Forskellen mellem kunstig intelligens og forretningsinformation
Business Intelligence er en teknologi, der bruges til at indsamle, gemme, få adgang til og analysere data for at hjælpe forretningsbrugere med at tage bedre beslutninger, på den anden side er kunstig intelligens en måde at lave en computer, en computerstyret robot eller en software der tænker intelligent som mennesker. Kunstig intelligens er baseret på undersøgelsen om, hvordan mennesket tænker, lærer, beslutter og arbejder for at løse et problem og derefter bruge resultatet af denne undersøgelse som et grundlag for at udvikle intelligent software og systemer.
Sammenligning fra hoved til hoved mellem kunstig intelligens vs forretningsintelligens (infografik)
Nedenfor er Top 6-sammenligningen mellem kunstig intelligens og forretningsintelligens
Sammenligning mellem kunstig intelligens og forretningsintelligens
| Grundlag for sammenligning | Kunstig intelligens | Business Intelligence |
| filosofi | AI startes med den hensigt at skabe lignende intelligens i maskiner, som vi finder hos mennesker | Det hjælper med at analysere forretningsresultater gennem datadrevet indsigt, dvs. forstå fortiden og forudsige fremtiden |
| Mål | At skabe ekspertsystemer og implementere menneskelig intelligens i maskiner | Det skal give oplysninger, der kan muliggøre effektive og effektive forretningsbeslutninger på alle niveauer i virksomheden. |
| Områder, der bidrager | Kunstig intelligens er en kombination af videnskab og teknologi baseret på datalogi, matematik, biologi, psykologi | Det kombinerer forretningsanalyseværktøjer, der inkluderer ad-hoc-analyse, virksomhed rapportering, OLAP (online analytisk behandling) |
| Applikationer | Kunstig intelligens bruges inden for forskellige områder såsom gaming, naturlig sprogbehandling, ekspertsystemer, vision systemer, talegenkendelse, håndskriftgenkendelse, intelligente robotter. | Det bruges i regneark, forespørgsels- og rapporteringssoftware, Digitale dashboards, Datamining, Datavarehus, Overvågning af forretningsaktiviteter. |
| Forskningsområder | Forskningsområder for kunstig intelligens er ekspertsystemer, neurale netværk Naturlig sprogbehandling, uklar logik, robotik. | Forskningsområder for Business Intelligence inkluderer datamining i sociale netværk, procesanalyse, Bigdata, OLAP |
| Problemer | Kunstig intelligens står over for tre problemer. De er trussel mod privatliv, trussel mod menneskeværdighed, trussel mod sikkerhed. | Problemer med Business Intelligence er klassificeret i to typer. De er Organisation og Mennesker og Teknologi og data |
Algoritmer i kunstig intelligens vs forretningsintelligens
| Kunstig intelligensalgoritmer | Business Intelligence Algoritmer |
| Bredde-første søgealgoritme Det starter fra rodnoden og udforsker naboknoder først og flytter til det næste niveau naboknoder. Det giver den korteste sti til løsningen og kan implementeres ved hjælp af FIFO | Beslutningstræealgoritme Dette udtrækker den forudsigelige information i form af menneskelig forståelige regler, og disse regler kan være hvis-så-andet, der fører til den forudsigelige information |
| Dybde første søgealgoritme Denne algoritme implementeres ved hjælp af LIFO (Last in first out) datastruktur. Den opretter noder, der er samme som bredde-første søgning, men den adskiller sig i kun rækkefølge. I hver iteration gemmer den noder fra rod til blad, og den kan heller ikke kontrollere duplikatknudepunkter . | Naive Bayes Det fremsætter forudsigelser ved hjælp af Bayes algoritme, som henter sandsynlighedsforudsigelse fra det underliggende bevis, som observeret i data. |
| Ensartet omkostningssøgningsalgoritme I denne algoritme udføres sortering for at øge prisen på stien til en knude. Den udvider altid den mindst omkostningsnode. Denne søgning er identisk med den første søgning, hvis hver overgang har den samme pris. Den udforsker stien i stigende grad rækkefølge for omkostninger. | Generaliserede lineære modeller Det implementerer logistisk regression til klassificering af binære mål og lineær regression for kontinuerlige mål. Det understøtter tillidsgrænser for forudsigelsessandsynligheder og understøtter også tillidsgrænser for forudsigelse. |
