Різниця між штучним інтелектом та бізнес-аналітикою
Business Intelligence - це технологія, яка використовується для збору, зберігання, доступу та аналізу даних, щоб допомогти діловим користувачам у прийнятті кращих рішень, з іншого боку, Штучний інтелект - це спосіб зробити комп'ютер, керований комп'ютером робот або програмне забезпечення які думають розумно, як люди. Штучний інтелект базується на дослідженні того, як людина думає, вчиться, вирішує та працює, щоб вирішити проблему, а потім використовуючи результати цього дослідження як основу розробки інтелектуального програмного забезпечення та систем.
Порівняння між штучним інтелектом та бізнес-аналітикою (Інфографіка)
Нижче наведено топ-6 порівнянь між штучним інтелектом та бізнес-аналітикою
Порівняння між Штучним інтелектом та Business Intelligence
| Основи порівняння | Штучний інтелект | Бізнес-аналітики |
| філософія | ШІ починається з наміру створити подібний інтелект у машинах, які ми знаходимо у людей | Це допомагає аналізувати ефективність бізнесу за допомогою керованої даними інформації, тобто розуміння минулого та прогнозування майбутнього |
| Цілі | Створювати експертні системи та впроваджувати інтелект людини в машини | Він повинен надавати інформацію, яка може забезпечити ефективні та ефективні бізнес-рішення на всіх рівнях бізнесу. |
| Сфери, які сприяють | Штучний інтелект - це поєднання науки та технології, заснованої на інформатиці, математиці, біології, психології | Він поєднує інструменти бізнес-аналізу, які включають спеціальну аналітику, підприємство звітність, OLAP (он-лайн аналітична обробка) |
| Програми | Штучний інтелект використовується в різних областях, таких як ігри, обробка природними мовами, експертні системи, системи зору, розпізнавання мови, розпізнавання рукописного тексту, інтелектуальні роботи. | Він використовується в електронних таблицях, програмному забезпеченні запитів і звітів, цифрових інформаційних панелях, обміні даними, сховища даних, моніторингу ділової активності. |
| Сфери досліджень | Області досліджень штучного інтелекту - це експертні системи, нейронні мережі Обробка природних мов, нечітка логіка, робототехніка. | Дослідницькі напрямки Business Intelligence включають обмін даними у соціальних мережах, аналітику процесів, Bigdata, OLAP |
| Випуски | Штучний інтелект стикається з трьома проблемами. Вони - це загроза конфіденційності, загроза людській гідності, загроза безпеці. | Питання Business Intelligence класифікуються на два типи. Вони - організація, люди та технології та дані |
Алгоритми штучного інтелекту проти бізнес-аналітики
| Алгоритми штучного інтелекту | Алгоритми бізнес-аналітики |
| Алгоритм пошуку першої ширини Він починається з кореневого вузла і спочатку досліджує сусідські вузли і переходить до сусідніх вузлів наступного рівня. Він забезпечує найкоротший шлях до рішення і може бути реалізований за допомогою FIFO | Алгоритм дерева рішень Це витягує передбачувану інформацію у формі зрозумілих для людини правил, і ці правила можуть бути як тоді, то призводять до прогностичної інформації |
| Алгоритм глибини першого пошуку Цей алгоритм реалізований за допомогою структури даних LIFO (Last in first out). Він створює вузли такі самі, як пошук у ширину, але він відрізняється лише порядком. У кожній ітерації він зберігає вузли від кореня до листа, а також не може перевірити повторювані вузли . | Наївний Байєс Він робить прогнози, використовуючи алгоритм Байєса, який виходить з прогнозування ймовірності, що базується на даних. |
| Уніфікований алгоритм пошуку витрат У цьому алгоритмі сортування проводиться за рахунок збільшення вартості шляху до вузла. Він завжди розширює вузол з найменшими витратами. Цей пошук є ідентичним пошуку на першому ширині, якщо кожен перехід має однакову вартість. Він досліджує шлях у зростаючій порядок витрат. | Узагальнені лінійні моделі Він реалізує логістичну регресію для класифікації бінарних цілей та лінійну регресію для безперервних цілей. Він підтримує межі довіри для ймовірностей прогнозування, а також підтримує межі довіри для прогнозування. |
