Razlika med umetno in poslovno inteligenco
Poslovna inteligenca je tehnologija, ki se uporablja za zbiranje, shranjevanje, dostop do in analizo podatkov, s katerimi lahko poslovni uporabniki pomagajo do boljših odločitev, po drugi strani pa je umetna inteligenca način za izdelavo računalnika, računalniško vodenega robota ali programske opreme ki razmišljajo inteligentno kot ljudje. Umetna inteligenca temelji na raziskavi, kako človek razmišlja, se uči, odloča in deluje, da bi rešil težavo in nato uporabil izid te študije kot osnovo za razvoj inteligentne programske opreme in sistemov.
Primerjava med umetno inteligenco in poslovno inteligenco (Infographics)
Spodaj je zgornjih 6 primerjav med umetno inteligenco in poslovno inteligenco
Primerjava med umetno inteligenco in poslovno inteligenco
| Osnove primerjave | Umetna inteligenca | Poslovna inteligenca |
| filozofija | AI se začne z namenom ustvarjanja podobne inteligence v strojih, ki jih najdemo pri ljudeh | Pomaga pri analizi poslovanja s pomočjo vpogleda, ki temelji na podatkih, tj. Razumevanje preteklosti in napovedovanje prihodnosti |
| Cilji | Ustvarjanje strokovnih sistemov in izvajanje človeške inteligence v strojih | Zagotoviti mora informacije, ki lahko omogočajo učinkovite in uspešne poslovne odločitve na vseh ravneh poslovanja. |
| Področja, ki prispevajo | Umetna inteligenca je kombinacija znanosti in tehnologije, ki temelji na računalništvu, matematiki, biologiji, psihologiji | Združuje orodja za poslovno analizo, ki vključujejo ad-hoc analitiko, podjetje poročanje, OLAP (spletna analitična obdelava) |
| Prijave | Umetna inteligenca se uporablja na različnih področjih, kot so igre na srečo, obdelava naravnega jezika, strokovni sistemi, vidni sistemi, prepoznavanje govora, prepoznavanje rokopisa, inteligentni roboti. | Uporablja se v preglednicah, programih za poizvedbe in poročanje, digitalnih nadzornih ploščah, rudarjenju podatkov, skladišču podatkov, spremljanju poslovnih dejavnosti. |
| Raziskovalna področja | Raziskovalna področja za umetno inteligenco so ekspertni sistemi, nevronske mreže, obdelava naravnega jezika, mehka logika, robotika. | Področja raziskovanja Business Intelligence vključujejo rudarjenje podatkov v družbenih omrežjih, analitiko procesov, Bigdata, OLAP |
| Vprašanja | Umetna inteligenca se sooča s tremi vprašanji: grožnja zasebnosti, grožnja človeškemu dostojanstvu, grožnja varnosti. | Vprašanja poslovne inteligence so razvrščena v dve vrsti. To so organizacija, ljudje in tehnologija ter podatki |
Algoritmi v umetni inteligenci vs poslovna inteligenca
| Algoritmi za umetno inteligenco | Algoritmi poslovne inteligence |
| Algoritem iskanja prvega širine Začne se s korenskim vozliščem in najprej razišče sosednja vozlišča ter se premakne na sosednja vozlišča na naslednji ravni. Zagotavlja najkrajšo pot do rešitve in jo je mogoče izvajati s pomočjo FIFO | Algoritem drevesne odločitve Ta izvleče napovedne informacije v obliki razumljivih človeških pravil in ta pravila so lahko, če potem, kar vodi k napovednim informacijam |
| Algoritem prvega iskanja globine Ta algoritem je izveden z uporabo podatkovne strukture LIFO (Last in first out). Ustvari vozlišča enaka iskanju prvega širine, vendar se razlikuje le v vrstnem redu. V vsaki iteraciji shrani vozlišča od korena do lista in tudi ne more preveriti podvojenih vozlišč . | Naivni Bayes Napovedujejo z uporabo algoritma Bayes, ki izhaja iz predvidevanja verjetnosti iz osnovnih dokazov, kot je razvidno iz podatkov. |
| Algoritem iskanja enotnih stroškov V tem algoritmu je razvrščanje izvedeno z naraščanjem stroškov poti do vozlišča. Vedno razširi vozlišče z najmanjšimi stroški. To iskanje je enako iskanju prvega širine, če ima vsak prehod enake stroške. Raziskuje pot v naraščajočih vrstni red stroškov. | Splošni linearni modeli Izvaja logistično regresijo za razvrščanje binarnih ciljev in linearno regresijo za neprekinjene cilje. Podpira meje zaupanja za verjetnosti predvidevanja in podpira tudi meje zaupanja za napovedovanje. |
