Különbség a mesterséges intelligencia és az üzleti intelligencia között
Az üzleti intelligencia olyan technológia, amelyet adatok gyűjtésére, tárolására, elérésére és elemzésére használnak az üzleti felhasználók számára a jobb döntések meghozatalában, másrészt a mesterséges intelligencia egy módszer számítógép, számítógéppel vezérelt robot vagy szoftver készítésére. amelyek intelligensen gondolkodnak, mint az emberek. A mesterséges intelligencia azon a tanulmányon alapul, amely szerint az emberek gondolkodnak, tanulnak, döntenek és dolgoznak egy probléma megoldása érdekében, majd a tanulmány eredményeit használják az intelligens szoftverek és rendszerek fejlesztésének alapjául.
A fej és a fej összehasonlítása a mesterséges intelligencia és az üzleti intelligencia között (Infographics)
Az alábbiakban a mesterséges intelligencia és az üzleti intelligencia közötti 6 legjobb összehasonlítás található
Összehasonlítás a mesterséges intelligencia és az üzleti intelligencia között
| Az összehasonlítás alapjai | Mesterséges intelligencia | Üzleti intelligencia |
| filozófia | Az AI azzal a szándékkal kezdődik, hogy hasonló intelligenciát hozzon létre olyan gépekben, amelyeket az emberekben találunk | Segít az üzleti teljesítmény elemzésében adatközpontú betekintéssel, azaz megérti a múltat és megjósolja a jövőt |
| célok | Szakértői rendszerek létrehozása és az emberi intelligencia végrehajtása a gépekben | Olyan információkat kell szolgáltatnia, amelyek lehetővé teszik a hatékony és eredményes üzleti döntéseket az üzlet minden szintjén. |
| Területek, amelyek hozzájárulnak | A mesterséges intelligencia a tudomány és a technológia kombinációja, amely számítógépes tudományon, matematikán, biológián, pszichológián alapul | Egyesíti az üzleti elemző eszközöket, amelyek magukban foglalják az ad-hoc elemzést, a vállalati tevékenységet jelentések, OLAP (online analitikai feldolgozás) |
| Alkalmazások | A mesterséges intelligenciát számos olyan területen használják, mint a játék, a természetes nyelv feldolgozása, a szakértői rendszerek, a látásrendszerek, a beszédfelismerés, a kézírás-felismerés, az intelligens robotok. | Táblázatokban, lekérdező és jelentéskészítő szoftverekben, digitális műszerfalakban, adatbányászatban, adattárházban, üzleti tevékenységfigyelésben használják. |
| Kutatási területek | A mesterséges intelligencia kutatási területei a szakértői rendszerek, a neurális hálózatok természetes nyelvfeldolgozása, a fuzzy logika, a robotika. | Az üzleti intelligencia kutatási területei között szerepel az adatbányászat a szociális hálózatokban, a folyamatelemzés, a Bigdata, az OLAP |
| Problémák | A mesterséges intelligencia három kérdéssel néz szembe. Ezek a magánélet fenyegetése, az emberi méltóság veszélye, a biztonság veszélye. | Az üzleti intelligencia kérdései két típusba sorolhatók. Ezek a Szervezet és az Emberek, valamint a Technológia és az adatok |
Algoritmusok a mesterséges intelligencia és az üzleti intelligencia területén
| Mesterséges intelligencia algoritmusok | Üzleti intelligencia algoritmusok |
| Szélesség-első keresési algoritmus A gyökér csomóponttól indul és először felfedezi a szomszédos csomópontokat, és a következő szintre lép a szomszédos csomópontokra. Ez a megoldás legrövidebb útját biztosítja, és a FIFO segítségével megvalósítható. | Döntési fa algoritmus Ez kinyomtatja a prediktív információkat az ember számára érthető szabályok formájában, és ezek a szabályok lehetnek, ha csak akkor, ami a prediktív információkhoz vezet |
| Mélység első keresési algoritmusa Ezt az algoritmust a LIFO (utoljára az elsőben ki) adatstruktúrával valósítják meg. Csomópontokat hoz létre, mint az első szélességű keresés, de csak egymás után különbözik egymástól. Minden iterációban a csomópontokat a gyökérről a levélre tárolja, és az ismétlődő csomópontokat sem tudja ellenőrizni. . | Naiv Bayes Előrejelzéseket készít Bayes algoritmus segítségével, amely a mögöttes bizonyítékokból származtatja a valószínűség-előrejelzést, amint azt az adatok megfigyelik. |
| Egységes költségkeresési algoritmus Ebben az algoritmusban a válogatást a csomóponthoz vezető út növekvő költségein keresztül hajtják végre. Mindig kibővíti a legolcsóbb csomópontot.Ez a keresés megegyezik a szélesség első keresésével, ha minden átmenet azonos költségekkel jár.A feltárja az utat a növekvő költség sorrend. | Általánosított lineáris modellek Logisztikus regressziót hajt végre a bináris célok osztályozásához és lineáris regressziót a folyamatos célokhoz. Támogatja a predikciós valószínűségek bizalmi határait és a predikció bizalmi határait. |
