Разлика между изкуствения интелект и бизнес интелигентността
Business Intelligence е технология, която се използва за събиране, съхраняване, достъп и анализ на данни, за да помогне на бизнес потребителите да вземат по-добри решения, от друга страна, изкуственият интелект е начин за вземане на компютър, компютърно контролиран робот или софтуер които мислят интелигентно като хората. Изкуственият интелект се основава на проучването, как човек мисли, учи, решава и работи, за да разреши даден проблем и след това използва резултата от това проучване като основа за разработване на интелигентен софтуер и системи.
Сравнение между изкуствения интелект и бизнес интелигентността (Инфографика)
По-долу е топ 6 на сравнението между изкуствен интелект и бизнес анализ
Сравнение между изкуствен интелект и бизнес интелигентност
| Основа за сравнение | Изкуствен интелект | Бизнес разузнаване |
| философия | AI е стартиран с намерението да се създаде подобен интелект в машини, които откриваме при хората | Той помага при анализирането на бизнес резултатите чрез управление, основано на данни, т.е. разбиране на миналото и прогнозиране на бъдещето |
| Цели | Създаване на експертни системи и внедряване на човешкия разум в машините | Той трябва да предоставя информация, която може да даде възможност за ефективни и ефикасни бизнес решения на всички нива на бизнеса. |
| Области, които допринасят | Изкуственият интелект е комбинация от наука и технологии, базирани на компютърни науки, математика, биология, психология | Той комбинира инструменти за бизнес анализ, които включват ad-hoc анализи, предприятия отчитане, OLAP (онлайн аналитична обработка) |
| Приложения | Изкуственият интелект се използва в различни области като игри, обработка на естествен език, експертни системи, системи за зрение, разпознаване на реч, разпознаване на почерк, интелигентни роботи. | Използва се в електронни таблици, софтуер за запитвания и отчитане, цифрови табла за управление, извличане на данни, склад за данни, мониторинг на бизнес активността. |
| Изследователски области | Изследователски области за изкуствения интелект са Експертни системи, Невронни мрежи Обработка на естествен език, Неясна логика, Роботика. | Изследователските области за Business Intelligence включват извличане на данни в социалните мрежи, анализиране на процесите, Bigdata, OLAP |
| въпроси | Изкуственият интелект е изправен пред три проблема. Те са заплаха за неприкосновеността на личния живот, заплаха за човешкото достойнство, заплаха за безопасността. | Проблемите с Business Intelligence са класифицирани в два вида. Те са Организация и Хора и Технологии и данни |
Алгоритми в изкуствения интелект срещу бизнес разузнаването
| Алгоритми за изкуствен интелект | Алгоритми за бизнес разузнаване |
| Алгоритъм за търсене на първата широчина Той започва от root възел и първо изследва съседните възли и се премества към съседните възли на следващото ниво. Той осигурява най-краткия път към решението и може да бъде реализиран с помощта на FIFO | Алгоритъм на дървото за решение Това извлича прогнозната информация под формата на разбираеми за човека правила и тези правила могат да бъдат ако-тогава-друго, което води до прогнозната информация |
| Дълбочина алгоритъм за търсене Този алгоритъм се реализира с помощта на LIFO (Last in first out) структура на данните.Той създава възли, подобни на първо търсене в ширина, но се различава само в ред. Във всяка итерация той съхранява възлите от корен до лист и също така не може да проверява дублиращите се възли, | Наивен Байес Той прави прогнози с помощта на алгоритъма на Байес, който извлича прогноза за вероятността от основните доказателства, както е наблюдавано в данните. |
| Унифициран алгоритъм за търсене на разходи В този алгоритъм сортирането се извършва с увеличаване на цената на пътя към възел. Той винаги разширява възела с най-малко разходи. Това търсене е идентично с първото търсене на ширина, ако всеки преход има еднаква цена. Той изследва пътя в увеличаващия се ред на разходите. | Обобщени линейни модели Той прилага логистична регресия за класификация на двоични цели и линейна регресия за непрекъснати цели. Поддържа граници на доверие за вероятности за прогнозиране и също така поддържа граници на доверие за прогнозиране. |
