Ero tekoälyn ja liike-elämän älykkyyden välillä
Business Intelligence on tekniikka, jota käytetään tietojen keräämiseen, tallentamiseen, käyttämiseen ja analysointiin auttaakseen käyttäjiä tekemään parempia päätöksiä. Toisaalta tekoäly on tapa tehdä tietokone, tietokoneohjattu robotti tai ohjelmisto jotka ajattelevat älykkäästi kuin ihmiset. Tekninen älykkyys perustuu tutkimukseen, jonka mukaan ihminen ajattelee, oppii, päättää ja työskentelee ongelman ratkaisemiseksi ja käyttää tämän tutkimuksen tuloksia älykkäiden ohjelmistojen ja järjestelmien kehittämisen perustana.
Head of Head -vertailu teko- ja älykkyysosien välillä (infografia)
Ohessa on kuuden parhaan vertailu keinotekoisen älykkyyden ja liike-älykkyyden välillä
Keinotekoisen älykkyyden ja liikeälykkyyden vertailu
| Vertailun perusteet | Tekoäly | Bisnesvaisto |
| filosofia | AI aloitetaan tarkoituksena luoda vastaava älykkyys koneisiin, joita löydämme ihmisistä | Se auttaa analysoimaan liiketoiminnan suorituskykyä tietopohjaisen näkemyksen avulla eli ymmärtämään menneisyyttä ja ennustamaan tulevaisuutta |
| Tavoitteet | Luoda asiantuntijajärjestelmiä ja toteuttaa ihmisen älykkyys koneissa | Sen tulisi tarjota tietoa, joka voi mahdollistaa tehokkaat ja vaikuttavat liiketoimintapäätökset kaikilla liiketoiminnan tasoilla. |
| Alat, jotka edistävät | Keinotekoinen älykkyys on yhdistelmä tiedettä ja tekniikkaa, joka perustuu tietotekniikkaan, matematiikkaan, biologiaan, psykologiaan | Siinä yhdistyvät liiketoiminnan analysointityökalut, joihin sisältyy ad-hoc analytiikka, yritys raportointi, OLAP (online-analyyttinen käsittely) |
| Sovellukset | Keinotekoista älykkyyttä käytetään eri aloilla, kuten pelaaminen, luonnollisen kielen käsittely, asiantuntijajärjestelmät, visiojärjestelmät, puheentunnistus, käsialan tunnistus, älykkäät robotit. | Sitä käytetään laskentataulukoissa, kysely- ja raportointiohjelmissa, digitaalisissa kojetauluissa, tiedon louhinnassa, tietovarastoissa, liiketoiminnan seurannassa. |
| Tutkimusalueet | Keinotekoisen älykkyyden tutkimusalueita ovat asiantuntijajärjestelmät, hermoverkot Luonnollisen kielen käsittely, sumea logiikka, robotiikka. | Liiketoimintatiedon tutkimusalueisiin kuuluvat tiedon louhinta sosiaalisissa verkostoissa, prosessianalyysit, Bigdata, OLAP |
| kysymykset | Keinotekoisella älykkyydellä on kolme asiaa. Ne ovat yksityisyyden uhkaa, ihmisarvon uhkaa, turvallisuuden uhkaa. | Business Intelligence -kysymykset jaotellaan kahteen tyyppiin. Ne ovat organisaatio- ja ihmisiä sekä tekniikkaa ja dataa |
Keinotekoisen älykkyyden ja liike-elämän älykkyyden algoritmit
| Keinotekoisen älykkyyden algoritmit | Liiketoimintatiedon algoritmit |
| Leveys-ensimmäinen hakualgoritmi Se alkaa juurisolmusta ja tutkii ensin naapurisolmuja ja siirtyy seuraavalle tasolle naapurisolmuille. Se tarjoaa lyhimmän polun ratkaisuun ja voidaan toteuttaa FIFO: lla | Päätöksen puun algoritmi Tämä poimii ennustavan tiedon ihmisille ymmärrettävien sääntöjen muodossa, ja nämä säännöt voivat olla jos niin, sitten mikä johtaa ennustavaan tietoon |
| Ensimmäisen syvyyden hakualgoritmi Tämä algoritmi toteutetaan käyttämällä LIFO (viimeksi ensimmäisessä) tietorakennetta. Se luo solmut samalla tavalla kuin leveys ensin, mutta se eroaa vain järjestyksessä. Jokaisessa iteraatiossa se tallentaa solmut juurista lehtiin eikä myöskään voi tarkistaa päällekkäisiä solmuja. . | Naiivi Bayes Se tekee ennusteita käyttämällä Bayes-algoritmia, joka johtaa todennäköisyysennusteen taustalla olevaan näyttöön, kuten tiedoissa havaitaan. |
| Yhtenäinen kustannushakualgoritmi Tässä algoritmissa lajittelu tapahtuu lisäämällä polun kustannuksia solmuun.Se laajentaa aina edullisimpaa solmua. Tämä haku on identtinen ensimmäisen leveyden ensimmäisen haun kanssa, jos jokaisella siirtymisellä on samat kustannukset.Se tutkii polkua kasvavassa kustannusjärjestys. | Yleistyneet Lineaariset mallit Se toteuttaa logistisen regression binaaristen kohteiden luokitteluun ja lineaarisen regression jatkuviin kohteisiin. Se tukee luotettavuusrajoja ennustustodennäköisyyksille ja tukee myös luottamusrajoja ennustamiselle. |
