據(jù)調(diào)查，人工智能可以將業(yè)務(wù)生產(chǎn)率提高54%。此外，15%的組織是高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)用戶。

這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)僅僅顯示了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析是如何指導(dǎo)現(xiàn)代世界的，并且在不久的將來(lái)也應(yīng)該如此。

雖然我們確實(shí)需要所有三項(xiàng)科學(xué)進(jìn)步來(lái)擴(kuò)展和解決業(yè)務(wù)問(wèn)題，但分別理解這些術(shù)語(yǔ)以衡量其影響至關(guān)重要。

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什么是人工智能?

據(jù)《福布斯》報(bào)道，全球十大零售商中至少有兩家將在2025年前建立機(jī)器人資源。此外，77%的零售商計(jì)劃在2021年前引入人工智能，用于倉(cāng)庫(kù)揀選和庫(kù)存維護(hù)。

人工智能技術(shù)是一種將人類能力與計(jì)算機(jī)理論和發(fā)展相結(jié)合的技術(shù)。簡(jiǎn)言之，它的重點(diǎn)是創(chuàng)造類似人類的機(jī)器人，能夠執(zhí)行需要人類能力的任務(wù)。

如今，人工智能也稱為狹義人工智能。這意味著它被設(shè)計(jì)用于執(zhí)行諸如面部識(shí)別、決策和視覺觀察等單一任務(wù)。它做得非常好，因?yàn)樗淮沃魂P(guān)注一個(gè)問(wèn)題。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?

這是一門使計(jì)算機(jī)能夠預(yù)測(cè)最佳結(jié)果的科學(xué)，而無(wú)需經(jīng)過(guò)處理。

機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)了有效的網(wǎng)絡(luò)搜索、實(shí)用的語(yǔ)音識(shí)別，并改善了設(shè)備中輸出和輸入值的感知，這并不奇怪。

用科學(xué)術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以定義為研究有助于改進(jìn)不同計(jì)算機(jī)程序的計(jì)算機(jī)算法。它也反映了人類的學(xué)習(xí)方式，因?yàn)樗皇侨斯ぶ悄艿囊粋€(gè)分支。

因此，許多大公司支持并采用新的方法預(yù)測(cè)消費(fèi)者行為和機(jī)器學(xué)習(xí)。它為這些組織提供幫助。它可以幫助您分析客戶行為的趨勢(shì)，從而支持新產(chǎn)品的開發(fā)并為您添加產(chǎn)品。

什么是數(shù)據(jù)分析?

根據(jù)business2community統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，67%的首席執(zhí)行官認(rèn)為，如果他們能夠正確管理數(shù)據(jù)，他們的企業(yè)可以提高對(duì)客戶的了解。

數(shù)據(jù)分析是一個(gè)概念，它支持雙方，無(wú)論是人工數(shù)據(jù)還是機(jī)器數(shù)據(jù)。這是一個(gè)利用數(shù)據(jù)得出他們所掌握信息的結(jié)果的過(guò)程。

它發(fā)現(xiàn)、解釋、可視化并使用工具和技術(shù)來(lái)刺激業(yè)務(wù)戰(zhàn)略并獲得良好的結(jié)果。如果執(zhí)行得當(dāng)，它可以幫助您確定趨勢(shì)、發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)并預(yù)測(cè)事件或行動(dòng)。

人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么?

人工智能與思維理論、反應(yīng)機(jī)器、記憶和學(xué)習(xí)能力有關(guān)，而機(jī)器學(xué)習(xí)則是另一個(gè)領(lǐng)域。它是人工智能的一個(gè)應(yīng)用，為機(jī)器提供所有必要的數(shù)據(jù)，以提高任務(wù)的準(zhǔn)確性。它使用算法和程序來(lái)解決重大的業(yè)務(wù)難題。

以下是它們之間的一些區(qū)別：

• 人工智能的主要目標(biāo)是讓設(shè)備和機(jī)器像人類一樣想象、行為和執(zhí)行任務(wù)，但對(duì)于ML，重點(diǎn)是研究和編碼，以使機(jī)器能夠掌握數(shù)據(jù)并產(chǎn)生所需的輸出。
• 在實(shí)踐中，人工智能使用深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和認(rèn)知計(jì)算來(lái)收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)并促進(jìn)業(yè)務(wù)自動(dòng)化流程。例如，它處理多渠道上市、客戶參與、后續(xù)購(gòu)買，并通過(guò)基于人工智能的算法自動(dòng)確定廣告目標(biāo)。另一方面，ML探索數(shù)據(jù)和軟件以識(shí)別模式并改進(jìn)算法學(xué)習(xí)。
• 人工智能的表現(xiàn)幾乎與人類相似，能夠自我糾正、理解和學(xué)習(xí)。在ML程序中，它們?cè)谟邢薜姆秶鷥?nèi)執(zhí)行指定的任務(wù)。當(dāng)向一組數(shù)據(jù)披露時(shí)，它的自校正和學(xué)習(xí)技術(shù)就會(huì)起作用。

數(shù)據(jù)分析與人工智能

人工智能確實(shí)包括專家系統(tǒng)和人類智能過(guò)程作為優(yōu)勢(shì)，但數(shù)據(jù)分析具有數(shù)據(jù)的力量。讓我們來(lái)探討這兩者之間的區(qū)別。

• 人工智能使用不同的工具，如TensorFlow、PyTorch，來(lái)發(fā)揮作用。他們還使用不同類型的數(shù)據(jù)，如向量和嵌入。另一方面，數(shù)據(jù)分析使用SAS和Python運(yùn)行結(jié)構(gòu)化或?qū)Ｗ⒂诎l(fā)現(xiàn)模式。
• 人工智能的過(guò)程和技術(shù)是未來(lái)的，基于計(jì)算機(jī)中的算法來(lái)解決面向人類的問(wèn)題。說(shuō)到數(shù)據(jù)分析，其過(guò)程包括可視化、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及從中提取有價(jià)值的見解。
• 數(shù)據(jù)分析還包括多個(gè)過(guò)程，如數(shù)據(jù)科學(xué)、軟件工程、數(shù)據(jù)工程等。在機(jī)器學(xué)習(xí)的情況下，重點(diǎn)是創(chuàng)建類似人類的人工智能系統(tǒng)。

結(jié)論

我們了解到，它們都有相似之處，但仍然彼此不同。在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的幫助下，企業(yè)和人們現(xiàn)在可以擴(kuò)大規(guī)模，提高工作效率。因此，明智地利用這些新興技術(shù)，讓您的業(yè)務(wù)飛速發(fā)展，以實(shí)現(xiàn)最佳目標(biāo)。