| Итеративно задълбочаване на първото дълбочинно търсене Той извършва първоначално търсене на дълбочина на ниво 1 и започва отначало, след това изпълнява пълно първоначално търсене на дълбочина до ниво 2 и продължава, докато не получи решение. | Минимална дължина на описанието Това е принцип на информационно теоретичен избор на модел. Предполага се, че най-простото и компактно представяне на данни е най-добрият начин за обяснение на данните |
| Чисто евристично търсене Той разширява възлите в реда на техните евристични стойности. Създава два списъка, затворен списък за вече разширените възли и отворен списък за създадените, но неразгърнати възли. В този случай по-късите пътища се запазват и по-дългите пътища се изхвърлят. | K-означава алгоритъм Това е алгоритъм за клъстериране на базата на разстояние, който разделя данните на предварително определен брой клъстери. Всеки клъстер има центроид |
| Проблем с пътуващия продавач В този алгоритъм основната цел е да се намери нискотарифна обиколка, която започва от един град, посещава всички градове по маршрута точно веднъж и завършва в един и същи град, като се започне. | Алгоритъм на Apriori Той извършва анализ на базата на пазара чрез откриване на съвместно срещащи се елементи в рамките на набор. Този алгоритъм намира правила с поддръжка, по-голяма от определена минимална поддръжка и доверие, по-голяма от определена минимална доверие. |
| Търсене на хълм Това е итеративен алгоритъм, който започва с произволно решение на даден проблем и се опитва да намери по-добро решение, като постепенно променя един елемент от решението. Ако тази промяна доведе до по-добро решение, инкременталната промяна се приема като ново решение. Това процес се повтаря, докато няма допълнителни подобрения. | Подкрепа Векторна машина Различните версии на SVM използват различни функции на ядрото, за да обработват различни типове набори данни. Поддържат се линейни и гаусови (нелинейни) ядра. Класификацията на SVM се опитва да раздели целевите класове с възможно най-широк margin.SVM регресията се опитва да намери непрекъсната функция така че максималният брой точки от данни лежи в епилонова ширина около него. |
| Има и други алгоритми като Симулирано отгряване, Локално търсене на лъчи, A * Търсене, Двупосочно търсене. | BI поддържа / използва не-отрицателна матрична факторизация, векторна машина за поддръжка от един клас, ортогонално групиране на дялове, максимална ентропия. |
Интеграция на изкуствения интелект срещу бизнес разузнаването
Изкуственият интелект и бизнес интелигентността са перфектно съвпадение. Изкуственият интелект и бизнес интелигентността се наблюдават чрез сигнали, задвижвани от AI, от основни сигнали за прагови стойности до авангардни сигнали за невронна мрежа и помагат на бизнеса да остане в пълен контрол върху ключовите фактори за успех, като ги алармира веднага след това когато се случи нещо. Когато се комбинира с иновативни информационни табла за бизнес, тези постижения на AI ще продължат да революционизират пейзажа на бизнес разузнаването. Всички тези бизнеси се отдръпват от интензивния във времето процес на копаене на данни, за да открият тенденциите и да реагират на скъпи проблеми.
Заключение - Изкуствен интелект срещу бизнес разузнаване
Изкуственият интелект е в центъра на ново предприятие за изграждане на изчислителен модел на интелигентност. Основното предположение е, че човешкият интелект може да бъде представен по отношение на символни структури и символни операции, които могат да бъдат програмирани в цифров компютър. Бизнес Intelligence го прави възможно е групите в една организация да получат полезна представа от бизнес данни и да използват тези идеи, за да отговорят на критериите. Решенията на Business Intelligence предлагат анализ, фокусиран върху бизнеса в мащаб, сложност и бързина, т.е. не постижими с отчитане на основните операционни системи или анализ на електронни таблици, по този начин доставя значителна стойност.
Препоръчителен член
Това е ръководство за изкуствен интелект срещу бизнес интелигентност, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Приложения за изкуствен интелект в сектори
- Извличане на данни от Business Intelligence VS - кой е по-полезен
- 12 важни инструменти за бизнес анализ (предимства)
- 5 Най-доброто нещо, което трябва да знаете за Business Intelligence срещу Склад за данни