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%的組織是高級機器學(xué)習(xí)用戶。

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

雖然我們確實需要所有三項科學(xué)進步來擴展和解決業(yè)務(wù)問題，但分別理解這些術(shù)語以衡量其影響至關(guān)重要。

[[420853]]

什么是人工智能?

據(jù)《福布斯》報道，全球十大零售商中至少有兩家將在2025年前建立機器人資源。此外，77%的零售商計劃在2021年前引入人工智能，用于倉庫揀選和庫存維護。

人工智能技術(shù)是一種將人類能力與計算機理論和發(fā)展相結(jié)合的技術(shù)。簡言之，它的重點是創(chuàng)造類似人類的機器人，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)計用于執(zhí)行諸如面部識別、決策和視覺觀察等單一任務(wù)。它做得非常好，因為它一次只關(guān)注一個問題。

什么是機器學(xué)習(xí)?

這是一門使計算機能夠預(yù)測最佳結(jié)果的科學(xué)，而無需經(jīng)過處理。

機器學(xué)習(xí)增強了有效的網(wǎng)絡(luò)搜索、實用的語音識別，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)語來說，機器學(xué)習(xí)可以定義為研究有助于改進不同計算機程序的計算機算法。它也反映了人類的學(xué)習(xí)方式，因為它只是人工智能的一個分支。

因此，許多大公司支持并采用新的方法預(yù)測消費者行為和機器學(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，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)計數(shù)據(jù)，67%的首席執(zhí)行官認為，如果他們能夠正確管理數(shù)據(jù)，他們的企業(yè)可以提高對客戶的了解。

數(shù)據(jù)分析是一個概念，它支持雙方，無論是人工數(shù)據(jù)還是機器數(shù)據(jù)。這是一個利用數(shù)據(jù)得出他們所掌握信息的結(jié)果的過程。

它發(fā)現(xiàn)、解釋、可視化并使用工具和技術(shù)來刺激業(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、發(fā)現(xiàn)機會并預(yù)測事件或行動。

人工智能與機器學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么?

人工智能與思維理論、反應(yīng)機器、記憶和學(xué)習(xí)能力有關(guān)，而機器學(xué)習(xí)則是另一個領(lǐng)域。它是人工智能的一個應(yīng)用，為機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)備和機器像人類一樣想象、行為和執(zhí)行任務(wù)，但對于ML，重點是研究和編碼，以使機器能夠掌握數(shù)據(jù)并產(chǎn)生所需的輸出。
• 在實踐中，人工智能使用深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和認知計算來收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)并促進業(yè)務(wù)自動化流程。例如，它處理多渠道上市、客戶參與、后續(xù)購買，并通過基于人工智能的算法自動確定廣告目標(biāo)。另一方面，ML探索數(shù)據(jù)和軟件以識別模式并改進算法學(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，它們在有限的范圍內(nèi)執(zhí)行指定的任務(wù)。當(dāng)向一組數(shù)據(jù)披露時，它的自校正和學(xué)習(xí)技術(shù)就會起作用。

數(shù)據(jù)分析與人工智能

人工智能確實包括專家系統(tǒng)和人類智能過程作為優(yōu)勢，但數(shù)據(jù)分析具有數(shù)據(jù)的力量。讓我們來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運行結(jié)構(gòu)化或?qū)Ｗ⒂诎l(fā)現(xiàn)模式。
• 人工智能的過程和技術(shù)是未來的，基于計算機中的算法來解決面向人類的問題。說到數(shù)據(jù)分析，其過程包括可視化、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及從中提取有價值的見解。
• 數(shù)據(jù)分析還包括多個過程，如數(shù)據(jù)科學(xué)、軟件工程、數(shù)據(jù)工程等。在機器學(xué)習(xí)的情況下，重點是創(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，以實現(xiàn)最佳目標(biāo)。