Verschil tussen kunstmatige intelligentie en bedrijfsinformatie
Business Intelligence is een technologie die wordt gebruikt om gegevens te verzamelen, op te slaan, te openen en te analyseren om zakelijke gebruikers te helpen betere beslissingen te nemen. Kunstmatige intelligentie is daarentegen een manier om een computer, een computergestuurde robot of een software te maken die intelligent denken zoals mensen. Kunstmatige intelligentie is gebaseerd op het onderzoek dat hoe mensen denken, leren, beslissen en werken om een probleem op te lossen en vervolgens de resultaten van dit onderzoek gebruiken als basis voor het ontwikkelen van intelligente software en systemen.
Head-to-head vergelijking tussen kunstmatige intelligentie versus business intelligence (infographics)
Hieronder vindt u de Top 6-vergelijking tussen kunstmatige intelligentie en bedrijfsinformatie
Vergelijking tussen kunstmatige intelligentie versus bedrijfsinformatie
| Vergelijkingsbasis | Kunstmatige intelligentie | Bedrijfsinformatie |
| filosofie | AI is gestart met de bedoeling soortgelijke intelligentie te creëren in machines die we bij mensen vinden | Het helpt bij het analyseren van bedrijfsprestaties door datagedreven inzicht, dwz het verleden begrijpen en de toekomst voorspellen |
| Goals | Om expertsystemen te creëren en menselijke intelligentie in machines te implementeren | Het moet informatie bevatten die efficiënte en effectieve zakelijke beslissingen op alle bedrijfsniveaus mogelijk maakt. |
| Gebieden die bijdragen | Kunstmatige intelligentie is een combinatie van wetenschap en technologie op basis van informatica, wiskunde, biologie, psychologie | Het combineert hulpmiddelen voor bedrijfsanalyse, waaronder ad-hocanalyse, enterprise rapportage, OLAP (online analytische verwerking) |
| toepassingen | Kunstmatige intelligentie wordt op verschillende gebieden gebruikt, zoals gaming, natuurlijke taalverwerking, expertsystemen, vision-systemen, spraakherkenning, handschriftherkenning, intelligente robots. | Het wordt gebruikt in spreadsheets, query- en rapportagesoftware, digitale dashboards, datamining, datawarehouse, monitoring van bedrijfsactiviteiten. |
| Onderzoeksgebieden | Onderzoeksgebieden voor kunstmatige intelligentie zijn expertsystemen, neurale netwerken Natuurlijke taalverwerking, fuzzy logic, robotica. | Onderzoeksgebieden voor Business Intelligence zijn onder meer datamining in sociale netwerken, procesanalyse, Bigdata, OLAP |
| problemen | Kunstmatige intelligentie wordt geconfronteerd met drie problemen: bedreiging voor de privacy, bedreiging voor de menselijke waardigheid, bedreiging voor de veiligheid. | Business Intelligence-problemen zijn onderverdeeld in twee typen: organisatie en mensen en technologie en gegevens |
Algoritmen in kunstmatige intelligentie versus bedrijfsinformatie
| Algoritmen voor kunstmatige intelligentie | Business intelligence-algoritmen |
| Grootste zoekalgoritme Het begint vanaf root-knooppunt en onderzoekt eerst buurknooppunten en gaat naar de volgende knooppunten van het volgende niveau.Het biedt het kortste pad naar de oplossing en kan worden geïmplementeerd met FIFO | Beslisboom algoritme Dit extraheert de voorspellende informatie in de vorm van voor de mens begrijpelijke regels en deze regels kunnen zo-dan-anders zijn wat leidt tot de voorspellende informatie |
| Diepte Eerste zoekalgoritme Dit algoritme wordt geïmplementeerd met behulp van de LIFO-gegevensstructuur (Last in first out). Het creëert knooppunten die hetzelfde zijn als breedte-eerst zoeken, maar het verschilt alleen in volgorde. In elke iteratie slaat het de knooppunten op van root naar blad en kan het ook geen dubbele knooppunten controleren . | Naïeve Bayes Het maakt voorspellingen met behulp van het Bayes-algoritme, dat waarschijnlijkheidsvoorspelling ontleent aan het onderliggende bewijs, zoals waargenomen in gegevens. |
| Uniform zoekalgoritme In dit algoritme wordt sorteren gedaan in toenemende kosten van het pad naar een knooppunt. Het breidt altijd het goedkoopste kostenknooppunt uit. Deze zoekopdracht is identiek aan de Breadth-first zoekopdracht als elke overgang dezelfde kosten heeft. Het onderzoekt het pad in de toenemende volgorde van kosten. | Gegeneraliseerde lineaire modellen Het implementeert logistieke regressie voor de classificatie van binaire doelen en lineaire regressie voor continue doelen. Het ondersteunt vertrouwensgrenzen voor voorspellingskansen en ondersteunt ook vertrouwensgrenzen voor voorspelling. |