| Iterativno poglabljanje globine prvega iskanja Prvo globinsko iskanje izvede na ravni 1 in se začne znova, nato izvede popolno iskanje globine do stopnje 2 in nadaljuje, dokler ne najde rešitve. | Najmanjša dolžina opisa Gre za načelo izbire podatkov o teoretičnem modelu. Predpostavljamo, da je najbolj preprost, kompakten prikaz podatkov najboljši način za razlago podatkov |
| Čisto hevristično iskanje Razširi vozlišča v vrstnem redu njihovih hevrističnih vrednosti. Ustvari dva seznama, zaprt seznam za že razširjena vozlišča in odprt seznam za ustvarjena, vendar nerazširjena vozlišča. Pri tem se shranijo krajše poti in odstranijo daljše poti. | K-pomeni algoritem Gre za algoritem združevanja na daljavo na daljavo, ki podatke razdeli na vnaprej določeno število grozdov. Vsaka skupina ima centroid |
| Težava prodajalca potovanja V tem algoritmu je glavni cilj najti poceni ogled, ki se začne iz mesta, obišče vsa mesta na poti točno enkrat in konča v istem mestu, začenši. | Algoritem Apriori Opravlja tržno analizo z odkrivanjem elementov, ki se pojavljajo v kompletu. Ta algoritem najde pravila s podporo, ki je večja od določene minimalne podpore in zaupanja, večjega od določene minimalne zaupnosti. |
| Hribolazno iskanje Gre za iterativni algoritem, ki se začne s poljubno rešitvijo problema in poskuša najti boljšo rešitev s postopnim spreminjanjem enega samega elementa rešitve. Če ta sprememba ustvari boljšo rešitev, se kot nova rešitev sprejme inkrementalna sprememba. postopek ponavljamo, dokler ne pride do nadaljnjih izboljšav. | Podporni vektorski stroj Različne različice SVM uporabljajo različne funkcije jedra za obdelavo različnih vrst naborov podatkov.Linearna in Gaussova (nelinearna) jedra so podprta. Klasifikacija SVM poskuša ločiti ciljne razrede s čim širšim robom. RegresijaSVM poskuša najti stalno funkcijo tako da največje število podatkovnih točk leži v epsilonski široki cevi okoli nje. |
| Obstajajo tudi drugi algoritmi, kot so simulirano žarjenje, iskanje lokalnega snopa, A * iskanje, dvosmerno iskanje. | BI podpira / uporablja matrično faktorizacijo, podporni vektorski stroj enega razreda, ortogonalno razvrščanje particij, največja entropija. |
Integracija umetne inteligence in poslovne inteligence
Umetna inteligenca in poslovna inteligenca sta popolno ujemanje. O umetni inteligenci in poslovni inteligenci pričajo opozorila, ki jih poganja AI, od osnovnih opozoril o pragu do naprednih opozoril nevronske mreže in pomaga podjetju ostati v popolnem nadzoru nad ključnimi dejavniki uspeha, tako da jih takoj alarmira. ko se nekaj zgodi. Ko bodo v kombinaciji z inovativnimi nadzornimi ploščami teh AI še naprej revolucionarno oblikovali poslovno inteligenco. Vsa ta podjetja se oddaljijo od časovno intenzivnega procesa kopanja podatkov do izkopavanja trendov in odzivanja na drage težave.
Zaključek - Umetna inteligenca v primerjavi s poslovno inteligenco
Umetna inteligenca je v središču novega podjetja za izgradnjo računalniškega modela inteligence. Glavna predpostavka je, da je človeška inteligenca lahko zastopana v obliki simboličnih struktur in simboličnih operacij, ki jih je mogoče programirati v digitalnem računalniku. Poslovna inteligenca omogoča možno, da skupine znotraj organizacije dobijo dejanski vpogled iz poslovnih podatkov in izkoristijo te vpoglede za izpolnjevanje kriterijev. Rešitve Business Intelligence ponujajo analizo, usmerjeno na poslovanje, v obsegu, zapletenosti in hitrosti, kar ni mogoče doseči z osnovnim poročanjem o operativnih sistemih ali analizi preglednic, s tem prinaša pomembno vrednost.
Priporočeni članek
To je vodnik za Umetno inteligenco v primerjavi s poslovno inteligenco, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Aplikacije za umetno inteligenco v vseh sektorjih
- Business Intelligence VS Data Mining - kateri je bolj uporaben
- 12 Pomembna orodja poslovne inteligence (Prednosti)
- 5 najboljših stvari, ki jih morate vedeti o poslovni inteligenci v primerjavi s skladiščem podatkov