Différence entre l'intelligence artificielle et l'intelligence d'affaires
La Business Intelligence est une technologie utilisée pour collecter, stocker, accéder et analyser des données pour aider les utilisateurs professionnels à prendre de meilleures décisions, d'autre part, l'intelligence artificielle est un moyen de créer un ordinateur, un robot contrôlé par ordinateur ou un logiciel qui pensent intelligemment comme les humains.L'intelligence artificielle est basée sur l'étude sur la façon dont l'homme pense, apprend, décide et travaille afin de résoudre un problème, puis utilise les résultats de cette étude comme base pour développer des logiciels et des systèmes intelligents.
Comparaison directe entre l'intelligence artificielle et l'intelligence d'affaires (infographie)
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Comparaison entre l'intelligence artificielle et l'intelligence d'affaires
| Base de comparaison | Intelligence artificielle | L'intelligence d'entreprise |
| philosophie | L'IA est lancée avec l'intention de créer une intelligence similaire dans les machines que nous trouvons chez l'homme | Il aide à analyser les performances de l'entreprise grâce à des informations basées sur les données, c'est-à-dire comprendre le passé et prédire l'avenir |
| Buts | Créer des systèmes experts et implémenter l'intelligence humaine dans les machines | Il doit fournir des informations permettant de prendre des décisions commerciales efficaces à tous les niveaux de l'entreprise. |
| Domaines qui contribuent | L'intelligence artificielle est une combinaison de science et de technologie basée sur l'informatique, les mathématiques, la biologie, la psychologie | Il combine des outils d'analyse commerciale qui incluent des analyses ad hoc, des reporting, OLAP (traitement analytique en ligne) |
| Applications | L'intelligence artificielle est utilisée dans divers domaines tels que les jeux, le traitement du langage naturel, les systèmes experts, les systèmes de vision, la reconnaissance vocale, la reconnaissance de l'écriture manuscrite, les robots intelligents. | Il est utilisé dans les feuilles de calcul, les logiciels d'interrogation et de génération de rapports, les tableaux de bord numériques, l'exploration de données, l'entrepôt de données, la surveillance des activités commerciales. |
| Domaines de recherche | Les domaines de recherche en intelligence artificielle sont les systèmes experts, les réseaux de neurones, le traitement du langage naturel, la logique floue, la robotique. | Les domaines de recherche pour la Business Intelligence incluent l'exploration de données dans les réseaux sociaux, l'analyse de processus, les Bigdata, OLAP |
| Problèmes | L'intelligence artificielle est confrontée à trois problèmes: la menace pour la vie privée, la menace pour la dignité humaine, la menace pour la sécurité. | Les problèmes de Business Intelligence sont classés en deux types: l'organisation et les personnes et la technologie et les données |
Algorithmes en intelligence artificielle vs intelligence d'affaires
| Algorithmes d'intelligence artificielle | Algorithmes de Business Intelligence |
| Algorithme de recherche en largeur Il commence à partir du nœud racine et explore d'abord les nœuds voisins et se déplace vers les nœuds voisins de niveau suivant. Il fournit le chemin le plus court vers la solution et peut être implémenté à l'aide de FIFO | Algorithme d'arbre de décision Cela extrait les informations prédictives sous la forme de règles compréhensibles par l'homme et ces règles peuvent être if-then-else ce qui conduit aux informations prédictives |
| Algorithme de recherche en profondeur Cet algorithme est implémenté à l'aide de la structure de données LIFO (Last in first out) .Il crée des nœuds identiques à la recherche en largeur, mais il diffère uniquement dans l'ordre.À chaque itération, il stocke les nœuds de la racine à la feuille et il ne peut pas non plus vérifier les nœuds en double . | Naive Bayes Il fait des prédictions en utilisant l'algorithme de Bayes, qui dérive la prédiction de probabilité des preuves sous-jacentes, comme observé dans les données. |
| Algorithme de recherche de coût uniforme Dans cet algorithme, le tri se fait en augmentant le coût du chemin vers un nœud.Il élargit toujours le nœud le moins cher.Cette recherche est identique à la recherche en largeur d'abord si chaque transition a le même coût.Elle explore le chemin en augmentant ordre de coût. | Modèles linéaires généralisés Il met en œuvre une régression logistique pour la classification des cibles binaires et une régression linéaire pour les cibles continues. Il prend en charge les limites de confiance pour les probabilités de prédiction et prend également en charge les limites de confiance pour la prédiction. |