| Iteratieve verdieping Diepte-eerst zoeken Het voert de diepte-eerste zoekopdracht uit op niveau 1 en begint opnieuw, voert vervolgens een volledige diepte-eerste zoekopdracht uit naar niveau 2 en gaat door totdat het de oplossing heeft gevonden. | Minimale omschrijving lengte Het is een informatie-theoretisch modelselectieprincipe. Het gaat ervan uit dat de meest eenvoudige, compacte weergave van gegevens de beste manier is om de gegevens uit te leggen |
| Puur heuristisch zoeken Het breidt knooppunten uit in de volgorde van hun heuristische waarden. Het maakt twee lijsten, een gesloten lijst voor de al uitgebreide knooppunten en een open lijst voor de gemaakte maar niet-uitgebreide knooppunten. Hierin worden de kortere paden opgeslagen en langere paden verwijderd. | K-middelen algoritme Het is een op afstand gebaseerd clusteringalgoritme dat de gegevens verdeelt in een vooraf bepaald aantal clusters. Elk cluster heeft een centroid |
| Handelsreiziger probleem In dit algoritme is het belangrijkste doel om een goedkope tour te vinden die begint vanuit een stad, alle steden onderweg precies één keer bezoekt en eindigt bij dezelfde stad die begint. | Apriori-algoritme Het voert een marktgebaseerde analyse uit door gelijktijdig voorkomende items binnen een set te ontdekken. Dit algoritme vindt regels met ondersteuning groter dan een opgegeven minimale ondersteuning en vertrouwen groter dan een opgegeven minimale betrouwbaarheid. |
| Bergbeklimmen zoeken Het is een iteratief algoritme dat begint met een willekeurige oplossing voor een probleem en probeert een betere oplossing te vinden door een enkel element van de oplossing incrementeel te wijzigen. Als die verandering een betere oplossing oplevert, wordt een incrementele verandering als een nieuwe oplossing beschouwd. proces wordt herhaald totdat er geen verdere verbeteringen meer zijn. | Ondersteuning Vector Machine Verschillende versies van SVM gebruiken verschillende kernelfuncties om verschillende soorten gegevenssets te verwerken. Lineaire en Gaussiaanse (niet-lineaire) kernels worden ondersteund.SVM-classificatiepogingen om de doelklassen met de grootst mogelijke marge te scheiden.SVM-regressie probeert een continue functie te vinden zodanig dat het maximale aantal datapunten binnen een epsilon-brede buis eromheen ligt. |
| Er zijn andere algoritmen zoals gesimuleerde gloeiing, Local beam search, A * Search, Bidirectional search. | BI ondersteunt / gebruikt niet-negatieve matrixfactorisatie, één klasse support-vectormachine, orthogonale partitieclustering, maximale entropie. |
Integratie van kunstmatige intelligentie versus bedrijfsinformatie
Kunstmatige intelligentie en Business Intelligence zijn een perfecte match. Kunstmatige intelligentie en Business Intelligence worden gezien door AI-aangedreven waarschuwingen, van elementaire drempelwaarschuwingen tot geavanceerde neurale netwerkwaarschuwingen en helpt een bedrijf de volledige controle over de belangrijkste succesfactoren te houden door ze zo snel mogelijk te alarmeren terwijl er iets gebeurt. In combinatie met innovatieve zakelijke dashboards zullen deze AI-vorderingen het business intelligence-landschap blijven revolutioneren. Al deze bedrijven stappen af van het tijdrovende proces van het doorzoeken van gegevens om trends op te sporen en te reageren op kostbare problemen.
Conclusie - Kunstmatige intelligentie versus bedrijfsinformatie
Kunstmatige intelligentie staat centraal in een nieuwe onderneming om een computationeel intelligentiemodel te bouwen. De belangrijkste veronderstelling is dat menselijke intelligentie kan worden weergegeven in termen van symboolstructuren en symbolische bewerkingen die kunnen worden geprogrammeerd in een digitale computer. Business Intelligence maakt het mogelijk voor groepen binnen een organisatie om uitvoerbaar inzicht te verkrijgen uit bedrijfsgegevens en deze inzichten te gebruiken om aan criteria te voldoen. Business Intelligence-oplossingen bieden bedrijfsgerichte analyses op een schaal, complexiteit en snelheid, dat wil zeggen niet haalbaar met basisrapportages van operationele systemen of spreadsheetanalyse, waardoor aanzienlijke waarde wordt geleverd.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor kunstmatige intelligentie versus bedrijfsinformatie, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Kunstmatige intelligentietoepassingen in verschillende sectoren
- Business Intelligence VS Data Mining - Welke is nuttiger
- 12 Belangrijke Business Intelligence Tools (voordelen)
- 5 Het beste dat u moet weten over Business Intelligence versus Data Warehouse