Diferența dintre inteligența artificială și informațiile de afaceri
Business Intelligence este o tehnologie folosită pentru a colecta, stoca, accesa și analiza date pentru a ajuta utilizatorii de afaceri în luarea deciziilor mai bune, pe de altă parte, Inteligența artificială este o modalitate de a face un computer, un robot controlat de computer sau un software care gândesc inteligent ca oamenii. Inteligența artificială se bazează pe studiul conform căruia modul în care omul gândește, învață, decide și lucrează pentru a rezolva o problemă și apoi utilizează rezultatul acestui studiu ca bază pentru dezvoltarea de software și sisteme inteligente.
Comparația dintre cap în cap între inteligența artificială și informațiile de afaceri (infografie)
Mai jos se află prima comparație între inteligența artificială și informațiile de afaceri
Comparație între inteligență artificială și informații de afaceri
| Bazele comparației | Inteligență artificială | Informații de afaceri |
| filozofie | AI-ul este început cu intenția de a crea informații similare în mașinile pe care le găsim la om | Acesta ajută la analizarea performanței afacerii prin intermediul informațiilor bazate pe date, adică înțelegerea trecutului și prezicerea viitorului |
| Obiective | Pentru a crea sisteme de experti si a implementa inteligenta umana in masini | Ar trebui să furnizeze informații care să permită luarea de decizii de afaceri eficiente și eficiente la toate nivelurile activității. |
| Domenii care contribuie | Inteligența artificială este o combinație de știință și tehnologie bazată pe informatică, matematică, biologie, psihologie | Acesta combină instrumente de analiză a afacerilor care includ analize ad-hoc, întreprindere raportare, OLAP (procesare analitică online) |
| Aplicații | Inteligența artificială este folosită în diverse domenii precum jocuri, procesare a limbajului natural, sisteme de experți, sisteme de viziune, recunoașterea vorbirii, recunoașterea scrisului de mână, roboți inteligenți. | Este utilizat în foi de calcul, software de interogare și raportare, tablouri de bord digitale, extragere de date, depozit de date, monitorizare a activității de afaceri. |
| Zonele de cercetare | Zonele de cercetare pentru inteligența artificială sunt sisteme de experți, rețele neuronale Prelucrarea limbajului natural, logica fuzzy, robotica. | Domeniile de cercetare pentru Business Intelligence includ extragerea datelor în rețelele sociale, analiza proceselor, Bigdata, OLAP |
| Probleme | Inteligența artificială se confruntă cu trei probleme: sunt amenințarea la confidențialitate, amenințarea la demnitatea umană, amenințarea la siguranță. | Problemele referitoare la Business Intelligence sunt clasificate în două tipuri: Organizare și Oameni, Tehnologie și date |
Algoritmi în inteligență artificială și inteligență de afaceri
| Algoritmi de inteligență artificială | Algoritmi de informații de afaceri |
| Primul algoritm de căutare Începe de la nodul rădăcină și explorează mai întâi nodurile vecine și trece la nodurile vecine de nivel următor. Acesta oferă cea mai scurtă cale către soluție și poate fi implementat folosind FIFO | Algoritmul arborelui decizional Acest lucru extrage informațiile predictive sub formă de reguli care pot fi înțelese de om și aceste reguli pot fi dacă altfel duc la informațiile predictive |
| Adâncime Primul algoritm de căutare Acest algoritm este implementat folosind structura de date LIFO (Last in first out). Creează noduri identice cu căutarea în lățime, dar diferă numai în ordine. În fiecare iterație, stochează nodurile de la rădăcină la frunză și, de asemenea, nu poate verifica nodurile duplicate. . | Naive Bayes Face predicții folosind algoritmul Bayes, care derivă probabilitatea probelor din probele de bază, așa cum se observă în date. |
| Algoritmul de căutare uniformă a costurilor În acest algoritm, sortarea se face în creșterea costului căii către un nod.Expansează întotdeauna cel mai mic nod. Această căutare este identică cu cea de la Lățimea primă căutare dacă fiecare tranziție are același cost. Acesta explorează calea în creștere ordinea costurilor. | Modele liniare generalizate Implementează regresie logistică pentru clasificarea țintelor binare și regresie liniară pentru ținte continue. Susține limite de încredere pentru probabilitățile de predicție și sprijină, de asemenea, limite de încredere pentru predicție. |
