浅显解释 人工智能 vs 机器学习
通用人工智能由可以自己处理各种任务的设备或系统组成。广义人工智能的扩展最终导致了机器学习的发展。作为人工智能的扩展，机器学习(ML)分析了一系列计算机算法，以创建一个自动化操作的程序。如果没有显式的编程操作，系统就可以学习和改进整体体验。它探索了大量的数据集，以寻找共同的模式，并通过学习制定分析模型。
文章目录
- 人工智能 vs 机器学习
- 人工智能(AI)
- 通用的人工智能
- 应用的人工智能
- 机器学习(ML)
- 劳动力市场中对人工智能和ML技能的需求不断增长
- 利用人工智能和ML实现业务增长
- 产生相关内容和质量内容
- 提供用户独有的个性化体验
- 通过深度学习生成自动响应
人工智能 vs 机器学习
人工智能和机器学习是近年来出现的，而且是可互换的。作为计算机科学进步的一部分，这些技术已经集成到智能系统中。虽然AI和ML非常相似，但在不同的情况下仍然被认为是两个不同的概念。
总的来说，人工智能和机器学习并没有先进取代人类智能。相反，科技公司和企业利用这些技术来支持现代技术的突破。
人工智能(AI)
人工智能(AI)是一个计算机科学领域，它建立了一个与人类智能非常相似的计算机系统。它们不是编程执行操作的代码，而是使用算法来工作。
人工智能设备和系统的设计主要是为了智能地执行。为了更好地理解人工智能是如何工作的，以下是在这个系统下分类的组：
通用的人工智能
通用人工智能由可以自己处理各种任务的设备或系统组成。广义人工智能的扩展最终导致了机器学习的发展。
应用的人工智能
应用人工智能在收集、分析和获取数据时自动化特定的行动。它被用来交易股票和股票或机动自动驾驶汽车，常见于人工智能系统和设备中。
机器学习(ML)
作为人工智能的扩展，机器学习(ML)分析了一系列计算机算法，以创建一个自动化操作的程序。如果没有显式的编程操作，系统就可以学习和改进整体体验。它探索了大量的数据集，以寻找共同的模式，并通过学习制定分析模型。
例如，将机器学习程序扩展为合理数量的x射线图像数据，可以创建一个自动进行x射线分析的系统。该程序利用各种x射线图片的描述来开发一个分析模型。在一个相当大的数据集中找到共同的模式后，该程序还将通过可比的指示来定义差异。以前的数据是它理解进入系统的新的x射线图像的基础。人工智能的突破成为医疗保健系统中最新的突破之一，用于实现x射线分割的人级性能。
劳动力市场中对人工智能和ML技能的需求不断增长
最近的报告显示，当今劳动力市场对人工智能和ML技能的需求不断增加。鉴于数字化，企业利用人工智能来改善他们的运营和服务。专家发现，这些技术技能最有可能是金融、市场营销和技术行业的需求。
当新冠肺炎袭击世界时，美国经济也受到了巨大的影响。失业率飙升，但人工智能领域的职业生涯在危机中依然坚定。当这一披露被公开后，它推动了大多数企业利用人工智能进行数字化转型。
利用人工智能和ML实现业务增长
新兴企业利用人工智能和机器学习来实现增长。从设计自动化助理、员工管理系统到应用深度学习来建立新产品，这些技术有助于我们社会的进步。
医疗保健、金融和许多其他企业利用人工智能和ML的潜力来推动他们的业务目标。这些系统提供了创新的解决方案，自动化关键决策，个性化营销，并推动它们走向数字转型。最终，人工智能和ML为数字企业家提供了建立有效和创新的商业战略的机会。
人工智能和ML的应用成为提供更快、更智能、更经济有效的产品的行业领导者的最前沿。除了产品外，这些系统还改进了数字营销实践。广泛的数据分析可以帮助企业家获得对客户有价值的见解。因此，他们可以根据目标受众来策划自己的营销策略。其结果是更高的ROI，更重要的是，得到与直接竞争对手的显著竞争优势。
产生相关内容和质量内容
人工智能和机器学习的应用使企业能够产生相关的和高质量的内容。当涉及到电子商务和数字化时，搜索引擎优化和网络流量是至关重要的。品牌获得吸引力和在线形象是必须被认可的。有了人工智能和ML，企业可以设计他们的内容，使其对目标受众更有共鸣、更身临其境。例如，越来越多的品牌利用客户查询来生成内容。他们创建的内容可以回答最常见的问题，以与观众接触。
现在，甚至连搜索引擎都是由人工智能提供的。谷歌、必应和其他搜索引擎利用人工智能来适应搜索者的意图。深度学习算法在搜索结果排序中起着重要作用。通过机器学习，分析主题相关性、读者友好性和真实性等因素，以显示高质量的内容。
因此，更多的品牌承认生产相关的和高质量的内容的重要性，以获得更好的排名。它主要影响受众如何处理您的产品和服务的内容。因此，数字企业家应用机器学习来收集信息和预测产品趋势。实施这项技术的机会使他们能够预测可能推动他们预期结果的方法。
提供用户独有的个性化体验
人工智能和ML干预措施可以帮助数字企业家改善整体客户体验。这些技术可以提高参与度、扩展保留率、个性化用户体验，最重要的是提高收入。搜索引擎优化(SEO)，一个著名的人工智能应用程序，已经主导着数字营销的世界。
除了有助于增加网络流量外，搜索引擎优化还提供了用户独特的个性化体验。算法为与品牌互动的用户设置了一个独特的、定制的体验。用户的个性会为每个客户提供一种独特的待遇。通过人工智能和ML的使用，品牌可以适应其受众的偏好。利用SEO也明显更便宜，同时提供任何形式的企业的长期好处。因此，公司可以找到适合其目标市场独特情况的具有成本效益的解决方案。
通过深度学习生成自动响应
大多数企业利用人工智能和ML来改善其业务运营。这些干预措施改变了产品的生产、销售和展示方式。人工智能现在也处理了大部分的市场营销活动。通过使用算法和高级分析，企业家们优化了可以产生最佳结果的策略。这些宣传活动可以根据其受众的地理、人口统计学和社会经济因素进行量身定制。最重要的是，客户行为是通过大量数据进行预期和预测的。
从这个角度来看，人工智能和ML在优化主要业务决策中发挥了重要作用。这些系统可以通过机器从数据中收集的模式中学习来促进有价值的交互。通过这些模式，人工智能执行分割，以区分每个用户和他们的投影体验。因此，在聊天机器人生成电子商务网站之前，对访问电子商务网站的客户进行彻底检查。该算法允许根据用户偏好进行定制的自动响应。它不仅可以改善客户体验，而且还可以简化销售线索的产生。
数据分析在人工智能和ML中是有利可图的，这允许他们更好地了解我们。大量的用户数据会创建模式和趋势，从而产生我们的偏好，并预测我们的需求。此外，人工智能和ML还为改进商业营销策略提供了机会。
今后我还会在这个博客中探讨具体应用的场景。敬请期待。
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