Forskellen mellem AI og Data Analytics

Kunstig intelligens (AI) har fanget næsten alle opmærksomhed fra de øverste ledere i en organisation til en gennemsnitlig person, der går på gaden. Det er svært at tro, hvordan bare en idé blev en spilskifter for både enkeltpersoner og virksomheder. Det, der engang blev betragtet som hype, er blevet en verdensomspændende fornemmelse på meget kort tid. I dag er vi midt i udviklingen af ​​den digitale tidsalder, hvor der er en enorm mængde computerkraft og data i hænderne på næsten alle. Data er det vigtigste aktiv i disse dage. Og nu har vi mulighed for at forbruge og behandle datamængder, som ikke var mulige før. Organisationer omfavner datadrevet beslutningstagning, og virksomheder vender mod AI for at prale af deres produkter. Desværre gør analyse- og AI -fællesskaber ikke noget for at samarbejde og kommunikere med hinanden, hvilket igen bygger bro mellem de to felter.

Hvad er kunstig intelligens?

Ifølge Schalkoff er kunstig intelligens (eller ganske enkelt kaldet AI) et studieretning, der søger at forklare og efterligne intelligent adfærd med hensyn til beregningsprocesser. I en mere generel forstand er AI en teknologi, der hjælper med at lette forskellige processer på en mere autonom og automatisk måde, med ringe eller ingen indgriben fra en menneskelig bruger. AI er skabelse af intelligente maskiner, der arbejder, tænker og reagerer som mennesker. Det er en bemærkelsesværdig succesrig teknologi, der har til formål at implementere menneskelignende intelligens i maskiner og at skabe systemer, der indsamler data, behandler dem, forudsiger resultater og i sidste ende forbedrer menneskeliv. AI består af et sæt algoritmer, der bruger information i form af data til at træffe beslutninger og udføre opgaver ligesom mennesker ville. Næsten alle AI-programmer er udviklet til en eller anden form for problemløsning, hvad enten det er at fortolke en visuel scene, analysere en sætning eller planlægge en række robotaktioner .

Hvad er Data Analytics?

Dataanalyse er videnskaben om at analysere rådata med det formål at drage konklusioner og støtte beslutningstagning ud af disse oplysninger for at øge produktiviteten og forretningsgevinsten. Det handler om data; flere data er blevet skabt i de sidste par år end i hele menneskehedens historie. Tidligere var de fleste elektroniske datasæt struktureret og passede ind i databaser. Men i dag gør vores digitale liv big data endnu større takket være den tilsluttede verden, og de fleste data, der genereres, er ikke i struktureret format, f.eks. Billeder, videoer og stemmedatafiler. Det er her dataanalyse kommer til billedet. Disse enorme datamængder skal analyseres for at generere praktisk indsigt ud af det. Dataanalyse refererer til analyse af store datasæt til støtte for beslutningstagning. Dataanalyse kan typisk opdeles i flere faser. Data vurderes, renses og filtreres, visualiseres og analyseres, og resultaterne fortolkes og evalueres til sidst.

Forskel mellem AI og Data Analytics

Definition

  -AI er simuleringen af ​​menneskelignende intelligens og adfærd i maskiner, især computersystemer. AI er en gren af ​​datalogi, der beskæftiger sig med at skabe smarte maskiner, der kan programmeres til at tænke og reagere som mennesker og efterligne deres handlinger. Dataanalyse, på den anden side, henviser til teknikkerne til analyse af rådata for at udlede værdifuld indsigt fra data. Det refererer til analyse af store datasæt ved hjælp af specialiserede computersystemer for at drage konklusioner ud af de oplysninger, de indeholder til støtte for beslutningstagning.

Mål

- Målet med AI er at skabe ekspertsystemer, der udviser intelligent adfærd - systemer, der forstår, tænker, lærer, reagerer, reagerer og opfører sig som mennesker gør. Ideen er at skabe maskiner, der kan fungere med lidt eller intet menneskeligt tilsyn, så de kan finde løsninger på komplekse problemer på en mere menneskelig måde. Målet med dataanalyse er at give mening om rådataene til forudsigelser, beslutningstagning og mange andre ting. Rådataene er arrangeret og organiseret, fortolket og evalueret, så relevant eller nyttig information kan uddrages heraf.

Ansøgninger

- Dataanalyse -applikationer kan i store træk klassificeres som beskrivende, forudsigelige og foreskrivende. Descriptive analytics mines massive data repositories for at udtrække potentielle mønstre i dataene; forudsigende analyser kombinerer massive data fra forskellige kilder til at forudsige fremtidige tendenser eller begivenheder; og foreskrivende analyse hjælper med at vurdere virkningen af ​​forskellige mulige beslutninger. Olie- og gasefterforskningsindustrierne anvender foreskrivende analyser til at optimere efterforskningsprocessen. Industrier bruger prædiktiv analyse til at forudsige maskinfejl.

AI'er er designet til at blive brugt i robotter, f.eks. Dem, der er designet til industrielle applikationer, mens nogle bruges til redningsmissioner, der kan navigere i forskellige terræn. Andre AI'er er gode til at knuse data og lette forskellige dataanalyseopgaver. AI er en afgørende del af det daglige menneskeliv, og det er næsten overalt-fra automatiseret kundesupport og digital stemmebaseret assistent til sundhedsindustrien og finanssektoren, til selvkørende biler og smarte hjemmeapparater, overalt.

AI vs Data Analytics: Sammenligningsdiagram

Resumé af AI vs. Data Analytics

I en nøddeskal er AI en samling af teknologier, der sigter mod at udtrække indsigt og mønstre fra store datasæt og træffe informerede beslutninger baseret på oplysningerne. For denne AI kræver kvalitetsdata og uden kvalitetsdataanalyseværktøjer kan AI ikke vurdere data og foretage forudsigelser og kan derved ikke give værdifuld indsigt. Så både dataanalyse og AI er tæt forbundet med hinanden, og at forstå forskellen mellem de to handler om at vælge de rigtige værktøjer til det rigtige job.

Se mere om: ,