| Adâncirea Iterativă Adâncimea-prima căutare Realizează căutarea în profunzime la nivelul 1 și începe, apoi execută o căutare completă în profunzime până la nivelul 2 și continuă până când obține soluția. | Lungime minimă descriere Este un principiu teoretic de selecție a modelului informațional. Presupune că cea mai simplă reprezentare compactă a datelor este cea mai bună modalitate de a explica datele |
| Căutare euristică pură Extinde nodurile în ordinea valorilor lor euristice. Creează două liste, o listă închisă pentru nodurile deja extinse și o listă deschisă pentru nodurile create, dar neexpandite. În acest fel, căile mai scurte sunt salvate și căile mai lungi sunt eliminate. | K-înseamnă algoritmul Este un algoritm de clustering bazat pe distanță care distribuie datele într-un număr predeterminat de clustere. Fiecare cluster are un centroid |
| Problema vânzătorului în călătorie În acest algoritm, scopul principal este de a găsi un tur low-cost, care începe dintr-un oraș, vizitează toate orașele pe traseu exact o dată și se încheie la același oraș începând. | Algoritmul Apriori Efectuează o analiză bazată pe piață, descoperind articole care apar simultan într-un set. Acest algoritm găsește reguli cu suport mai mare decât un suport minim specificat și încredere mai mare decât o încredere minimă specificată. |
| Căutare pe dealuri Este un algoritm iterativ care începe cu o soluție arbitrară la o problemă și încearcă să găsească o soluție mai bună schimbând gradual un singur element al soluției. Dacă această schimbare produce o soluție mai bună, o schimbare incrementală este luată ca o soluție nouă. procesul se repetă până când nu mai există îmbunătățiri. | Suport Vector Machine Versiunile distincte ale SVM utilizează diferite funcții de kernel pentru a gestiona diferite tipuri de seturi de date. Nucleele liniare și gaussiene (neliniare) sunt acceptate. Clasificarea VV încearcă să separe clasele țintă cu cea mai largă marjă posibilă. Regresia VV încearcă să găsească o funcție continuă astfel încât numărul maxim de puncte de date se află în interiorul unui tub lat de epsilon în jurul lui. |
| Există și alți algoritmi precum Recuperarea simulată, Căutarea fasciculului local, A * Căutare, Căutare bidirecțională. | BI acceptă / folosește Factorizare de matrice non-negativă, Mașină vector de asistență dintr-o clasă, Clustering de compartimentare ortogonală, Entropie maximă. |
Integrarea inteligenței artificiale împotriva informațiilor de afaceri
Inteligența artificială și inteligența de afaceri sunt o potrivire perfectă. Inteligența artificială și informațiile de afaceri sunt martorii prin alerte bazate pe AI, de la alertele de prag de bază la alerte avansate de rețea neuronală și ajută o afacere să rămână în control deplin asupra factorilor cheie de succes, alarmându-le cât mai curând. întrucât sunt combinate cu tablouri de bord inovatoare pentru afaceri, aceste avansuri ale AI vor continua să revolutionalizeze peisajul informațiilor de afaceri. Toate aceste companii vor păși de la procesul intensiv de săpătură prin date către tendințele de dezacord și reacționarea la probleme costisitoare.
Concluzie - Inteligență artificială împotriva informațiilor de afaceri
Inteligența artificială se află în centrul unei noi întreprinderi pentru a construi un model de computație a inteligenței. Principala presupunere este că inteligența umană poate fi reprezentată în termeni de structuri simbolice și operații simbolice care pot fi programate într-un computer digital. este posibil ca grupurile din cadrul unei organizații să obțină informații acționabile din datele de afaceri și să utilizeze aceste informații pentru a îndeplini criteriile. Soluțiile Business Intelligence oferă o analiză axată pe afaceri la o scară, complexitate și viteză, adică nu poate fi realizată cu raportarea sistemelor operaționale de bază sau analiza foilor de calcul, oferind astfel o valoare semnificativă.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru inteligența artificială împotriva inteligenței de afaceri, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Aplicații de inteligență artificială pe sectoare
- Business Intelligence VS Data Mining - Care este mai util
- 12 Instrumente importante de business intelligence (beneficii)
- 5 Cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi despre Business Intelligence și Data Warehouse