в наличии систем и машин, имитирующих человеческий интеллект, которые выполняют действия и улучшают себя в соответствии с информацией, которую они собирают. Технологии искусственного интеллекта не предназначены для замены человека. Наоборот, оно расширяет возможности и вклад человека.

Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Люди часто спрашивают: Является ли глубокое обучение искусственным интеллектом? Что ж, это область ИИ, которая позволяет автоматически обучаться, поглощая неструктурированные данные, такие как видео, текст или изображения.

Одним из ведущих учебников по искусственному интеллекту является Искусственный интеллект: современный подход Стюарта Рассела и Питера Норвига. Три самых рейтинговых фильма об искусственном интеллекте — Матрица (1999), Из машины (2015) и Бегущий по лезвию (1982).

Согласно текущей классификации, существует четыре типа ИИ: теория разума, реактивный, самоосознающий и с ограниченной памятью.

  • Теория искусственного интеллекта. Машины могут понимать и запоминать эмоции и вести себя на основе этих эмоций при взаимодействии с людьми.
  • Реактивный ИИ — это самый простой тип, который обеспечивает предсказуемый результат на основе полученных данных.
  • Самосознающий ИИ — искусственный интеллект с самыми передовыми функциями. Здесь у машин есть сознание и интеллект, подобные человеческим. Они осознают свои внутренние эмоции и потребности.
  • Искусственный интеллект с ограниченным объемом памяти. Он использует историческую информацию и данные наблюдений для прогнозирования и выполнения действий.

Как работает искусственный интеллект в маркетинге?

Платформа искусственного интеллекта — это одно из основных технологических решений, необходимых специалистам по цифровому маркетингу для принятия автоматизированных решений на основе сбора данных, анализа и других наблюдений, которые могут повлиять на маркетинговые тенденции. Маркетинговое решение на основе искусственного интеллекта помогает расширить маркетинговые команды и выполнять задачи, требующие меньше человеческого фактора.

Преимущества ИИ в маркетинге

Маркетинговые инструменты искусственного интеллекта записывают огромные объемы информации из социальных сетей, Интернета, электронной почты и т. д. и помогают преодолеть разрыв между данными и практическими решениями для повышения эффективности маркетинговых кампаний.

  • Автоматизирует принятие решений. Технология Автоматизация маркетинга с использованием искусственного интеллекта показывает наилучшую стратегию для маркетинговых кампаний по электронной почте и реакции клиентов.
  • Экономия времени и средств. Инструмент ИИ может потребовать первоначальных инвестиций, но он сэкономит ваши затраты на наем полноценной команды для выполнения некоторой работы и даст результаты гораздо быстрее.
  • Индивидуальный подход в режиме реального времени. Искусственный интеллект обеспечивает индивидуальный подход к клиентам с помощью предиктивного анализа их поведения и покупательских привычек.
  • Повышает рентабельность инвестиций. Маркетинговые инструменты ИИ максимизируют получаемую информацию и минимизируют траты денег на другие кампании.

Что такое машинное обучение?

Искусственный интеллект и инженерия машинного обучения взаимосвязаны друг с другом. Машинное обучение — это отрасль ИИ, которая фокусируется на адаптации новых данных и алгоритмов без вмешательства человека. Эта концепция широко используется в различных сферах. Он извлекает полезную информацию из больших объемов данных, используя алгоритмы для выявления закономерностей.

Люди часто задаются вопросом о разнице между искусственным интеллектом и машинным обучением. Оба понятия тесно связаны друг с другом, но не тождественны. Машинное обучение является подмножеством ИИ. Например, если интеллектуальный компьютер использует ИИ, чтобы думать как человек, машинное обучение показывает, как он развивает свой интеллект.

Глубокое обучение VS Машинное обучение

Глубокое обучение и машинное обучение часто используются взаимозаменяемо. Хотя и то и другое относится к подполям ИИ, глубокое обучение является подполем машинного обучения. Глубокое обучение часто называют «масштабируемым машинным обучением», которое исключает вмешательство человека и позволяет использовать большие наборы данных за счет автоматизации.

С другой стороны, машинное обучение, также известное как классическое или «неглубокое» обучение, зависит от вмешательства человека для обучения. Инженер по машинному обучению определяет функции, чтобы выявить различия между входными данными для изучения структурированных данных.

Модели машинного обучения

С постоянным ростом повсеместных вычислений, больших данных и Интернета вещей машинное обучение в искусственном интеллекте занимает ведущее место в решении проблем с помощью различных моделей, которые:

  • Обучение с учителем – это простейшая модель машинного обучения. Он точно предсказывает результаты, обучая алгоритмы использованию помеченных наборов данных.
  • Обучение без учителя. В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя обучает алгоритмы использованию немаркированных наборов данных для прогнозирования результатов.
  • Обучение с подкреплением. Поведение этой модели похоже на обучение человека. Модель обучения на основе обратной связи принимает сигналы обратной связи, взаимодействуя с окружающей средой.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это междисциплинарная область, в которой используются знания предметной области, алгоритмы, навыки программирования и процессы для изучения больших объемов данных и извлечения значимой информации. Наука о данных и машинное обучение взаимосвязаны, поскольку эксперты по науке о данных применяют алгоритмы машинного обучения к числам, тексту, аудио, видео и т. д. для создания систем ИИ.

Независимо от ниши или размера отрасли, каждая компания осознает важность индустрии науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Предположим, вы рассматриваете науку о данных как понятие, используемое для всех. В этом случае вы правы, так как это помогает каждому бизнесу повысить эффективность работы, выявить новые возможности, улучшить программы маркетинга и продаж и т. д.

Python — один из самых популярных языков программирования, Python для анализа данных — лучший выход для задач манипулирования данными и создания приложений, ориентированных на данные.

Разница между наукой о данных и бизнес-аналитикой

Наука о данных и аналитика включает в себя извлечение данных, моделирование и сбор информации. Разница в том, что бизнес-аналитика в основном использует структурированные данные, а наука о данных использует как структурированные, так и неструктурированные данные. Кроме того, бизнес-аналитика включает в себя использование данных для принятия стратегических бизнес-решений, а аналитика данных — это сбор данных, их обработка и извлечение из них полезной информации.

В отличие от бизнес-аналитики, отрасли науки о данных для бизнеса изучают каждую тенденцию и закономерность, чтобы с помощью кодирования собрать наиболее актуальную информацию. Некоторыми отраслями аналитика больших данных являются машинное обучение, электронная коммерция, производство и финансы.