| Recherche itérative d'approfondissement en profondeur Il effectue la recherche en profondeur en premier au niveau 1 et recommence, puis exécute une recherche en profondeur en premier jusqu'au niveau 2, et continue jusqu'à ce qu'il trouve la solution. | Longueur minimale de description Il s'agit d'un principe de sélection du modèle théorique de l'information qui suppose que la représentation la plus simple et compacte des données est la meilleure façon d'expliquer les données |
| Recherche heuristique pure Il développe les nœuds dans l'ordre de leurs valeurs heuristiques.Il crée deux listes, une liste fermée pour les nœuds déjà développés et une liste ouverte pour les nœuds créés mais non développés.En cela, les chemins les plus courts sont enregistrés et les chemins plus longs sont supprimés. | Algorithme K-Means Il s'agit d'un algorithme de clustering basé sur la distance qui partitionne les données en un nombre prédéterminé de clusters. Chaque cluster a un centre de gravité |
| Problème de voyageur de commerce Dans cet algorithme, l'objectif principal est de trouver une visite à bas prix qui commence à partir d'une ville, visite toutes les villes en route exactement une fois et se termine à la même ville en commençant. | Algorithme Apriori Il effectue une analyse basée sur le marché en découvrant les éléments concomitants au sein d'un ensemble. Cet algorithme trouve des règles avec une prise en charge supérieure à une prise en charge minimale spécifiée et une confiance supérieure à une confiance minimale spécifiée. |
| Recherche escalade Il s'agit d'un algorithme itératif qui commence par une solution arbitraire à un problème et tente de trouver une meilleure solution en modifiant un seul élément de la solution de manière incrémentielle.Si ce changement produit une meilleure solution, un changement incrémentiel est considéré comme une nouvelle solution. le processus est répété jusqu'à ce qu'il n'y ait pas d'autres améliorations. | Soutenir la machine vectorielle Des versions distinctes de SVM utilisent différentes fonctions de noyau pour gérer différents types d'ensembles de données.Les noyaux linéaires et gaussiens (non linéaires) sont pris en charge.La classification VM tente de séparer les classes cibles avec la marge la plus large possible.La régression VM essaie de trouver une fonction continue de telle sorte que le nombre maximal de points de données se trouve dans un tube à l'échelle epsilon qui l'entoure. |
| Il existe d'autres algorithmes comme le recuit simulé, la recherche de faisceau locale, la recherche A *, la recherche bidirectionnelle. | BI prend en charge / utilise la factorisation matricielle non négative, une machine à vecteur de support d'une classe, le clustering de partitionnement orthogonal, l'entropie maximale. |
Intégration de l'intelligence artificielle vs l'intelligence d'affaires
L'intelligence artificielle et l'intelligence d'affaires sont une combinaison parfaite.L'intelligence artificielle et l'intelligence d'affaires sont attestées par des alertes basées sur l'IA, des alertes de seuil de base aux alertes avancées du réseau neuronal et aident une entreprise à garder le contrôle total des facteurs clés de succès en les alarmant dès que possible Lorsqu'elles sont combinées à des tableaux de bord commerciaux innovants, ces avancées de l'IA continueront de révolutionner le paysage de l'intelligence économique.Toutes ces entreprises doivent s'éloigner du processus fastidieux de fouiller les données pour découvrir les tendances et réagir aux problèmes coûteux.
Conclusion - Intelligence artificielle vs intelligence d'affaires
L'intelligence artificielle est au centre d'une nouvelle entreprise pour construire un modèle de calcul de l'intelligence.L'hypothèse principale est que l'intelligence humaine peut être représentée en termes de structures de symboles et d'opérations symboliques qui peuvent être programmées dans un ordinateur numérique. Les groupes au sein d'une organisation peuvent obtenir des informations exploitables à partir des données commerciales et tirer parti de ces informations pour répondre aux critères. offrant ainsi une valeur significative.
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