Erinevus tehisintellekti ja äriintellekti vahel
Äriteave on tehnoloogia, mida kasutatakse andmete kogumiseks, säilitamiseks, neile juurde pääsemiseks ja analüüsimiseks, et aidata ärikasutajatel paremaid otsuseid vastu võtta. Tehisintellekt on teisalt viis arvuti, arvuti abil juhitava roboti või tarkvara valmistamiseks mis mõtlevad intelligentselt nagu inimesed. Tehisintellekt põhineb uuringul, mis näitab, kuidas inimene mõtleb, õpib, otsustab ja töötab probleemi lahendamiseks ning kasutab selle uuringu tulemusi intelligentse tarkvara ja süsteemide väljatöötamise alusena.
Tehisintellekti ja äriintellekti (infograafika) võrdlus ühest kohast teise
Allpool on toodud kuue parima võrdlus tehisintellekti ja äriteabe vahel
Tehisintellekti ja äriteabe võrdlus
| Võrdluse alused | Tehisintellekt | Äriteave |
| filosoofia | AI alustatakse kavatsusest luua sarnane intelligentsus masinatesse, mida leiame inimestest | See aitab analüüsida ettevõtte tulemuslikkust andmepõhise ülevaate abil, st mõista minevikku ja ennustada tulevikku |
| Eesmärgid | Luua asjatundlikke süsteeme ja rakendada inimeste intelligentsust masinates | See peaks andma teavet, mis võimaldab tõhusaid ja tulemuslikke äriotsuseid kõigil ettevõtte tasanditel. |
| Valdkonnad, mis panustavad | Tehisintellekt on teaduse ja tehnoloogia kombinatsioon, mis põhineb arvutiteadusel, matemaatikal, bioloogial, psühholoogial | See ühendab ärianalüüsi tööriistad, mis hõlmavad ad-hoc analüütikat, ettevõtlust aruandlus, OLAP (veebipõhine analüütiline töötlemine) |
| Rakendused | Tehisintellekti kasutatakse erinevates valdkondades nagu mängimine, loomuliku keele töötlemine, ekspertsüsteemid, nägemissüsteemid, kõnetuvastus, käekirjatuvastus, intelligentsed robotid. | Seda kasutatakse arvutustabelites, päringute ja aruandlustarkvarades, digitaalsetes armatuurlaudades, andmekaevetes, andmelaos, äritegevuse jälgimisel. |
| Uurimisvaldkonnad | Tehisintellekti uurimisvaldkonnad on ekspertsüsteemid, närvivõrgud Loomuliku keele töötlemine, hägune loogika, robootika. | Äriteabe uurimisvaldkonnad hõlmavad andmete kaevandamist sotsiaalsetes võrgustikes, protsessianalüütikat, Bigdata, OLAP |
| Väljaanded | Tehisintellektil on kolm küsimust. Need on privaatsuseoht, inimväärikuse oht, ohutusoht. | Äriteabe teemad jagunevad kahte tüüpi. Need on organisatsioonid ja inimesed ning tehnoloogia ja andmed |
Tehisintellekti ja äriteabe algoritmid
| Tehisintellekti algoritmid | Äriteabe algoritmid |
| Laiuse esimene otsingu algoritm See algab juursõlmest ja uurib kõigepealt naabersõlme ja liigub järgmisele naabrusõlmele. See pakub lahendusele kõige lühema tee ja seda saab rakendada FIFO abil | Otsustuspuu algoritm See eraldab ennustava teabe inimesele arusaadavate reeglite kujul ja need reeglid võivad olla siis, kui siis, mis viib ennustava teabe juurde |
| Esimese sügavuse otsingu algoritm Selle algoritmi rakendamiseks kasutatakse LIFO (viimane esimesena välja) andmestruktuuri. See loob sõlmed sama kui laiuse esimene otsing, kuid see erineb ainult järjekorras. Igas iteratsioonis salvestab see sõlmed juurtest lehtedeni ja ka dubleerivaid sõlmi ei saa kontrollida. . | Naiivsed Bayes Prognooside tegemiseks kasutatakse Bayesi algoritmi, mis tuletab tõenäolise ennustuse aluseks olevatest tõenditest, nagu on täheldatud andmetes. |
| Ühtne kulude otsimise algoritm Selles algoritmis sorteeritakse sõlme kulgeva tee maksumuse suurendamisel.See laiendab alati väikseima kuluga sõlme. See otsing on identne esimese laiuse otsinguga, kui igal üleminekul on samad kulud.Uurib seda teed kasvavas kulude järjekord. | Üldistatud lineaarsed mudelid See rakendab logistilist regressiooni binaarsete sihtmärkide klassifitseerimiseks ja lineaarset regressiooni pidevate sihtmärkide klassifitseerimiseks. See toetab ennustus tõenäosuste usalduspiire ja toetab ka usaldusvahemikke ennustamisel. |