| Iterativ uddybning Dybde-første søgning Den udfører den første dybdesøgning på niveau 1 og starter forfra, udfører derefter en komplet første dybdesøgning til niveau 2 og fortsætter, indtil den får løsningen. | Minimum beskrivelse Længde Det er et informationsteoretisk modeludvælgelsesprincip. Det antages, at den mest enkle, kompakte repræsentation af data er den bedste måde at forklare dataene på |
| Ren heuristisk søgning Det udvider knudepunkter i rækkefølgen af deres heuristiske værdier. Det opretter to lister, en lukket liste for de allerede udvidede knudepunkter og en åben liste for de oprettede, men ikke ekspanderede noder. I dette gemmes de kortere stier, og længere stier bortskaffes. | K-middel algoritme Det er en afstandsbaseret klyngerealgoritme, der opdeler dataene i et forudbestemt antal klynger. Hver klynge har en centroid |
| Rejsende sælgerproblem I denne algoritme er hovedmålet at finde en lavpris-tour, der starter fra en by, besøger alle byer undervejs nøjagtigt en gang og slutter ved den samme by, der starter. | Apriori algoritme Den udfører markedsbaseret analyse ved at opdage sammenfaldende elementer i et sæt. Denne algoritme finder regler med understøttelse større end en specificeret minimumsstøtte og tillid, der er større end en specificeret minimumskontrol. |
| Bakke-klatring søgning Det er en iterativ algoritme, der starter med en vilkårlig løsning på et problem og forsøger at finde en bedre løsning ved at ændre et enkelt element af løsningen trinvist. Hvis ændring producerer en bedre løsning, tages en inkrementel ændring som en ny løsning. processen gentages, indtil der ikke er yderligere forbedringer. | Support vektormaskine Distinkte versioner af SVM bruger forskellige kernefunktioner til at håndtere forskellige typer datasæt. Lineære og gaussiske (ikke-lineære) kerner understøttes.SVM-klassificering forsøger at adskille målklasser med den bredest mulige marge. SVM-regression prøver at finde en kontinuerlig funktion sådan at det maksimale antal datapunkter ligger i et epsilon-bredt rør omkring det. |
| Der er andre algoritmer som simuleret annealing, lokal strålesøgning, A * -søgning, tovejssøgning. | BI understøtter / bruger ikke-negativ matrixfaktorisering, en klasse supportvektormaskine, ortogonal partitioneringsklynger, maksimal entropi. |
Integration af kunstig intelligens vs forretningsinformation
Kunstig intelligens og forretningsintelligens er en perfekt match. Kunstig intelligens og forretningsinformation er vidne til AI-drevne alarmer, fra grundlæggende tærskelalarmer til avancerede neurale netværksalarmer og hjælper en virksomhed med at holde fuld kontrol over de vigtigste succesfaktorer ved at alarme dem så snart som noget sker. Når disse AI-fremskridt kombineres med innovative forretningsdashboards, vil de fortsætte med at revolutionere forretningsundersøgelseslandskabet. Alle disse forretninger for at gå væk fra den tidskrævende proces med at grave gennem data for at opdage tendenser og reagere på dyre problemer.
Konklusion - kunstig intelligens vs forretningsinformation
Kunstig intelligens er centret i en ny virksomhed for at opbygge en beregningsmodel for intelligens. Hovedantagelsen er, at intelligens af menneske kan være repræsenteret i form af symbolstrukturer og symbolske operationer, der kan programmeres i en digital computer. Business Intelligence gør det muligt for grupper inden for en organisation at få handlingsdygtig indsigt fra forretningsdata og udnytte disse indsigter til at opfylde kriterier. Forretningsintelligensløsninger tilbyder forretningsfokuseret analyse i en skala, kompleksitet og hastighed, dvs. ikke opnåelig med grundlæggende operationelle systemrapportering eller regnearkanalyse, derved leverer betydelig værdi.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til kunstig intelligens vs forretningsinformation, deres betydning, sammenligning af hoved til hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Anvendelse af kunstig intelligens på tværs af sektorer
- Business Intelligence VS Data Mining - Hvilken er mere nyttig
- 12 Vigtige Business Intelligence-værktøjer (fordele)
- 5 bedste ting, du skal vide om forretningsinformation efter datavarehus