この平和を解消するために、私たちはAIと機械学習の違いを説明します。また、モバイルマーケティングの専門用語を排除するために、それぞれのテクノロジーの具体的な事例を紹介します。

人工知能と機械学習

まず最初に、基本的なことを整理しておきます。AIと機械学習はどちらもコンピュータサイエンスの用語です。人工知能はあらゆる「スマート」なプロセスに含まれる用語ですが、機械学習はその具体的なものです何かの応用例です。

人工知能(Artificial Intelligence)

人工知能(AI)とは、コンピューターや機械が人間の行動を模倣する能力のことである。 AIは、思考、推論、経験からの学習、意思決定など、人間のような知性を機械的に使うアメリカのコンピュータ科学者、ジョン・マッカーシーはこう言っています。「AIとは、知的な機械を作るための科学であり、工学である。」

上記の定義では、知能とは、人間の仕事を例外的にうまくできるが、人間より優れた本能ない能力と定義されている。な真に感情的なレベルには達してないのです。

AIに関する小さな気づきは、AIがシステムであるということです。より正確には、AIはシステム特有を記述しているのではなく、システムの中に実装されているのです。 AI機能を持っていますが、冷静であれば、スマートビッディングによって、広告枠の最適な入札方法について機械が人間のような判断を下すことができますが、それ自体は、人工知能ではありません。

AIの例

人工知能が活躍している例としては、GoogleのGoogle Home、AppleのSiri、AmazonのAlexa、MicrosoftのCortanaといったパーソナルアシスタント技術が挙げられます。これらのシステムは、人間のような知能を使って、情報の検索、会議のスケジュール、通信の送信などを行います。

さらに、チャットボットを使用して顧客サービスのリクエストを処理し、予約やメッセージングを自動化するブランドも増えています。チャットボットは、人工知能を使用して人間のような会話やプロセスに関与します。

モバイル広告では、AIは人間のような知能を使ってさまざまなプロセスを最適化することができます。また、AIは、パーソナライゼーション、不正検出、マーケティング・パフォーマンス管理、レポーティングなどのプロセスを待機予測分析できます。

機械学習

前述のとおり、機械学習(ML)はAIの応用分野です。わかりやすいプログラミングに関係なく、データの自動処理が可能にします。これは、人間の脳内でニューロンが情報を処理するのと同じようですに、データを処理する人工ニューラルネットワークによって実現されます。

大量のデータをニューラルネットワークに先送りし、データを照合・分類するようなシステムを訓練します。時間をかけてひたすら、機械はこのデータを基に繰り返しし、データがモデル自体を訓練します。はパフォーマンスと勝率を評価し、その情報をシステムモデルにフィードバックすることで、より良い予測を行うことができます。これが機械学習のプロセスです。

アメリカのコンピュータ科学者、アーサー・サミュエルは、機械学習を "コンピュータに知識的にプログラムされる広範囲学習する能力を考慮した学問分野" と定義しています。いわゆる、機械学習は、データを使って機械が自発的に学習するようにプログラムするものなのです。

機械学習は、ユーザーの行動、購入、嗜好に関するデータを分析するために役立つため、モバイルマーケティング担当者にとって非常に価値のあるツールとなっています。で、パフォーマンス・マーケティング・キャンペーンは、正しい商品、正しい広告、正しい入札を予測できるようになり、全体としてユーザー体験を向上させられるのです。

MLの例

ML の一例として、メールスパム技術があります。ほとんどのメールサービスプロバイダーは、機械学習ツールを使って、スパムメールやフィッシングメールを自動的に分類しています。学習する。より多くのメールを処理することで、システムはより多くのルールを特定する。

モバイル広告では、機械学習技術の優れた例として、パーソナライゼーションが挙げられます。アマゾンのようなECアプリは、機械学習を使って、ユーザーの過去の購入データに基づいておすすめの商品を紹介したとえば、あるECアプリで1時間かけて特定の靴を閲覧した場合、その日のうちにモバイルアプリを閲覧していると、その靴を表示するアプリ内広告が表示されるかもしれません。

また、MLは商品レコメンデーション力を発揮します。これは、お気に入りや購入した商品、カートに入った商品、その他の閲覧行動から、次に購入する商品を提案するものです。

AIと機械学習の違い

結論から言うと、AIは人間の知能を必要とする作業を請け負い、MLはデータを使って時間をかけて学習するシステムを可能にする人工知能の応用である。

つまり、すべての機械学習が人工知能です、すべての人工知能が機械学習ではないのです。

これらの概念をモバイルマーケティングに当てはめると、スマートビッディングは人工知能を使い、人間のような知能を使ってより効率的に入札を行うものです。 「という側面を可能にするプロセスが、機械学習です。機械学習によって、スマート入札のプロセスは、勝率やコンバージョン率などのデータをどんどん投入して学習することができます。これにより、入札の仕組みは時間とともに学び、改善されていくのです。

AIと機械学習の違いに関する留意点

  • 人工知能(AI)とは、コンピューターや機械が人間の行動を模倣する能力のことです。
    • Siriのようなパーソナルアシスタントやチャットボットの利用は、今日の市場における人工知能の一例です。
    • モバイルマーケティングでは、AIを活用して人間のような知能で効率入札を行っているスマートビッディングがあります。
  • 機械学習(ML)は、わかりやすいプログラミングを無視して、データの自動処理を可能にします。プロセスに関する結果データは、より良い予測を行うために一貫してモデルにフィードバックされます。時間をかけて学習することができます。
    • パーソナライゼーションと製品推奨は、今日の市場におけるMLの重要な例である。
    • モバイルマーケティングでは、MLを使用することで、ユーザーの行動、購入、当該データセットを分析し、そのデータを入札モデルや最適化モデルにフィードバックして、パフォーマンスマーケティングキャンペーンを拡張することができますます。
  • AIと機械学習の違い 機械学習はすべて人工知能ですが、すべての人工知能が学習というわけではありません。繰り返し行うシステムを可能にする人工知能の応用である。