Razlika između umjetne i poslovne inteligencije
Poslovna inteligencija tehnologija je koja se koristi za prikupljanje, pohranjivanje, pristup i analizu podataka kako bi se pomoglo poslovnim korisnicima u donošenju boljih odluka, s druge strane, umjetna inteligencija način je izrade računala, robota ili softvera kojim upravlja računalo. koji razmišljaju inteligentno poput ljudi. Umjetna inteligencija temelji se na istraživanju kako čovjek misli, uči, odlučuje i djeluje kako bi riješio problem, a zatim koristi ishod ove studije kao osnovu razvoja inteligentnog softvera i sustava.
Usporedba između umjetne inteligencije i poslovne inteligencije (Infographics)
Ispod je top 6 usporedbe između umjetne inteligencije i poslovne inteligencije
Usporedba između umjetne inteligencije i poslovne inteligencije
| Osnove usporedbe | Umjetna inteligencija | Poslovna inteligencija |
| filozofija | AI je pokrenut s namjerom stvaranja slične inteligencije u strojevima koje nalazimo kod ljudi | To pomaže u analizi poslovne uspješnosti pomoću uvida koji se temelji na podacima, tj. Razumijevanje prošlosti i predviđanje budućnosti |
| ciljevi | Stvaranje ekspertnih sustava i implementacija ljudske inteligencije u strojeve | Trebao bi pružiti informacije koje mogu omogućiti učinkovite i djelotvorne poslovne odluke na svim razinama poslovanja. |
| Područja koja doprinose | Umjetna inteligencija kombinacija je znanosti i tehnologije koja se temelji na računarskoj znanosti, matematici, biologiji, psihologiji | Kombinira alate poslovne analize koji uključuju ad-hoc analitiku i poduzeća izvještavanje, OLAP (mrežna analitička obrada) |
| Prijave | Umjetna inteligencija koristi se u raznim područjima kao što su igre, obrada prirodnim jezikom, stručni sustavi, sustavi vida, prepoznavanje govora, prepoznavanje rukopisa, inteligentni roboti. | Koristi se u proračunskim tablicama, softveru za ispitivanje i izvještavanje, digitalnim nadzornim pločama, vađenju podataka, skladištu podataka, nadgledanju poslovnih aktivnosti. |
| Područja istraživanja | Područja istraživanja umjetne inteligencije su ekspertni sustavi, neuronske mreže, obrada prirodnog jezika, nejasna logika, robotika. | Područja istraživanja za poslovnu inteligenciju uključuju prikupljanje podataka u društvenim mrežama, procesnu analizu, Bigdata, OLAP |
| pitanja | Umjetna inteligencija suočena je s tri problema. Oni su prijetnja privatnosti, prijetnja ljudskom dostojanstvu, prijetnja sigurnosti. | Pitanja poslovne inteligencije razvrstavaju se u dvije vrste. To su organizacija i ljudi i tehnologija i podaci |
Algoritmi u umjetnoj inteligenciji vs poslovnoj inteligenciji
| Algoritmi umjetne inteligencije | Algoritmi poslovne inteligencije |
| Algoritam pretraživanja na prvom mjestu Polazi od korijenskog čvora i prvo istražuje susjedne čvorove i prelazi na susjedne čvorove sljedeće razine. Pruža najkraći put do rješenja i može se implementirati pomoću FIFO | Algoritam stabla odluke To izdvaja prediktivne informacije u obliku pravila koja su razumljiva ljudima i ta pravila mogu biti ako-onda-drugo što vodi do prediktivnih informacija |
| Algoritam prvog pretraživanja dubine Ovaj se algoritam provodi pomoću LIFO (Last in first out) strukture podataka. Stvara čvorove jednake pretraživanju u širini, ali razlikuje se samo redoslijedom. U svakoj iteraciji pohranjuje čvorove od korijena do lista i također ne može provjeriti duplicirane čvorove, | Naivni Bayes To predviđa pomoću Bayesovog algoritma, koji dobiva predviđanje vjerojatnosti iz temeljnih dokaza, kao što je promatrano u podacima. |
| Algoritam jedinstvenog troška U ovom algoritmu razvrstavanje se vrši s povećanjem troškova puta do čvora. Uvijek proširuje čvor s najmanjim troškovima. Ovo je pretraživanje identično pretraživanju prvog kruga ako svaki prijelaz ima isti trošak. Istražuje put u povećanju redoslijed troškova. | Generalizirani linearni modeli Provodi logističku regresiju za klasifikaciju binarnih ciljeva i linearnu regresiju za kontinuirane ciljeve. Podržava granice pouzdanosti za vjerojatnosti predviđanja i također podržava granice pouzdanosti za predviđanje. |
