Różnica między AI a analizą danych

Sztuczna inteligencja (AI) zwróciła uwagę prawie wszystkich, od najważniejszych kierowników organizacji po przeciętną osobę idącą ulicą. Trudno uwierzyć, w jaki sposób pomysł stał się zmieniaczem gier zarówno dla osób fizycznych, jak i firm. To, co kiedyś uważano za szum, stało się na całym świecie wrażenia w bardzo krótkim czasie. Dzisiaj jesteśmy w trakcie ewolucji epoki cyfrowej, gdzie w rękach prawie wszystkich jest ogromna ilość mocy obliczeniowej i danych. Dane są obecnie najważniejszym zasobem. A teraz mamy możliwość konsumpcji i przetwarzania ilości danych, które wcześniej nie były możliwe. Organizacje obejmują podejmowanie decyzji opartych na danych, a firmy zwracają się do sztucznej inteligencji w celu przechowywania swoich produktów. Niestety, społeczności analityczne i AI nie robią nic, aby współpracować i komunikować się ze sobą, co z kolei wypełniają lukę między dwoma dziedzinami.

Co to jest sztuczna inteligencja?

Według Schalkoffa sztuczna inteligencja (lub po prostu nazywana AI) jest dziedziną badań, która ma na celu wyjaśnienie i naśladowanie inteligentnych zachowań pod względem procesów obliczeniowych. W bardziej ogólnym znaczeniu AI jest technologią, która pomaga ułatwić różne procesy w bardziej autonomiczny i automatyczny sposób, z niewielką interwencją ludzkiego użytkownika lub bez niego. AI to tworzenie inteligentnych maszyn, które działają, myślą i reagują jak ludzie. Jest to niezwykle udana technologia, której celem jest wdrożenie inteligencji podobnej do człowieka w maszynach i tworzenie systemów, które zbierają dane, przetwarzają je, przewidują wyniki i ostatecznie poprawia życie ludzkie. AI obejmuje zestaw algorytmów, które wykorzystują informacje w formie danych do podejmowania decyzji i wykonywania zadań, tak jak ludzie. Prawie wszystkie programy AI są opracowywane w celu rozwiązywania problemów, niezależnie od tego, czy interpretuje scenę wizualną, analizowanie zdania lub planowanie sekwencji działań robotów.

Co to jest analizy danych?

Analityka danych to nauka analizy surowych danych w celu wyciągania wniosków i wspierania podejmowania tych informacji w celu zwiększenia wydajności i zysku biznesowego. Chodzi o dane; W ciągu ostatnich kilku lat powstało więcej danych niż w całej historii rasy ludzkiej. Wcześniej większość elektronicznych zestawów danych była ustrukturyzowana i dopasowana do baz danych. Ale dzisiaj nasze cyfrowe życie sprawiają, że duże zbiory danych są jeszcze większe, dzięki połączonemu światu, a większość wygenerowanych danych nie jest w formacie ustrukturyzowanym, na przykład obrazy, filmy i pliki danych głosowych. Tutaj przychodzą na obraz analizy danych. Te ogromne ilości danych należy przeanalizować, aby wygenerować z tego wgląd w to. Analiza danych odnosi się do analizy dużych zestawów danych w celu wsparcia podejmowania decyzji. Zazwyczaj analiza danych można podzielić na kilka faz. Dane są oceniane, czyszczone i filtrowane, wizualizowane i analizowane, a wyniki są ostatecznie interpretowane i oceniane.

Różnica między AI a analizą danych

Definicja

- AI jest symulacją ludzkiej inteligencji i zachowania w maszynach, zwłaszcza systemów komputerowych. AI to gałąź informatyki, która dotyczy tworzenia inteligentnych maszyn, które można zaprogramować do myślenia i reagowania jak ludzie i naśladowanie ich działań. Z drugiej strony analityka danych odnosi się do technik analizy surowych danych w celu uzyskania cennych informacji na podstawie danych. Odnosi się do analizy dużych zestawów danych, wykorzystujących wyspecjalizowane systemy komputerowe, w celu wyciągnięcia wniosków z zawartych informacji o wsparciu podejmowania decyzji.

Bramka

- Celem AI jest tworzenie systemów ekspertów, które wykazują inteligentne zachowanie - systemy, które rozumieją, myślą, uczą się, reagują, reagują i zachowują się tak, jak ludzie. Chodzi o to, aby tworzyć maszyny, które mogą działać przy niewielkim lub żadnym nadzorze ludzkim, aby mogły znaleźć rozwiązania złożonych problemów w bardziej ludzki sposób. Celem analizy danych jest zrozumienie surowych danych dotyczących prognoz, podejmowania decyzji i wielu innych rzeczy. Surowe dane są ułożone i zorganizowane, interpretowane i oceniane, aby można było wyodrębnić z nich odpowiednie lub przydatne informacje.

Aplikacje

- Aplikacje analizy danych mogą być szeroko zaklasyfikowane jako opisowe, predykcyjne i nakazowe. Analiza opisowa kopalnie masywne repozytoria danych w celu wyodrębnienia potencjalnych wzorców w danych; Analizy predykcyjne łączą masywne dane z różnych źródeł, aby przewidzieć przyszłe trendy lub zdarzenia; a analizy nakazowe pomagają ocenić wpływ różnych możliwych decyzji. Przemysł poszukiwań ropy i gaz. Branże wykorzystują analizy predykcyjne do przewidywania awarii maszyn.

AI są zaprojektowane do stosowania w robotach, takich jak te zaprojektowane do zastosowań przemysłowych, podczas gdy niektóre są używane do misji ratowniczych, zdolnych do poruszania się w różnych terenach. Inne AI są dobre do chrupania danych i ułatwiania różnych zadań analizy danych. AI jest kluczową częścią codziennego życia ludzkiego i prawie wszędzie-od zautomatyzowanej obsługi klienta i cyfrowego asystenta głosowego po branżę opieki zdrowotnej i sektory finansowe, po samochody własne i inteligentne urządzenia domowe, wszędzie, wszędzie.

AI vs. Analityka danych: wykres porównawczy

Podsumowanie AI vs. Analityka danych

Krótko mówiąc, AI to zbiór technologii, które mają na celu wyodrębnienie spostrzeżeń i wzorców z dużych zestawów danych oraz podejmowanie świadomych decyzji w oparciu o informacje. W przypadku tej sztucznej inteligencji wymaga danych wysokiej jakości i bez narzędzi analizy danych, AI nie może oceniać danych i dokonywać prognoz, a tym samym nie może zapewnić cennych informacji. Tak więc zarówno analityka danych, jak i AI są ze sobą ściśle powiązane i zrozumienie różnicy między nimi polega na wyborze odpowiednich narzędzi do właściwej pracy.