Rozdíl mezi umělou inteligencí a obchodní inteligencí
Business Intelligence je technologie, která se používá ke shromažďování, ukládání, přístupu a analýze dat, která podnikovým uživatelům pomáhají při lepším rozhodování. Artificial Intelligence je naopak způsob, jak vyrobit počítač, počítačově řízeného robota nebo software které si inteligentně myslí jako lidé. Umělá inteligence je založena na studii, že jak člověk myslí, učí se, rozhoduje se a pracuje, aby vyřešil problém, a pak využívá výsledek této studie jako základ pro vývoj inteligentního softwaru a systémů.
Srovnání mezi hlavami mezi umělou inteligencí a obchodní inteligencí (infografika)
Níže je šest nejlepších srovnání mezi umělou inteligencí a Business Intelligence
Porovnání mezi umělou inteligencí a Business Intelligence
| Základy srovnání | Umělá inteligence | Business Intelligence |
| filozofie | AI začíná s úmyslem vytvořit podobnou inteligenci na strojích, které najdeme u lidí | Pomáhá při analýze podnikové výkonnosti prostřednictvím údajů založených na datech, tj. Porozumění minulosti a předpovídání budoucnosti |
| Cíle | Vytvářet expertní systémy a implementovat lidskou inteligenci do strojů | Měl by poskytovat informace, které mohou umožnit efektivní a efektivní obchodní rozhodnutí na všech úrovních podnikání. |
| Oblasti, které přispívají | Umělá inteligence je kombinace vědy a technologie založené na informatice, matematice, biologii, psychologii | Kombinuje obchodní analytické nástroje, které zahrnují ad-hoc analýzu, podnik reporting, OLAP (online analytické zpracování) |
| Aplikace | Umělá inteligence se používá v různých oblastech, jako je hraní her, zpracování přirozeného jazyka, expertní systémy, systémy vize, rozpoznávání řeči, rozpoznávání rukopisu, inteligentní roboti. | Používá se v tabulkových procesorech, dotazovacím a reportovacím softwaru, digitálních řídicích panelech, dolování dat, datovém skladu, sledování obchodní činnosti. |
| Oblasti výzkumu | Oblasti výzkumu pro umělou inteligenci jsou expertní systémy, neuronové sítě zpracování přirozeného jazyka, fuzzy logika, robotika. | Oblasti výzkumu pro Business Intelligence zahrnují dolování dat v sociálních sítích, analytiku procesů, Bigdata, OLAP |
| Problémy | Umělá inteligence čelí třem problémům. Jsou to ohrožení soukromí, ohrožení lidské důstojnosti, ohrožení bezpečnosti. | Otázky Business Intelligence jsou rozděleny do dvou typů. Jsou to organizace a lidé a technologie a data |
Algoritmy v umělé inteligenci vs. Business inteligence
| Algoritmy umělé inteligence | Algoritmy obchodní inteligence |
| Algoritmus vyhledávání první šířky Začíná od kořenového uzlu a prozkoumává sousední uzly nejprve a přesune se na sousední uzly další úrovně. Poskytuje nejkratší cestu k řešení a může být implementována pomocí FIFO | Algoritmus rozhodovacího stromu Tím se extrahují prediktivní informace ve formě pravidel srozumitelných pro člověka a tato pravidla mohou být tehdy-li-jiná, což vede k prediktivní informaci |
| Algoritmus hloubky prvního vyhledávání Tento algoritmus je implementován pomocí datové struktury LIFO (Last in first out). Vytváří uzly stejné jako vyhledávání na šířku-první, ale liší se pouze v pořadí. V každé iteraci ukládá uzly od kořene k listu a také nemůže kontrolovat duplicitní uzly . | Naive Bayes Předpovídá pomocí Bayesova algoritmu, který odvozuje predikci pravděpodobnosti z podkladových důkazů, jak je pozorováno v datech. |
| Jednotný algoritmus vyhledávání nákladů V tomto algoritmu se třídění provádí ve zvyšujících se nákladech na cestu k uzlu. Vždy rozšiřuje uzel s nejnižšími náklady.Toto vyhledávání je identické s vyhledáváním v první šířce, pokud má každý přechod stejné náklady. Prozkoumává cestu ve zvyšujícím se pořadí nákladů. | Generalizované lineární modely Implementuje logistickou regresi pro klasifikaci binárních cílů a lineární regresi pro spojité cíle. Podporuje meze spolehlivosti pro pravděpodobnosti predikce a také podporuje meze spolehlivosti pro predikci. |