| Iteratív mélyítés mélység-első keresés Az 1. mélységű első mélységű keresést hajtja végre, újraindul, majd teljes mélység-előzetes keresést hajt végre a 2. szintre, és folytatja, amíg meg nem kapja a megoldást. | Leírás minimális hossza Ez egy információelméleti modellkiválasztási elv. Feltételezzük, hogy az adatok legegyszerűbb és kompakt bemutatása a legjobb módszer az adatok magyarázatára. |
| Tiszta heurisztikus keresés Ez kibővíti a csomópontokat heurisztikus értékeik sorrendjében. Két listát hoz létre, egy zárt listát a már kibővített csomópontokhoz és egy nyitott listát a létrehozott, de kibővített csomópontokhoz.Ebben a rövidebb útvonalak mentésre kerülnek, a hosszabb útvonalak pedig megsemmisülnek. | K-eszköz algoritmus Ez egy távolságon alapuló klaszterezési algoritmus, amely felosztja az adatokat egy előre meghatározott számú klaszterre. Minden egyes klaszternek van egy középpontja |
| Utazó eladó probléma Ebben az algoritmusban a fő cél az olcsó túra megkeresése, amely egy városból indul, pontosan egyszer meglátogat minden útvonalon lévő várost, és ugyanazon városba kezdődik. | Apriori algoritmus Piaci alapú elemzést hajt végre, ha egy soron belül előfordul egyidejűleg előforduló elem. Ez az algoritmus olyan szabályokat talál, amelyek támogatása meghaladja a megadott minimális támogatást, és nagyobb a bizalom, mint egy meghatározott minimális megbízhatóság. |
| Hegymászás keresés Ez egy iteratív algoritmus, amely egy probléma egy önkényes megoldásával kezdődik, és jobb megoldást próbál megoldani a megoldás egyetlen elemének lépésenkénti megváltoztatásával. Ha ez a változás jobb megoldást eredményez, akkor az növekményes változást új megoldásnak tekintik. A folyamatot addig ismételjük, amíg nincs további fejlesztés. | Támogatja a vektorgépet Az SVM különféle verziói különféle kernelfunkciókat használnak a különféle típusú adatkészletek kezelésére.A lineáris és a Gauss (nemlineáris) kernelek támogatottak.SVM besorolás megkísérli elválasztani a célosztályokat a lehető legszélesebb margussal.SVM regresszió megpróbál folyamatos funkciót keresni oly módon, hogy az adatpontok maximális száma egy epsilon széles csőben legyen körülötte. |
| Vannak más algoritmusok is, mint például a Szimulált lágyítás, Helyi sugárkeresés, A * keresés, Kétirányú keresés. | A BI támogatja / használja a nem negatív mátrix faktorizálást, az egy osztályú támogató vektorgépet, az ortogonális particionálási klaszterezést, a maximális entrópiát. |
A mesterséges intelligencia és az üzleti intelligencia integrálása
A mesterséges intelligencia és az üzleti intelligencia tökéletesen illeszkedik egymáshoz. A mesterséges intelligencia és az üzleti intelligencia AI-alapú riasztások révén valósul meg, az alapküszöbérték-riasztásoktól kezdve a fejlett neurális hálózati riasztásokig, és segít az üzleti vállalkozásoknak a siker fő tényezőinek teljes ellenőrzésében maradni, mihelyt riasztást mutatnak rájuk. amint valami zajlik. Amikor az innovatív üzleti irányítópultokkal kombinálják, ezek az AI fejlesztések továbbra is forradalmasítják az üzleti intelligencia környezetét.Ezeknek a vállalkozásoknak el kell távolulniuk az időigényes folyamattól, amikor az adatokat feltárják a tendenciák feltárására és a költséges kérdésekre való reagálásra.
Következtetés - Mesterséges intelligencia vs. üzleti intelligencia
A mesterséges intelligencia egy új vállalkozás középpontjában áll az intelligencia számítási modelljének felépítésében. A fő feltételezés az, hogy az ember intelligenciája szimbólumszerkezetek és szimbolikus műveletek szempontjából reprezentálható, amelyeket egy digitális számítógépen programozhatunk be.Az üzleti intelligencia teszi ezt lehetséges, hogy a szervezeten belüli csoportok gyakorlati betekintést nyerjenek az üzleti adatokból, és ezeket a betekintést kihasználhassák a kritériumoknak való megfelelés érdekében. Az üzleti intelligencia megoldások üzleti fókuszú elemzést kínálnak méretben, összetettségben és sebességben, azaz az alapvető operációs rendszerek jelentése vagy a táblázat elemzése nem érhető el, ezáltal jelentős értéket képvisel.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a mesterséges intelligencia és az üzleti intelligencia, azok jelentésének, a fej közötti összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetéseknek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Mesterséges intelligencia alkalmazások szektorokban
- Üzleti intelligencia VS adatbányászat - melyik hasznosabb
- 12 fontos üzleti intelligencia eszköz (előnyök)
- 5 legjobb dolog, amit tudnod kell az üzleti intelligencia és az adattárház között