Разница между искусственным интеллектом и бизнес-интеллектом
Business Intelligence - это технология, которая используется для сбора, хранения, доступа и анализа данных, чтобы помочь бизнес-пользователям принимать правильные решения. С другой стороны, искусственный интеллект - это способ создания компьютера, робота с компьютерным управлением или программного обеспечения. мыслящие разумно, как люди. Искусственный интеллект основан на исследовании того, как человек думает, учится, решает и работает, чтобы решить проблему, а затем использует результаты этого исследования в качестве основы для разработки интеллектуальных программ и систем.
Сравнение лицом к лицу между искусственным интеллектом и бизнес-аналитикой (Инфографика)
Ниже приведены 6 лучших сравнений между искусственным интеллектом и бизнес-аналитикой.
Сравнение искусственного интеллекта и бизнес-аналитики
| Основа сравнения | Искусственный интеллект | Бизнес-аналитика |
| философия | ИИ запускается с целью создания подобного интеллекта в машинах, которые мы находим у людей | Он помогает анализировать эффективность бизнеса с помощью анализа данных, т.е. понимать прошлое и предсказывать будущее |
| цели | Создавать экспертные системы и внедрять человеческий интеллект в машины | Он должен предоставлять информацию, которая может обеспечить эффективные и действенные бизнес-решения на всех уровнях бизнеса. |
| Области, которые способствуют | Искусственный интеллект - это комбинация науки и техники, основанная на информатике, математике, биологии, психологии | Он сочетает в себе инструменты бизнес-анализа, которые включают в себя специальную аналитику, предприятия отчетность, OLAP (онлайн аналитическая обработка) |
| Приложения | Искусственный интеллект используется в различных областях, таких как игры, обработка естественного языка, экспертные системы, системы Vision, распознавание речи, распознавание рукописного ввода, интеллектуальные роботы. | Он используется в электронных таблицах, программном обеспечении для запросов и отчетности, цифровых панелях мониторинга, интеллектуальном анализе данных, хранилище данных, мониторинге деловой активности. |
| Области исследований | Области исследований в области искусственного интеллекта: экспертные системы, нейронные сети, обработка естественного языка, нечеткая логика, робототехника. | Области исследований для бизнес-аналитики включают интеллектуальный анализ данных в социальных сетях, анализ процессов, Bigdata, OLAP |
| вопросы | Искусственный интеллект сталкивается с тремя проблемами. Это угроза частной жизни, угроза человеческому достоинству, угроза безопасности. | Проблемы бизнес-аналитики подразделяются на два типа. Это организация, люди, технологии и данные. |
Алгоритмы в искусственном интеллекте против бизнес-аналитики
| Алгоритмы искусственного интеллекта | Алгоритмы бизнес-аналитики |
| Алгоритм поиска в ширину Он начинается с корневого узла и сначала исследует соседние узлы и переходит на соседние узлы следующего уровня. Он обеспечивает кратчайший путь к решению и может быть реализован с использованием FIFO | Алгоритм дерева решений Это извлекает прогнозирующую информацию в форме понятных человеку правил, и эти правила могут быть if-then-else, что приводит к прогнозирующей информации |
| Глубина Первый алгоритм поиска Этот алгоритм реализован с использованием структуры данных LIFO («Последний пришел - первым вышел»). Он создает узлы, аналогичные поиску в ширину, но он отличается только порядком. На каждой итерации он хранит узлы от корня до листа, а также не может проверять дубликаты узлов., | Наивный байесовский Он делает прогнозы с помощью алгоритма Байеса, который выводит вероятностный прогноз из базовых данных, наблюдаемых в данных. |
| Единый алгоритм поиска стоимости В этом алгоритме сортировка выполняется по увеличению стоимости пути к узлу. Он всегда расширяет узел с наименьшей стоимостью. Этот поиск идентичен поиску по ширине, если каждый переход имеет одинаковую стоимость. Он исследует путь в возрастающей порядок стоимости. | Обобщенные линейные модели Он реализует логистическую регрессию для классификации бинарных целей и линейную регрессию для непрерывных целей. Он поддерживает доверительные границы для вероятностей прогнозирования, а также поддерживает доверительные границы для прогнозирования. |
