Разлика између вештачке и пословне интелигенције
Бусинесс Интеллигенце је технологија која се користи за прикупљање, складиштење, приступ и анализу података како би се помогло пословним корисницима у доношењу бољих одлука, с друге стране, Вештачка интелигенција је начин за прављење рачунара, робота који управља рачунаром или софтвера. који размишљају интелигентно попут људи. Умјетна интелигенција заснива се на истраживању како човјек мисли, учи, одлучује и дјелује како би ријешио проблем, а затим користи исход ове студије као основу развоја интелигентног софтвера и система.
Упоређивање између вештачке интелигенције и пословне интелигенције (Инфограпхицс)
Испод је топ 6 поређења између вештачке интелигенције и пословне интелигенције
Поређење између вештачке интелигенције и пословне интелигенције
| Основе поређења | Вештачка интелигенција | Пословна интелигенција |
| филозофија | АИ је покренут са намером да се створи слична интелигенција у машинама које налазимо код људи | Помаже у анализи пословних резултата путем увида заснованог на подацима, тј. Разумевања прошлости и предвиђања будућности |
| Голови | Стварање експертних система и примена људске интелигенције у машинама | Требало би да пружи информације које могу омогућити ефикасне и ефективне пословне одлуке на свим нивоима пословања. |
| Подручја која доприносе | Вештачка интелигенција је комбинација науке и технологије која се заснива на рачунарској науци, математици, биологији, психологији | Комбинује алате за пословну анализу који укључују ад-хоц аналитику и предузеће извештавање, ОЛАП (мрежна аналитичка обрада) |
| Апликације | Вештачка интелигенција користи се у разним областима као што су игре, обрада природним језиком, експертски системи, видни системи, препознавање говора, препознавање рукописа, интелигентни роботи. | Користи се у прорачунским таблицама, софтверу за испитивање и извештавање, дигиталним контролним плочама, вађењу података, складишту података, надгледању пословне активности. |
| Подручја истраживања | Подручја истраживања вештачке интелигенције су експертски системи, неуронске мреже, обрада природног језика, нејасна логика, роботика. | Подручја истраживања за пословну интелигенцију укључују вађење података у друштвеним мрежама, процесну анализу, Бигдата, ОЛАП |
| Питања | Умјетна интелигенција суочена је с три проблема. Они су пријетња приватности, пријетња људском достојанству, пријетња сигурности. | Питања пословне интелигенције разврставају се у две врсте. То су организација и људи и технологија и подаци |
Алгоритми у вештачкој интелигенцији вс пословној интелигенцији
| Алгоритми вештачке интелигенције | Алгоритми пословне интелигенције |
| Алгоритам претраге прве ширине Почиње од коријенског чвора и прво истражује сусједне чворове и прелази се на сусједне чворове сљедећег нивоа. Пружа најкраћи пут до рјешења и може се имплементирати помоћу ФИФО | Алгоритам дрвета одлуке Ово извлачи предиктивне информације у облику правила разумљивих људима и та правила могу бити ако-онда-друго што води до предиктивних информација |
| Алгоритам дубине прве претраге Овај алгоритам је имплементиран користећи ЛИФО (Ласт ин фирст оут) структуру података. Ствара чворове исте као и прва претраживања, али разликује се само редоследом. У свакој итерацији он чува чворове од корена до листа и такође не може проверити дупликат чворова . | Наиве Баиес То даје предвиђања користећи Баиесов алгоритам, који предвиђа вјероватност из основних доказа, као што је проматрано у подацима. |
| Алгоритам јединственог трошка У овом алгоритму, сортирање се врши у повећању трошкова путање до чвора. Увек проширује чвор са најмањим трошковима. Ова претрага је идентична претраживању на првој ширини ако сваки прелаз има исти трошак. Истражује пут у порасту редослед трошкова. | Генерализовани линеарни модели Он примењује логистичку регресију за класификацију бинарних циљева и линеарну регресију за непрекидне циљеве. Подржава границе поверења за вероватноће предвиђања и такође подржава границе поверења за предвиђање. |
