Skillnaden mellan artificiell intelligens och affärsintelligens
Business Intelligence är en teknik som används för att samla in, lagra, få tillgång till och analysera data för att hjälpa affärsanvändare att fatta bättre beslut, å andra sidan är Artificial Intelligence ett sätt att göra en dator, en datorstyrd robot eller en programvara som tänker intelligent som människor. Konstgjord intelligens bygger på studien att hur människan tänker, lär sig, beslutar och arbetar för att lösa en fråga och sedan använda resultatet av denna studie som grund för att utveckla intelligent programvara och system.
Jämförelse mellan artificiell intelligens och affärsintelligens (Infographics)
Nedan visas de 6 bästa jämförelserna mellan artificiell intelligens och affärsintelligens
Jämförelse mellan artificiell intelligens och affärsintelligens
| Grund för jämförelse | Artificiell intelligens | Business Intelligence |
| filosofi | AI startas med avsikt att skapa liknande intelligens i maskiner som vi hittar hos människor | Det hjälper till att analysera affärsresultat genom datadriven insikt, dvs förstå förflutna och förutse framtiden |
| mål | Att skapa expertsystem och implementera mänsklig intelligens i maskiner | Det bör ge information som kan möjliggöra effektiva och effektiva affärsbeslut på alla nivåer i verksamheten. |
| Områden som bidrar | Artificial Intelligence är en kombination av vetenskap och teknik baserad på datavetenskap, matematik, biologi, psykologi | Den kombinerar affärsanalysverktyg som inkluderar ad-hoc-analys, företag rapportering, OLAP (online analytisk behandling) |
| tillämpningar | Artificiell intelligens används inom olika områden som spel, naturligt språkbearbetning, expertsystem, vision system, taligenkänning, handskrift igenkännande, intelligenta robotar. | Det används i kalkylark, frågeformulär och rapporteringsprogramvara, digitala instrumentpaneler, data mining, datalager, övervakning av affärsaktiviteter. |
| Forskningsområden | Forskningsområden för artificiell intelligens är expertsystem, neurala nätverk Naturligt språkbearbetning, fuzzy logik, robotik. | Forskningsområden för Business Intelligence inkluderar Data mining i sociala nätverk, processanalys, Bigdata, OLAP |
| frågor | Artificiell intelligens står inför tre frågor. De är hot mot integritet, hot mot mänsklig värdighet, hot mot säkerhet. | Business Intelligence-frågor klassificeras i två typer. De är organisation och människor och teknik och data |
Algoritmer i artificiell intelligens vs affärsintelligens
| Konstgjord intelligensalgoritmer | Business Intelligence Algoritms |
| Bredd-första sökalgoritm Det startar från rotnoden och utforskar grannnoder först och flyttar till nästa nivå grannnoder. Det ger den kortaste vägen till lösningen och kan implementeras med FIFO | Beslutsträdalgoritm Detta extraherar den prediktiva informationen i form av mänskligt förståelige regler och dessa regler kan vara om-då-annat som leder till den prediktiva informationen |
| Djup Första sökalgoritmen Denna algoritm implementeras med LIFO (Last in first out) datastruktur. Det skapar noder som är samma som bredd-första sökning men den skiljer sig i endast ordning. I varje iteration lagrar den noderna från rot till blad och det kan inte heller kontrollera duplicerade noder . | Naive Bayes Det gör förutsägelser med hjälp av Bayes algoritm, som härleder sannolikhetsförutsägelse från underliggande bevis, som observerats i data. |
| Enhetlig kostnadssökningsalgoritm I denna algoritm sker sortering för att öka kostnaden för sökvägen till en nod. Den expanderar alltid den lägsta kostnadsnoden. Denna sökning är identisk med den första sökningen om bredden har samma kostnad. Den undersöker sökvägen i ökande takt kostnadsordning. | Generaliserade linjära modeller Den implementerar logistisk regression för klassificering av binära mål och linjär regression för kontinuerliga mål. Den stöder förtroendegränser för förutsägelsessannolikheter och stöder också förtroendegränser för förutsägelse. |
