Erinevus äriteabe ja masinõppe vahel
Äriteave:
BI (ärialane intelligentsus) on muutunud oluliseks andmevaldkonna uuringualaks. Ja täita seda edu saavutamise ülesannet seoses äristrateegiatega; ainus eesmärk peaks olema andmete kogumiseks, analüüsimiseks, tõlgendamiseks ja nende põhjal tegutsemiseks vajalik aeg.
Äriteave erineb tegelikult traditsiooniliste ja moodsate lähenemisviiside poolest
Kaasaegne BI paneb ärikasutajad looma oma sisu, sõltumata kellestki IT-st, samas kui traditsiooniline BI tugineb suuresti IT-professionaalile.
Masinõpe:
Masinõpe, definitsioon on nii lihtne, et see on masin või süsteem, mis annab sisendi põhjal täiusliku väljundi. Viimastel aastatel on sellest saanud tavaline sõnad. Enne masinõppimist tuli arvutid programmeerida (anda juhised) .Peale masinõppe leiutamist saavad arvutid ise mõelda.
Selle masinõppe tehnika abil märkasid organisatsioonid uusi avastusi ja probleemide lahendamist.
Kuulus kirjanik tsiteeris masinõpet kui
"Masinõppega tarkvara ei tee seda installimise päeval sama, mis kümnes või sajas päev, mil seda käitate."
Ettevõtte luure ja masinõppe võrdlus (infograafika)
Allpool on toodud viis peamist võrdlust äriintellekti ja masinõppe vahel
Äriteabe ja masinõppe peamised erinevused
Masinõpe (ML):
ML-i töörutiin on üsna lihtne
- Toidame andmeid ja koolitame süsteemi algoritmide ja mudelite abil
- Kui süsteem on andmetega tutvunud, genereerib see ennustatud eesmärgi tulemuse võrreldes teadaoleva andmekogumiga
Nüüd proovime saada aru, kuidas ML liigitatakse ja millised on selle õppimise funktsioonid:
| Omadused | JÄRELEVALVEÕPE | VAATLEMATA ÕPE | TUGEVDAMISE ÕPE |
| Andmed | Sildistatud andmed | Sildistamata andmed | Iteratiivne |
| Ennustamine | Eelnevate teadmiste põhjal | Ilma eelnevate andmeteta | Põhineb varasemate kogemuste koosmõjul |
| Tähtsus | Ennustav mudel | Kirjeldav mudel | Sooritus põhineb kogemusel |
- Järelevalve all õppimine : ennustab uute andmete väljundit, tuginedes varasematele teadmistele andmekogumite kohta. Siin toidab teadlane andmeid ja eeldas masinale tulemusi.
- Järelevalveta ÕPE : See juhtub tavaliselt siis, kui keegi ei tea, mida nende andmete põhjal oodata on. Sisendandmete abil üritatakse tuvastada mustreid, rühmitada algoritme ja koondada andmepunktid, et teadlane saaks tulemuse tähenduslike arusaamade abil.
- Tugevdamine ÕPETAMINE : Siin keskendub masin keskkonna interaktsioonidele ja ennustab tulemusi, interaktsioone kaasates.
ML tuvastab inimmustrid, mida on tohutult paljudes andmetes raske jälgida. Mis tahes organisatsiooni jaoks pakub ML võimaluse järgmiste aspektide juurde:
- Kasutajad saavad oma BI-projektide jaoks kiiremini väärtustulemusi
- Toodete sugestiivsemaks muutmine
- Rakendamise keerukuse vähendamiseks
Äriteave (BI)
See termin tähistab üldiselt tehnoloogiaid, rakendusi ja tavasid, et pakkuda ettevõttele strateegilisi otsuseid.
BI funktsionaalsus on ka üsna lihtne. Tööks on vaja andmeid.
Siin olevad andmed ei ole siiski lihtsad. Me räägime Big-Datast. See suurandmed tuleb visualiseerida, et pakkuda tõhusaid ärivõimalusi.
