Forskjellen mellom kunstig intelligens og forretningsintelligens
Business Intelligence er en teknologi som brukes til å samle, lagre, få tilgang til og analysere data for å hjelpe bedriftsbrukere i å ta bedre beslutninger. På den annen side er Artificial Intelligence en måte å lage en datamaskin, en datastyrt robot eller en programvare som tenker intelligent som mennesker. Kunstig intelligens er basert på studien om at hvordan mennesket tenker, lærer, bestemmer og jobber for å løse et problem og deretter bruke resultatet av denne studien som et grunnlag for å utvikle intelligent programvare og systemer.
Sammenligning fra hodet til hodet mellom kunstig intelligens og forretningsintelligens (infografikk)
Nedenfor er topp 6-sammenligningen mellom kunstig intelligens og forretningsintelligens
Sammenligning mellom kunstig intelligens og forretningsintelligens
| Grunnlag for sammenligning | Kunstig intelligens | Business Intelligence |
| filosofi | AI startes med intensjonen om å skape lignende intelligenser i maskiner som vi finner hos mennesker | Det hjelper med å analysere forretningsresultater gjennom datadrevet innsikt, dvs. forstå fortiden og forutsi fremtiden |
| mål | Å lage ekspertsystemer og implementere menneskelig intelligens i maskiner | Den skal gi informasjon som kan muliggjøre effektive og effektive forretningsavgjørelser på alle nivåer i virksomheten. |
| Områder som bidrar | Kunstig intelligens er en kombinasjon av vitenskap og teknologi basert på informatikk, matematikk, biologi, psykologi | Den kombinerer forretningsanalyseverktøy som inkluderer ad-hoc analytics, enterprise rapportering, OLAP (online analytisk behandling) |
| applikasjoner | Kunstig intelligens brukes innen forskjellige felt som spill, naturlig språkbehandling, ekspertsystemer, visjonssystemer, talegjenkjenning, håndskriftgjenkjenning, intelligente roboter. | Det brukes i regneark, spørrings- og rapporteringsprogramvare, digitale dashboards, data mining, datavarehus, overvåking av forretningsaktiviteter. |
| Forskningsområder | Forskningsområder for kunstig intelligens er ekspertsystemer, nevrale nettverk Naturlig språkbehandling, uklar logikk, robotikk. | Forskningsområder for Business Intelligence inkluderer data mining i sosiale nettverk, prosessanalyse, Bigdata, OLAP |
| Problemer | Kunstig intelligens står overfor tre problemer. De er trussel mot personvern, trussel mot menneskeverd, trussel mot sikkerhet. | Problemer med Business Intelligence er klassifisert i to typer. De er organisasjon og mennesker og teknologi og data |
Algoritmer i kunstig intelligens vs forretningsintelligens
| Kunstig intelligens algoritmer | Business Intelligence Algorithms |
| Bredde-første søkealgoritme Det starter fra rotnode og utforsker naboknuter først og går til neste nivå naboknuter. Det gir den korteste veien til løsningen og kan implementeres ved hjelp av FIFO | Decision Tree Algoritm Dette trekker ut den prediktive informasjonen i form av menneskelig forståelige regler, og disse reglene kan være hvis-da-annet som fører til den prediktive informasjonen |
| Dybde første søkealgoritme Denne algoritmen implementeres ved å bruke LIFO (Last in first out) datastruktur. Den oppretter noder som er samme som bredde-første søk, men den skiller seg i bare rekkefølge. I hver iterasjon lagrer den nodene fra rot til blad, og den kan heller ikke sjekke dupliserte noder . | Naive Bayes Det gjør forutsigelser ved å bruke Bayes algoritme, som henter sannsynlighetsprediksjon fra det underliggende beviset, som observert i data. |
| Ensartet kostnadssøk algoritme I denne algoritmen blir sortering gjort for å øke kostnadene for banen til en node. Den utvider alltid den laveste kostnadsnoden. Dette søket er identisk med første bredsøk hvis hver overgang har samme kostnad. Den undersøker banen i økende grad. rekkefølgen på kostnaden. | Generaliserte lineære modeller Den implementerer logistisk regresjon for klassifisering av binære mål og lineær regresjon for kontinuerlige mål. Den støtter tillitsgrenser for prediksjonssannsynligheter og støtter også tillitsgrenser for prediksjon. |