| Iterativ fördjupning Djup-första sökning Den utför den första djup-sökningen på nivå 1 och börjar om igen, utför sedan en fullständig djup-första sökning till nivå 2 och fortsätter tills den får lösningen. | Minsta beskrivningslängd Det är en informationsteoretisk modellvalsprincip. Den antar att enklast, kompakt representation av data är det bästa sättet att förklara data |
| Pure Heuristic Search Det expanderar noder i ordningen för deras Heuristiska värden. Det skapar två listor, en stängd lista för de redan expanderade noderna och en öppen lista för de skapade men inte expanderade noderna. I detta sparas de kortare banorna och längre sökvägar bortskaffas. | K-betyder algoritm Det är en distansbaserad klusteralgoritm som delar upp informationen i ett förbestämt antal kluster. Varje kluster har en centroid |
| Resande säljare Problem I denna algoritm är huvudmålet att hitta en lågkostnadstur som startar från en stad, besöker alla städer på väg exakt en gång och slutar i samma stad med start. | Apriori Algoritm Den utför marknadsbaserad analys genom att upptäcka samtidigt förekommande objekt i en uppsättning. Denna algoritm hittar regler med stöd större än ett specificerat minimistöd och förtroende större än ett specificerat minimiförtroende. |
| Hill-klättring sökning Det är en iterativ algoritm som börjar med en godtycklig lösning på ett problem och försöker hitta en bättre lösning genom att ändra ett enda element i lösningen stegvis. Om förändring ger en bättre lösning, tas en inkrementell förändring som en ny lösning. processen upprepas tills det inte finns några ytterligare förbättringar. | Support Vector Machine Distinkta versioner av SVM använder olika kärnfunktioner för att hantera olika typer av datauppsättningar. Linjära och gaussiska (icke-linjära) kärnor stöds.SVM-klassificeringsförsök att separera målklasserna med största möjliga marginal. SVV-regression försöker hitta en kontinuerlig funktion så att det maximala antalet datapunkter ligger inom ett epsilonbrett rör runt det. |
| Det finns andra algoritmer som simulerad glödgning, lokal strålssökning, A * -sökning, dubbelriktad sökning. | BI stöder / använder icke-negativ Matrix Factorization, En klass Support Vector-maskin, Orthogonal Partitioning clustering, Maximum Entropy. |
Integration av artificiell intelligens kontra affärsintelligens
Artificiell intelligens och Business Intelligence är en perfekt matchning. Artificiell intelligens och Business Intelligence bevittnas genom AI-driven varningar, från grundläggande tröskelvarningar till avancerade neurala nätverksvarningar och hjälper ett företag att hålla full kontroll över viktiga framgångsfaktorer genom att oroa dem så snart som när något händer. När dessa AI-framsteg i kombination med innovativa affärsinstrument kommer att fortsätta att revolutionera affärsintelligenslandskapet. Alla dessa företag går bort från den tidskrävande processen att gräva igenom data för att upptäcka trender och reagera på kostsamma problem.
Slutsats - Artificial Intelligence vs Business intelligence
Artificial Intelligence är i centrum för ett nytt företag för att bygga en beräkningsmodell av intelligens. Huvudantagandet är att människans intelligens kan representeras i form av symbolstrukturer och symboliska operationer som kan programmeras i en digital dator. Business Intelligence gör det möjligt för grupper inom en organisation att få handlingsbar insikt från affärsdata och att utnyttja dessa insikter för att uppfylla kriterier. Affärsintelligenslösningar erbjuder affärsinriktad analys i skala, komplexitet och hastighet, dvs inte uppnåelig med grundläggande operativsystemrapportering eller kalkylarkanalys, därmed levererar betydande värde.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Artificial Intelligence vs Business intelligence, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Artificiell intelligensapplikationer över sektorer
- Business Intelligence VS Data Mining - Vilken som är mer användbar
- 12 viktiga verktyg för affärsinformation (fördelar)
- 5 Det bästa du måste veta om Business Intelligence vs Data Warehouse