| Iterativní hloubkové hloubkové vyhledávání Provádí hloubkové první vyhledávání na úrovni 1 a začíná znovu, poté provádí kompletní hloubkové první vyhledávání na úroveň 2 a pokračuje, dokud nedostane řešení. | Minimální délka popisu Je to princip výběru teoretického modelu informací. Předpokládá se, že nejjednodušší a kompaktní reprezentace dat je nejlepším způsobem, jak data vysvětlit. |
| Čisté heuristické vyhledávání Rozšiřuje uzly v pořadí podle jejich heuristických hodnot. Vytvoří dva seznamy, uzavřený seznam pro již rozbalené uzly a otevřený seznam pro vytvořené, ale neexpandované uzly. V tomto případě se uloží kratší cesty a odstraní se delší cesty. | Algoritmus K-znamená Je to algoritmus shlukování založený na vzdálenosti, který rozdělí data do předem určeného počtu klastrů. Každý klastr má těžiště |
| Cestování prodavač problém V tomto algoritmu je hlavním cílem najít nízkonákladovou prohlídku, která začíná od města, navštěvuje všechna města na trase přesně jednou a končí u stejného města. | Aprioriho algoritmus Provádí tržní analýzu tím, že objevuje společně se vyskytující položky v sadě. Tento algoritmus najde pravidla s podporou vyšší než specifikovaná minimální podpora a spolehlivost větší než specifikovaná minimální spolehlivost. |
| Pátrání po kopcích Je to iterační algoritmus, který začíná s libovolným řešením problému a pokouší se najít lepší řešení změnou jednoho prvku řešení přírůstkově. Pokud tato změna vytvoří lepší řešení, inkrementální změna se považuje za nové řešení. proces se opakuje, dokud nedochází k dalším zlepšením. | Podpora Vector Machine Odlišné verze SVM používají různé funkce jádra pro zpracování různých typů datových sad. Podporovány jsou lineární a gaussovské (nelineární) jádra. Klasifikace VVM se pokouší oddělit cílové třídy s co nejširším možným okrajem. Regrese VVM se snaží najít souvislou funkci. tak, že maximální počet datových bodů leží uvnitř trubice široké epsilon kolem ní. |
| Existují i jiné algoritmy, jako je simulované žíhání, lokální vyhledávání paprsků, A * vyhledávání, obousměrné vyhledávání. | BI podporuje / používá nezápornou maticovou faktorizaci, vektorový stroj One Class Support, klastrování orthogonálních oddílů, maximální entropii. |
Integrace umělé inteligence vs Business inteligence
Umělá inteligence a Business Intelligence jsou dokonalým zápasem. Umělá inteligence a Business Intelligence je svědkem výstrah založených na umělé inteligenci, od základních výstrah prahových hodnot až po pokročilá upozornění na neuronovou síť a pomáhá podnikům zůstat v plné kontrole nad klíčovými faktory úspěchu tím, že je okamžitě upozorní. jak se něco děje.Kdy v kombinaci s inovativními obchodními dashboardy tyto pokroky AI budou i nadále revolucionizovat prostředí business intelligence.All těchto podniků odstoupí od časově náročného procesu kopání dat k odhalení trendů a reagování na nákladné problémy.
Závěr - Umělá inteligence vs. Business inteligence
Umělá inteligence je ve středu nového podniku, aby vybudovala výpočetní model inteligence. Hlavním předpokladem je, že inteligence člověka může být zastoupena z hlediska symbolických struktur a symbolických operací, které lze programovat v digitálním počítači. je možné, aby skupiny v rámci organizace získaly praktické informace o obchodních údajích a využily těchto poznatků, aby splnily kritéria. Řešení Business Intelligence nabízejí analýzu zaměřenou na podnikání v měřítku, složitosti a rychlosti, tj. nedosažitelné pomocí základního vykazování operačních systémů nebo tabulkových analýz, čímž přináší významnou hodnotu.
Doporučený článek
Byl to průvodce umělou inteligencí vs Business Intelligence, jejich význam, srovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Aplikace umělé inteligence napříč odvětvími
- Business Intelligence VS dolování dat - který z nich je užitečnější
- 12 důležitých nástrojů Business Intelligence (výhody)
- 5 nejlepších věcí, které musíte vědět o Business Intelligence vs Data Warehouse