| Iteratiivne süvendamine - esimene otsing See teeb esimese taseme sügavuse otsingu tasemel 1 ja alustab otsast peale, seejärel viib täieliku esimese sügavuse otsingu tasemeni 2 ja jätkab, kuni lahenduseni jõutakse. | Kirjelduse minimaalne pikkus See on infoteoreetilise mudeli valiku põhimõte. Eeldatakse, et andmete selgitamiseks on parim viis andmete kõige lihtsam ja kompaktsem esitamine. |
| Puhas heuristiline otsing See laiendab sõlme nende heuristiliste väärtuste järjekorras. See loob kaks loendit, suletud loendi juba laiendatud sõlmedele ja avatud loendi loodud, kuid laiendamata sõlmedele.Sel juhul salvestatakse lühemad teed ja pikemad rajad kõrvaldatakse. | K-tähendab algoritmi See on kaugusel põhinev klasterdamisalgoritm, mis jaotab andmed eelnevalt kindlaksmääratud arvu klastriteks. Igal klastril on keskpunkt |
| Reisimüüja probleem Selle algoritmi peamine eesmärk on leida odavat ringreisi, mis algaks linnast, külastaks kõiki marsruudil olevaid linnu täpselt üks kord ja lõppeks sama linnaga alustades. | Apriori algoritm See teostab turupõhise analüüsi, leides komplektis samaaegselt esinevad üksused. See algoritm leiab reeglid, mille tugi on suurem kui määratletud minimaalne tugi ja kindlus, mis on suurem kui määratletud minimaalne usaldus. |
| Mägironimisotsing See on iteratiivne algoritm, mis algab meelevaldse lahendusega probleemile ja püüab leida paremat lahendust, muutes lahenduse ühte elementi järk-järgult. Kui see muudatus loob parema lahenduse, võetakse uue lahendusena järkjärguline muudatus.See seda protsessi korratakse, kuni edasisi parandusi pole. | Tugi vektorimasinale Spetsiaalsetes SVM-i versioonides kasutatakse erinevat tüüpi andmekogumite käsitlemiseks erinevaid tuumafunktsioone.Lineaarset ja Gaussi (mittelineaarset) tuuma toetatakse.SVM-i klassifikatsioon püüab eraldada sihtklassid võimalikult laia veerisega.SVM-i regressioon püüab leida pidevat funktsiooni selliselt, et maksimaalne andmepunktide arv paikneb selle ümber epsiloni ulatuses torus. |
| On ka teisi algoritme, näiteks simuleeritud lõõmutamine, lokaalse valgusvihu otsing, A * otsing, kahesuunaline otsing. | BI toetab / kasutab mittenegatiivset maatriksifaktoriseerimist, ühe klassi tugivektorimasinat, ortogonaalse jaotuse rühmitust, maksimaalset entroopiat. |
Tehisintellekti ja äriintellekti integreerimine
Tehisintellekt ja ärialane intelligentsus sobivad ideaalselt kokku. Tehisintellekti ja äriteavet saab jälgida AI-toega häireteate kaudu, alates põhilistest läviteatistest kuni edasijõudnute närvivõrguhoiatusteni ning need aitavad ettevõttel võtmetähtsusega edutegureid täielikult kontrollida, alarmeerides neid nii kiiresti. kui midagi toimub .Kui kombineeritud uuenduslike ettevõtluse juhtpaneelidega, jätkavad need AI edusammud äriteabe maastiku murrangulist muutmist. Kõik need ettevõtted loobuvad aeganõudvast protsessist, mille käigus kaevatakse andmeid välja, et välja uurida suundumusi ja reageerida kulukatele probleemidele.
Järeldus - tehisintellekt vs äriteave
Tehisintellekt on uue ettevõtte keskmes, et luua intelligentsuse arvutuslik mudel. Peamine eeldus on, et inimese intelligentsus võib olla esindatud sümbolistruktuuride ja sümboolsete toimingute näol, mida saab programmeerida digitaalarvutis.Äriintellekt muudab selle on võimalik, et organisatsiooni rühmad saaksid äriandmetest vaidlustatava ülevaate ja kasutaksid neid teadmisi kriteeriumide täitmiseks. Ettevõtte intelligentsuse lahendused pakuvad ettevõttele suunatud analüüsi mahus, keerukuses ja kiiruses, st mida pole võimalik saavutada põhiliste operatsioonisüsteemide aruandluse või arvutustabelite analüüsi abil, pakkudes seeläbi märkimisväärset väärtust.
Soovitatav artikkel
See on olnud teejuht tehisintellekti vs äriteabe, nende tähenduse, pea võrdluse kohta, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Tehisintellekti rakendused sektorites
- Äriteave VS-i andmete kaevandamine - milline neist on kasulikum
- 12 olulist äriteabe tööriista (eelised)
- 5 parimat asja, mida peate teadma äriteabe ja andmelao kohta