| Итеративное углубление поиска в глубину Он выполняет поиск в глубину на уровне 1 и начинается заново, затем выполняет полный поиск в глубину до уровня 2 и продолжается до тех пор, пока не получит решение. | Минимальная длина описания Это теоретико-информационный принцип выбора модели. Предполагается, что наиболее простое и компактное представление данных - лучший способ объяснить данные. |
| Чистый эвристический поиск Он расширяет узлы в порядке их эвристических значений. Он создает два списка: закрытый список для уже развернутых узлов и открытый список для созданных, но нерасширенных узлов. При этом более короткие пути сохраняются, а более длинные пути удаляются. | Алгоритм K-средних Это алгоритм кластеризации на основе расстояния, который разбивает данные на заранее определенное количество кластеров. Каждый кластер имеет центроид |
| Задача коммивояжера В этом алгоритме основная цель состоит в том, чтобы найти недорогой тур, который начинается из города, посещает все города по маршруту ровно один раз и заканчивается в том же городе, начиная с одного. | Априорный алгоритм Он выполняет рыночный анализ, обнаруживая совместно встречающиеся элементы в наборе. Этот алгоритм находит правила с поддержкой, превышающей указанную минимальную поддержку, и достоверностью, превышающей указанную минимальную достоверность. |
| Поиск альпинизма Это итеративный алгоритм, который начинается с произвольного решения проблемы и пытается найти лучшее решение путем постепенного изменения одного элемента решения. Если это изменение приводит к лучшему решению, в качестве нового решения принимается пошаговое изменение. Процесс повторяется до тех пор, пока не произойдет дальнейшее улучшение. | Машина опорных векторов Различные версии SVM используют разные функции ядра для обработки различных типов наборов данных. Поддерживаются линейное и гауссово (нелинейное) ядра. Классификация SVM пытается разделить целевые классы с максимально широким запасом. Регрессия SVM пытается найти непрерывную функцию таким образом, что максимальное число точек данных находится в эпсилоновой трубке вокруг нее. |
| Существуют и другие алгоритмы, такие как имитация отжига, локальный поиск луча, поиск A *, двунаправленный поиск. | BI поддерживает / использует неотрицательную матричную факторизацию, метод опорных векторов одного класса, кластеризацию с ортогональным разбиением, максимальную энтропию. |
Интеграция искусственного интеллекта против бизнес-аналитики
Искусственный интеллект и бизнес-аналитика идеально подходят друг другу. Искусственный интеллект и бизнес-аналитика становятся очевидными благодаря оповещениям на основе AI, от базовых оповещений о порогах до расширенных оповещений нейронной сети, и помогают бизнесу полностью контролировать ключевые факторы успеха, предупреждая их в ближайшее время. как что-то происходит. В сочетании с инновационными инструментальными панелями для бизнеса эти достижения ИИ продолжат революционизировать ландшафт бизнес-аналитики. Все эти предприятия уходят от длительного процесса копания данных для выявления тенденций и реагирования на дорогостоящие проблемы.
Вывод - Искусственный интеллект против Бизнес-аналитики
Искусственный интеллект находится в центре нового предприятия для построения вычислительной модели интеллекта. Основное предположение состоит в том, что интеллект человека может быть представлен в виде структур символов и символических операций, которые могут быть запрограммированы в цифровом компьютере. Бизнес-аналитика делает это группам внутри организации можно получить полезную информацию из бизнес-данных и использовать ее в соответствии с критериями. Решения Business Intelligence предлагают анализ, ориентированный на бизнес, в масштабе, сложности и скорости, т. е. не достижимы с помощью отчетов основных операционных систем или анализа электронных таблиц, тем самым обеспечивая значительную ценность.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по искусственному интеллекту против бизнес-аналитики, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Приложения искусственного интеллекта в разных секторах
- Business Intelligence VS Data Mining - какой из них более полезен
- 12 важных инструментов бизнес-аналитики (преимущества)
- 5 лучших вещей, которые вы должны знать о бизнес-аналитике и хранилище данных