| Iterativno produbljivanje dubinske prve pretrage Vrši prvo dubinsko pretraživanje na razini 1 i započinje ispočetka, zatim izvršava potpuno prvo dubinsko pretraživanje do razine 2, i nastavlja dok ne dobije rješenje. | Minimalna duljina opisa To je princip odabira teoretsko-informacijskog modela. Pretpostavlja se da je najjednostavniji, kompaktni prikaz podataka najbolji način objašnjenja podataka |
| Čista heuristička potraga Ona širi čvorove redom njihovih heurističkih vrijednosti. Stvara dva popisa, zatvoreni popis za već proširene čvorove i otvoreni popis za stvorene, ali neproširene čvorove. Pri tome se kraće staze spremaju, a duži se putovi odlažu. | K-znači algoritam To je algoritam klasteriranja temeljen na daljini koji podatke dijeli na unaprijed određeni broj klastera. Svaki klaster ima centroid |
| Problem putničkog prodavca U ovom algoritmu glavni je cilj pronaći jeftinu turneju koja polazi iz grada, obilaziti sve gradove na ruti točno jednom i završavati u istom gradu počevši. | Apriori algoritam Provodi tržišnu analizu otkrivanjem predmeta koji se događaju u skupu. Ovaj algoritam pronalazi pravila s podrškom većom od određene minimalne potpore i pouzdanosti većom od određene minimalne pouzdanosti. |
| Pretraživanje brda To je iterativni algoritam koji započinje proizvoljnim rješenjem problema i pokušava pronaći bolje rješenje mijenjanjem pojedinog elementa rješenja. Ako ta promjena proizvede bolje rješenje, inkrementalna promjena uzima se kao novo rješenje. postupak se ponavlja sve dok nema daljnjih poboljšanja. | Podrška vektorski stroj Različite verzije SVM-a koriste različite funkcije kernela za obradu različitih vrsta skupova podataka. Podržane su linearne i Gaussove (nelinearne) jezgre.SVM klasifikacija pokušava odvojiti ciljne klase sa najširom mogućom marginom.SVM regresija pokušava pronaći kontinuiranu funkciju tako da najveći broj podatkovnih točaka leži u cijevi širokoj epsiloni oko nje. |
| Postoje i drugi algoritmi poput simuliranog žarenja, pretraživanja lokalnog snopa, A * pretraživanja, dvosmjernog pretraživanja. | BI podržava / koristi matričnu faktorizaciju, vektorski stroj za podršku jedne klase, ortogonalno grupiranje particija, maksimalna entropija. |
Integracija umjetne inteligencije i poslovne inteligencije
Umjetna inteligencija i poslovna inteligencija savršeno su podudaranje. Umjetna inteligencija i poslovna inteligencija svjedoče putem AI-upozorenja, od osnovnih upozorenja o pragovima do upozorenja napredne neuronske mreže i pomažu poslovnom društvu u potpunom nadzoru ključnih faktora uspjeha alarmirajući ih što prije kad se nešto dogodi. Kada se kombiniraju s inovativnim nadzornim pločama za poslovanje, ovi napredak AI nastavit će revolucionarizirati krajolik poslovne inteligencije. Sva ova poduzeća odmaknuti će se od vremena intenzivnog procesa kopanja podataka kako bi otkrila trendove i reagirala na skupe probleme.
Zaključak - Umjetna inteligencija vs poslovna inteligencija
Umjetna inteligencija je u središtu novog poduzeća za izgradnju računalnog modela inteligencije. Glavna pretpostavka je da se ljudska inteligencija može predstaviti u smislu struktura simbola i simboličkih operacija koje se mogu programirati u digitalnom računalu. Poslovna inteligencija to čini moguće je da grupe unutar organizacije dobiju djelotvoran uvid u poslovne podatke i iskoriste te spoznaje kako bi zadovoljile kriterije. Rešenja Business Intelligence nude analizu usmjerenu na poslovanje u mjerilu, složenosti i brzini, tj. nedostupnoj s osnovnim izvještajima o operativnim sustavima ili analizama proračunskih tablica, na taj način što daje značajnu vrijednost.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za umjetnu inteligenciju i poslovnu inteligenciju, njihovo značenje, uporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Aplikacije za umjetnu inteligenciju u svim sektorima
- Business Intelligence VS istraživanje podataka - koji je korisniji
- 12 Važni alati za poslovnu inteligenciju (prednosti)
- 5 najboljih stvari koje morate znati o poslovnoj inteligenciji vs skladištu podataka