Allpool on esitatud lihtne ülevaade äriteabe (BI) toimimisest:
BI-d kasutatakse sageli kahel eesmärgil:
- Eesmärk 1. Ettevõtte juhtimine
- Eesmärk 2. Muutke ettevõtet
Siin proovime mõista, kuidas BI rakendatakse samadel eesmärkidel ja nende omadustel:
| Omadused | 1. eesmärk | 2. eesmärk |
| Andmed | Struktureeritud andmeallikad | Struktureeritud ja struktureerimata andmeallikate segu |
| Toetus | Vaja on paremat andmete kvaliteeti | Võib töötada vähem kvalifitseeritud andmetega |
| Fookus | Suunatud andmestandardite ja halduse poole | Suunatud andmete otsimise ja võimaluste otsimise poole |
| Kiirus | Vähem tähtis | Oleneb kiirusest ja paindlikkusest |
Äriteabe ja masinõppe võrdlustabel
Masinõppe võrdlemine äriintellektiga on natuke raske ülesanne, kuna masinõpe on seatud äriteabe võimsuse vallandamiseks.
Business Intelligence (BI) keskendub andmete iseseisvale analüüsimisele (ML-il pole seda oskust). Selle ainulaadse oskuste kogumi abil ennustab see äristrateegia tulemusi, mis on sündikaadi jaoks usaldusväärsemad kui nende sisikondi ja tundeid mõjutavad rohkem.
BI on suurepärane idee organisatsioonidele teabe nutikaks kasutamiseks. Siin põhinevad strateegiate tulemused andmetel, mitte ühe inimese instinktidel
Teisest küljest toimib masinõpe (ML) vastavalt terminoloogiale. Selle funktsionaalsus on pigem süsteemide mõistmise tagamine ilma igasuguse selgesõnalise programmeerimiseta.
Lihtsa murrete abil keskendub masin ise õppimisele, pääsedes juurde olemasolevatele andmetele ja teisendades need andmetele
Allpool olev tabel aitab teil mõista, millist tähtsust äriteave ja masinõpe üksteisele kujutavad:
| Funktsioonid | Äriteave | Masinõpe |
| Töö keha | Funktsioonid nagu metoodika, et töödelda äri soovitud teel | Võimaldab masinal õppida olemasolevatest andmetest |
| Tehnoloogia tuum | Tuvastab ärivõimalused | Arendatakse andmepõhiseid õppimis- ja otsussüsteeme |
| Andmete käitamine | Teisendab töötlemata andmed kasulikuks teabeks | Kasutab andmekaevandamise tehnikaid prognoosimudelite väljatöötamiseks |
| Algoritmi kasutamine | Ei sõltu algoritmist ja tugineb oskustele | Toetub tohutult algoritmidele |
| Kasutage juhtumeid | Google Analytics | Amazoni soovitused |
Järeldus - äriteave vs masinõpe
Usun, et ülaltoodud teave paneb mõistma nii äriteabe kui ka masinõppe olulisust.
Äriteabe ja masinõppe pakkumise olulisus on otseselt võrdeline andmete (struktureeritud / struktureerimata) sõltuvusega. See on ainus ülesmäge minev ülesanne, mis tuleb korrastada (pole lihtne), kuna see sõltub tõhusate andmete ja kvaliteetsete algoritmide olemasolust.
Seetõttu on organisatsiooni ülesanne kasutada struktureeritud ja struktureerimata andmeid ning püüda kavandada värskeid algoritme, mis oleksid tõhusamad ja töötaksid nende tööriistade nimel, et pakkuda soovitud tulemust.
Ärge unustage, et need andmejärved mitte ainult ei aita organisatsioone, vaid pakuvad lõppkasutajatele ka palju väärtust.
Roomat ei ehitatud ühe päevaga ja nii on ka tõhusa andmetöötluse areng; see võtab aega.
Siiski on ülioluline, et ettevõtted juhivad inimesed keskenduksid sellele valdkonnale rohkem, kuna nende väljakutsetega tegelemine on ainus viis edasi liikuda.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend äriteabe ja masinõppe kohta, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Parimate andmete võrdlus 20 parima andmete ja äriteabe vahel
- 12 olulist äriteabe tööriista (eelised)
- Andmete kaevandamine vs masinõpe - 10 parimat asja, mida peate teadma
- 5 kõige kasulikumat erinevust andmeteaduse ja masinõppe vahel
- Mis on tugevdusõpe?