Разлика између пословне интелигенције и машинског учења
Пословна интелигенција:
БИ (Бусинесс Интеллигенце) је постао важно подручје учења у Анализи података. И да се изврши тај задатак проналажења успеха уз поштовање пословних стратегија; узимање времена за прикупљање, анализу, тумачење и поступање према подацима требало би да буде једини циљ.
Пословна интелигенција се заправо разликује од традиционалног и модерног приступа
Модерни БИ омогућава пословним корисницима да стварају сопствени садржај без зависности од ИТ-а док се традиционални БИ у великој мери ослања на ИТ стручњака.
Машинско учење:
Машинско учење, дефиниција је тако једноставна да је то машина или систем који даје савршен излаз на основу уноса. Последњих година ово је постала уобичајена буззворд. Пре машинског учења, рачунари су морали да се програмирају (требало је дати смернице). Након проналаска машинског учења, рачунари могу да мисле сами.
Организације су приметиле нова открића и решавање проблема користећи ову технику машинског учења.
Познати писац је цитирао машинско учење као
"Софтвер са машинским учењем не ради исту ствар оног дана када га инсталирате као и десети или стоти дан када га покрећете."
Упоредна упоредба између пословне интелигенције и машинског учења (Инфограпхицс)
Испод је топ 5 поређења између пословне интелигенције и машинског учења
Кључне разлике између пословне интелигенције и машинског учења
Машинско учење (МЛ):
Рутина рада МЛ-а је прилично једноставна
- Податке хранимо и тренирамо систем уз помоћ алгоритама и модела
- Једном када се систем упозна са подацима, он генерише предвиђени исход циља у односу на познати скуп података
Сада ћемо покушати да схватимо како је МЛ категорисан и функционалности његовог учења:
| Карактеристике | НАДЗОРНО УЧЕЊЕ | НЕПОВРАТНО УЧЕЊЕ | ОСНОВНО УЧЕЊЕ |
| Подаци | Означени подаци | Неозначени подаци | Итеративно |
| Предвиђање | На основу претходних сазнања | Без претходног знања о подацима | На основу интеракција из претходних искустава |
| Значај | Предиктивни модел | Дескриптивни модел | Перформансе засноване на искуству |
- Надзирано УЧЕЊЕ : Предвиђа излаз за нове податке, на основу претходног знања о сетовима података. Овде научник пушта податке и очекује исход машини.
- НЕСПИСАНО УЧЕЊЕ : Овај случај се углавном дешава када неко не зна шта да очекује од података. Помоћу улазних података покушава открити обрасце, групирати алгоритме и сумирати тачке података како би научник могао добити резултат смисленим увидима.
- Ојачавање УЧЕЊЕ : Овде се машина фокусира на интеракције унутар околине и предвиђа исход иако укључује интеракције.
МЛ идентификује људске обрасце које је тешко пратити у огромној маси података. За сваку организацију, МЛ доноси прилику за следеће аспекте:
- Корисници брже добијају резултате за своје БИ пројекте
- Давање производа сугестивнијим
- Да би се смањиле сложености имплементације
Пословна интелигенција (БИ)
Овај термин се генерално односи на технологије, апликације и праксе за пружање стратешких одлука пословању.
Функционалност БИ-а је такође прилично једноставна. За рад су му потребни подаци.
Међутим, овде приказани подаци нису једноставни. Говоримо о Биг-Дата-у. Ове Биг-Дата је потребно визуализовати како би се пружиле ефикасне пословне могућности.
Испод је једноставан приказ начина пословања Бусинесс Интеллигенце (БИ):
БИ се често користи у 2 сврхе:
- Сврха 1. Водите посао
- Сврха 2. Промените посао
Овде ћемо покушати да разумемо како се БИ примењује у сврхе и на њихове карактеристике које чине исте:
| Карактеристике | Намена 1 | Сврха 2 |
| Подаци | Структурирани извори података | Мешавина структурираних и неструктурираних извора података |
| Подршка | Потребан је бољи квалитет података | Може да функционише са мање квалификованим подацима |
| Фокус | Усмерено на стандарде података и управљање | Усмерено на проналажење података и тражење прилика |
| Брзина | Мање важно | Ослања се на брзину и окретност |
Табела упоређивања пословне интелигенције и машинског учења
Упоређивање машинског учења са пословном интелигенцијом мало је тежак задатак, јер је машинско учење постављено тако да откључа снагу пословне интелигенције.
Бусинесс Интеллигенце (БИ) се фокусира на самосталну анализу података (МЛ нема ту вештину). Овим јединственим сетом вештина предвиђа исход пословне стратегије која је поузданија за утицај синдиката, а не њихових осећаја и осећаја.
БИ је диван концепт за организације које користе информације на паметан начин. Овде се резултати стратегија заснивају на подацима, а не на инстинктима једног појединца
Са друге стране, машинско учење (МЛ) функционише у складу с терминологијом. Његова функционалност више личи на разумевање система без икаквог експлицитног програмирања.
Једноставно дијалектално, машина се фокусира како би учила самостално кроз приступ подацима који су им присутни и претварање тих података у информације
Доња табела вам помаже да схватите колики значај пословна интелигенција и машинско учење представљају једни другима:
| Карактеристике | Пословна интелигенција | Машинско учење |
| Опус | Функције попут методичке за обраду пословања на жељеном путу | Омогућује машини да научи из постојећих података |
| Бит технологије | Идентификује пословне прилике | Развијени су системи за учење и одлучивање на основу података |
| Рад података | Претвара сирове податке у корисне информације | Користи технике ископавања података како би развио моделе за прогнозу |
| Употреба алгоритма | Не зависи од алгоритма и ослања се на вештину | Веома се ослања на алгоритме |
| Користите кофере | Гугл анализе | Амазон препоруке |
Закључак - Бусинесс Интеллигенце вс машинско учење
Верујем, да се из горе произведених информација схвати значај и пословне интелигенције и машинског учења.
Значај понуде пословне интелигенције и машинског учења директно је пропорционалан зависности података (структурираних / неструктурираних). Ово је једини узлазни задатак који треба разврстати (није лако) јер се ослања на доступност ефикасних алгоритама података и квалитета.
Отуда је посао организације да користи структуриране и неструктуриране податке и тежи ка осмишљавању свјежих алгоритама који су ефикаснији и способнији радити на тим алатима да понуде жељени исход.
Да не заборавимо, ови подаци не само да помажу организацијама, већ пружају и велику вредност крајњем кориснику.
Рим није саграђен за један дан, а исто тако је и развој ефикасног управљања подацима; требаће времена.
Међутим, за људе који воде предузећа неопходно је да се више концентришу на ову област, јер је решавање ових изазова једини начин да напредују.
Препоручени чланак
Ово је водич за пословну интелигенцију вс машинско учење, њихово значење, упоређивање главе до главе, кључне разлике, табелу упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Најбоље 20 упоређивање између науке података и пословне интелигенције
- 12 Важни алати за пословну интелигенцију (Предности)
- Рударство података вс машинско учење - 10 најбољих ствари које морате знати
- 5 Најкориснија разлика између науке о подацима и машинског учења
- Шта је појачано учење?