Macchina di Apprendimento o di Automazione: Qual è la Differenza?

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Credito: Guadilab/Shutterstock

C’è un sacco di buzz nel settore della tecnologia, in particolare con tecnologie all’avanguardia come l’intelligenza artificiale, machine learning diventando sempre più mainstream. Mentre molti professionisti a comprendere che tali tecnologie semplificare il loro lavoro, o anche assumere determinate attività, c’è anche un sacco di confusione: macchina di apprendimento, di automazione – qual è la differenza tra i due?

Iniziamo con la macchina di apprendimento, e di eseguire il backup solo di un po’. Macchina di apprendimento è un sottoinsieme di intelligenza artificiale (AI).

“Si tratta di un’evoluzione,” ha detto Andreas Roell, presidente di AV Lab: un laboratorio di soluzioni di consulenza dedicata ad aiutare le imprese con successo adottare AI. “AI si inserisce in un secchio di analisi del carico di lavoro, o attività di analisi. La Business intelligence si trova anche nello stesso secchio. Prende i dati, quindi eseguire l’analisi. Macchina di apprendimento, invece, è in genere una successiva fase di sviluppo, dove le macchine stanno prendendo in dati in proprio e quindi di analizzare [it].”

La differenza più grande: “Machine learning identifica i segnali dati rilevanti per il futuro”.

Automazione, d’altra parte, è spesso confuso con AI. Proprio come con l’AI, l’automazione è progettato per semplificare le operazioni e la velocità dei flussi di lavoro. Ma l’automazione è l’unico fisso ripetitive, istruttivo attività. Automazione esegue un lavoro, e poi pensa.

C’è una buona probabilità si utilizza l’automazione oggi senza rendersene conto – automazione-mail a clienti, l’automazione, il modo di generare le fatture, automaticamente la registrazione di un helpdesk inchiesta. L’automazione di questi compiti monotoni consente di risparmiare tempo e consente ai lavoratori di concentrarsi su una maggiore priorità di iniziative. Si tratta di un affidabile, computerizzati cavallo di battaglia, mostrando sempre e ottenere il lavoro fatto.

Macchina di apprendimento si occupa di questi compiti e strati in un elemento di predizione. Considerando che l’automazione continuare a fare esattamente come hai richiesto – ad esempio, di inviare le fatture in un giorno specifico – apprendimento automatico predice quando le fatture devono uscire, che ha fatto o non ha ricevuto uno, quando i pagamenti sono sul punto di essere in ritardo, e così via.

Macchina di apprendimento opere di comprendere i dati, quello di sfruttare al meglio Roell, punto di riferimento per segnali di dati per unità futuro intelligence. Non è semplicemente l’esecuzione di un “Se X, allora Y” attività stream; è essenzialmente il “pensare” attraverso i dati, molto simile a un umano.

“C’è un sacco di paura intorno AI, che si occuperà di eliminare posti di lavoro”, Roell detto. “Non è quello che si suppone di fare; è rendere il lavoro più facile. Ma quello che può fare è portare a completamente nuove categorie di posti di lavoro vengono creati.”

Roell dato esempio di call center dipendenti ora utilizzato per classificare la grande quantità di dati utilizzati dall’IA. Diverse aziende hanno adottato questo approccio.

“Ora che è vera innovazione,” ha detto.