| Ітеративний поглиблення першого глибинного пошуку Він виконує пошук по глибині на рівні 1 і починається заново, потім виконує повний пошук по глибині до рівня 2 і продовжує, поки не отримає рішення. | Мінімальна довжина опису Це принцип вибору інформаційно-теоретичної моделі. Передбачається, що найбільш просте, компактне подання даних є найкращим способом пояснення даних |
| Чистий евристичний пошук Він розширює вузли в порядку їх евристичних значень. Створює два списки, закритий список для вже розширених вузлів і відкритий список для створених, але нерозширених вузлів. У цьому коротші шляхи зберігаються і довші шляхи утилізуються. | Алгоритм К-значень Це алгоритм кластеризації на основі відстані, який розподіляє дані на заздалегідь визначену кількість кластерів. Кожен кластер має центроїд |
| Проблема продавця подорожі У цьому алгоритмі головна мета - знайти недорогий тур, який починається з міста, відвідує всі міста по маршруту рівно один раз і закінчується в тому ж місті, починаючи. | Алгоритм Апріорі Він виконує ринковий аналіз, виявляючи спільно зустрічаються елементи в межах набору. Цей алгоритм знаходить правила з підтримкою, що перевищує вказану мінімальну підтримку та довіру більше, ніж визначена мінімальна довіра. |
| Пошук на альпінізм Це ітеративний алгоритм, який починається з довільного вирішення проблеми і намагається знайти краще рішення, змінюючи окремий елемент рішення поступово. Якщо ця зміна дасть краще рішення, поступова зміна приймається як нове рішення. Це процес повторюється, поки не буде подальше вдосконалення. | Підтримка векторної машини Відмінні версії SVM використовують різні функції ядра для обробки різних типів наборів даних. Підтримуються лінійні та гауссові (нелінійні) ядра. КласифікаціяSVM намагається розділити цільові класи з максимально широким запасом. РегресSVM намагається знайти безперервну функцію таким чином, що максимальна кількість точок даних лежить всередині епілонової трубки. |
| Є й інші алгоритми, такі як імітація відпалу, локальний пошук променя, A * пошук, двонаправлений пошук. | BI підтримує / використовує Негативну факторизацію матриць, Вектора машина підтримки одного класу, Ортогональне кластеризація розділів, Максимальна ентропія. |
Інтеграція штучного інтелекту проти бізнес-аналізу
Штучний інтелект та бізнес-інтелект - це ідеальна відповідність. Штучний інтелект та бізнес-інтелект засвідчуються за допомогою AI-сигналів, від базових сповіщень до порогових повідомлень до розширених сповіщень нейронної мережі та допомагають бізнесу залишатися під повним контролем ключових факторів успіху, попереджуючи їх якнайшвидше коли щось відбувається. Коли в поєднанні з інноваційними інформаційними панелями бізнесу ці досягнення AI продовжуватимуть революціонувати ландшафт бізнес-розвідки. Всі ці компанії відійдуть від інтенсивного процесу перекопування даних, щоб виявити тенденції та реагувати на дорогі проблеми.
Висновок - Штучний інтелект проти бізнес-аналітики
Штучний інтелект знаходиться в центрі нового підприємства для побудови обчислювальної моделі інтелекту. Основне припущення полягає в тому, що інтелект людини може бути представлений у вигляді символьних структур та символічних операцій, які можна запрограмувати в цифровому комп'ютері. Business Intelligence робить це можливо, щоб групи в межах організації отримували зрозуміле ділових даних та використовували цю інформацію для задоволення критеріїв. Рішення Business Intelligence пропонують бізнес-орієнтований аналіз у масштабі, складності та швидкості, тобто недосяжному з використанням базових звітів про операційні системи чи аналізу електронних таблиць, тим самим надаючи значну цінність.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом зі штучного інтелекту проти бізнес-аналітики, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Програми штучного інтелекту в різних секторах
- Інтеграція даних VS Business Intelligence - який з них більш корисний
- 12 важливих інструментів бізнес-аналітики (переваги)
- 5 найкращих речей, які ви повинні знати про Business Intelligence та сховищі даних