| Iteratiivinen syventävä ensimmäinen haku Se suorittaa ensimmäisen syvyyshaun tasolla 1 ja aloittaa alusta, suorittaa sitten täydellisen syvyyshaun tasolle 2 ja jatkaa, kunnes se saa ratkaisun. | Kuvauksen vähimmäispituus Se on informaatioteoreettisen mallin valintaperiaate. Oletetaan, että tiedon yksinkertaisin ja kompakti esitys on paras tapa selittää tiedot |
| Puhdas heuristinen haku Se laajentaa solmuja heidän heurististen arvojensa järjestyksessä. Se luo kaksi luetteloa, suljetun luettelon jo laajennetuille solmuille ja avoimen luettelon luomille, mutta laajentamattomille solmuille. Tässä lyhyemmät polut tallennetaan ja pidemmät polut hävitetään. | K-tarkoittaa algoritmia Se on etäisyysperusteinen klusterointialgoritmi, joka jakaa tiedot ennalta määrättyyn lukumäärään klustereita. Jokaisella klusterilla on keskipiste |
| Matkustava myyjä -ongelma Tämän algoritmin päätavoitteena on löytää halpamatkakierros, joka alkaa kaupungista, käy kaikki reitin varrella olevat kaupungit tarkalleen kerran ja päättyy samassa kaupungissa alkaessa. | Apriorin algoritmi Se suorittaa markkinalähtöisen analyysin etsimällä sarjassa esiintyviä esineitä. Tämä algoritmi löytää säännöt, joiden tuki on suurempi kuin määritelty vähimmäistuki ja luottamus suurempi kuin määritelty vähimmäisluottamus. |
| Kiipeilyhaku Se on iteratiivinen algoritmi, joka alkaa mielivaltaisella ratkaisulla ongelmaan ja yrittää löytää paremman ratkaisun muuttamalla ratkaisun yhtä elementtiä asteittain. Jos muutos tuottaa paremman ratkaisun, asteittainen muutos otetaan uudeksi ratkaisuksi.Tämä prosessi toistetaan, kunnes lisäparannuksia ei ole. | Tuki Vector Machine Erillisissä SVM-versioissa käytetään erilaisia ytimen toimintoja erityyppisten tietojoukkojen käsittelemiseen.Linear- ja Gauss-ytimiä (ei-lineaarisia) ytimiä tuetaan.SVM-luokittelu pyrkii erottamaan kohdeluokat mahdollisimman laajalla marginaalilla.SVM-regressio yrittää löytää jatkuvan funktion siten, että suurin sallittu määrä datapisteitä on epsilon-leveässä putkessa sen ympärillä. |
| On myös muita algoritmeja, kuten simuloitu hehkutus, paikallinen säteen haku, A * -haku, kaksisuuntainen haku. | BI tukee / käyttää ei-negatiivista matriisikertointia, yhden luokan tukivektorikone, ortogonaalinen osiointiryhmittely, enimmäis entropia. |
Keinotekoisen älykkyyden ja yritystiedon integrointi
Keinotekoinen älykkyys ja yritystietoisuus ovat täydellinen ottelu. Teknistä älykkyyttä ja liikeälyä todistetaan AI-käyttöisillä hälytyksillä, peruskynnyshälytyksistä edistyneisiin hermoverkkohälytyksiin, ja ne auttavat yritystä pysymään täysin hallittavana keskeisissä menestystekijöissä hälyttämällä heti kun jotain tapahtuu.Kun yhdistettynä innovatiivisiin liiketoiminnan kojetauluihin, nämä AI-ennakot jatkavat mullistaakseen yritystietokentän maisemaa.Kaikki nämä yritykset astuvat eroon aikaintensiivisestä prosessista, jonka tarkoituksena on kaivaa tietoja etsimään suuntauksia ja reagoida kalliisiin asioihin.
Johtopäätös - tekoäly vs. liiketiedot
Keinotekoinen älykkyys on uuden yrityksen keskipisteessä rakentaa älykkyyden laskennallinen malli. Pääoletus on, että ihmisen älykkyys voidaan esittää symbolikuvioissa ja symbolisissa operaatioissa, jotka voidaan ohjelmoida digitaaliseen tietokoneeseen.Business Intelligence tekee siitä on mahdollista, että organisaation ryhmät saavat toimintakelpoisen näkemyksen yritystiedoista ja hyödyntävät näitä oivalluksia kriteerien täyttämiseksi.Business Intelligence -ratkaisut tarjoavat liiketoimintakeskeisen analyysin mittakaavassa, monimutkaisuudessa ja nopeudessa, toisin sanoen sitä ei voida saavuttaa operatiivisten järjestelmien perusraportoinnin tai laskentataulukkoanalyysin avulla, tuottaen siten merkittävän arvon.
Suositeltava artikkeli
Tämä on ollut opas keinotekoiseen älykkyyteen ja liiketoiminnan älykkyyteen, niiden merkitykseen, pään vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Keinotekoisen älykkyyden sovellukset kaikilla sektoreilla
- Liiketoimintatieto VS-tietojen louhinta - mikä niistä on hyödyllisempi
- 12 tärkeätä Business Intelligence -työkalua (hyötyä)
- 5 parasta asiaa, joka sinun on tiedettävä liiketietojärjestelmästä vs. tietovarasto