| Iterative Deepening Depth-first Search Den utfører det første dybdesøket på nivå 1 og starter på nytt, utfører deretter et fullstendig dybde-første søk til nivå 2, og fortsetter til det får løsningen. | Minimum beskrivelse Lengde Det er et informasjonsteoretisk modellvalgsprinsipp. Det forutsetter at mest enkel, kompakt representasjon av data er den beste måten å forklare dataene på |
| Ren heuristisk søk Det utvider noder i rekkefølgen av deres heuristiske verdier. Det oppretter to lister, en lukket liste for allerede utvidede noder og en åpen liste for opprettede, men ikke ekspanderte noder. I dette lagres de kortere banene og lengre stier blir avhendet. | K-betyr algoritme Det er en avstandsbasert klyngealgoritme som deler dataene inn i et forhåndsbestemt antall klynger. Hver klynge har en centroid |
| Reisende selgerproblem I denne algoritmen er hovedmålet å finne en tur med lav pris som starter fra en by, besøker alle byer underveis nøyaktig en gang og slutter ved samme by som starter. | Apriori Algoritme Den utfører markedsbasert analyse ved å oppdage samtidig forekommende elementer i et sett. Denne algoritmen finner regler med støtte som er større enn en spesifisert minimumsstøtte og tillit som er større enn en spesifisert minste tillit. |
| Hill-klatring søk Det er en iterativ algoritme som starter med en vilkårlig løsning på et problem og forsøker å finne en bedre løsning ved å endre et enkelt element av løsningen trinnvis. Hvis endring gir en bedre løsning, blir en inkrementell endring tatt som en ny løsning. prosessen gjentas til det ikke er noen ytterligere forbedringer. | Støtt vektormaskin Distinkte versjoner av SVM bruker forskjellige kjernefunksjoner for å håndtere forskjellige typer datasett. Lineære og Gaussiske (ikke-lineære) kjerner støttes .VM-klassifisering forsøker å skille målklassene med størst mulig margin. VM-regresjon prøver å finne en kontinuerlig funksjon slik at det maksimale antall datapunkter ligger i et epsilon-bredt rør rundt det. |
| Det er andre algoritmer som simulert annealing, Local beam search, A * Search, Bidirectional search. | BI støtter / bruker ikke-negativ Matrix Factorization, One class Support vector machine, Orthogonal Partitioning clustering, Maximum Entropy. |
Integrering av kunstig intelligens vs forretningsintelligens
Artificial Intelligence og Business Intelligence er en perfekt match. Kunstig intelligens og Business Intelligence blir sett gjennom AI-drevne varsler, fra grunnleggende terskelvarsler til avanserte nevrale nettverksvarsler og hjelper en bedrift å holde full kontroll over viktige suksessfaktorer ved å skremme dem så snart som noe skjer. Når kombinert med innovative forretningsdashboards vil disse AI-fremskrittene fortsette å revolusjonere business intelligence-landskapet. Alle disse virksomhetene for å gå bort fra den tidkrevende prosessen med å grave gjennom data for å avdekke trender og reagere på kostbare problemer.
Konklusjon - kunstig intelligens vs forretningsintelligens
Artificial Intelligence er sentralt i en ny virksomhet for å bygge en beregningsmodell for intelligens. Hovedantakelsen er at intelligens av mennesker kan være representert i form av symbolstrukturer og symboliske operasjoner som kan programmeres i en digital datamaskin. Business Intelligence gjør det mulig for grupper i en organisasjon å få handlingsdyktig innsikt fra forretningsdata, og til å utnytte denne innsikten for å oppfylle kriterier. Forretningsintelligensjonsløsninger tilbyr forretningsfokusert analyse i skala, kompleksitet og hastighet, dvs. ikke oppnåelig med grunnleggende operasjonelle systemrapportering eller regnearkanalyse, og dermed levere betydelig verdi.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til kunstig intelligens vs forretningsintelligens, deres betydning, sammenligning av topp mot hode, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Applikasjoner for kunstig intelligens på tvers av sektorer
- Business Intelligence VS Data Mining - Hvilken er mer nyttig
- 12 viktige verktøy for forretningsinformasjon (fordeler)
- 5 Det beste du må vite om Business Intelligence vs Data Warehouse