| Итеративна продубљивање прве дубине Врши прво дубинско претраживање на нивоу 1 и започиње испочетка, затим извршава потпуну прву дубинску претрагу до нивоа 2 и наставља се док не нађе решење. | Минимална дужина описа То је принцип одабира теоријског модела информација. Претпоставља се да је најједноставнији, компактни приказ података најбољи начин објашњења података |
| Чиста хеуристичка претрага То шири чворове редом њихових хеуристичких вриједности. Ствара двије листе, затворену листу за већ проширене чворове и отворену листу за створене, али непроширене чворове. У овом случају краће се стазе спремају, а дужи пут се одлаже. | К-значи алгоритам То је алгоритам кластера базиран на даљини који податке дијели на унапријед одређени број кластера. Сваки кластер има центроид |
| Проблем са продавцем путовања У овом алгоритму, главни циљ је пронаћи нискобуџетну туру која почиње из града, обилазити све градове на рути тачно једном и завршити у истом граду почевши. | Априори алгоритам Обавља анализу засновану на тржишту откривањем заједничких ставки унутар скупа. Овај алгоритам проналази правила с подршком већом од одређене минималне подршке и поверења већом од одређене минималне поузданости. |
| Претраживање брда То је итеративни алгоритам који започиње произвољним решењем проблема и покушава да нађе боље решење поступним мењањем једног елемента решења. Ако та промена произведе боље решење, инкрементална промена узима се као ново решење. процес се понавља све док нема додатних побољшања. | Суппорт Вецтор Мацхине Различите верзије СВМ-а користе различите функције кернела за обраду различитих врста скупова података. Подржане су линеарне и Гауссове (нелинеарне) језгре.СВМ класификација покушава одвојити циљне класе са што већом могућом маргином .СВМ регресија покушава пронаћи континуирану функцију тако да максимални број тачака података лежи унутар цијеви широке епсилоне око ње. |
| Постоје и други алгоритми као што су Симулирано жарење, Локална претрага снопа, А * Претрага, Двосмерна претрага. | БИ подржава / користи матричну факторизацију, векторску машину за подршку једне класе, ортогонално групирање партиција, максималну ентропију. |
Интеграција вештачке интелигенције и пословне интелигенције
Умјетна интелигенција и пословна интелигенција савршени су погледи. Умјетна интелигенција и пословна интелигенција свједоче путем АИ напајања, од основних упозорења о прагу до напредних упозорења неуронске мреже и помаже предузећу да остане у потпуној контроли кључних фактора успјеха алармирајући их што прије када се нешто догоди. Када се комбинују са иновативним контролним плочама за пословање, ови напредак АИ ће наставити револуционарни пејзаж пословног обавештавања. Сви ови предузећа одустају од времена интензивног процеса копања података, како би открили трендове и реаговали на скупе проблеме.
Закључак - Вештачка интелигенција вс пословна интелигенција
Вештачка интелигенција је у средишту новог предузећа за изградњу рачунарског модела интелигенције. Главна претпоставка је да људска интелигенција може бити представљена у облику симболичких структура и симболичких операција које се могу програмирати у дигиталном рачунару. Бизнис Интеллигенце то чини могуће је да групе унутар организације стекну делотворан увид из пословних података и да искористе ове увиде како би задовољиле критеријуме. Решења за пословну интелигенцију нуде анализу фокусирану на пословање у обиму, сложености и брзини, тј. немогуће је остварити са основним извештајима оперативних система или прорачунским таблицама, на тај начин пружа значајну вредност.
Препоручени чланак
Ово је водич за вештачку интелигенцију и пословну интелигенцију, њихово значење, упоредбу између главе, кључне разлике, табелу упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Апликације за вештачку интелигенцију у свим секторима
- Бусинесс Интеллигенце ВС Мининг Дата - који је кориснији
- 12 Важни алати за пословну интелигенцију (Предности)
- 5 најбољих ствари које морате знати о пословној интелигенцији вс складишту података