تجزیه و تحلیل داده ها. هوش مصنوعی ML تفاوت در چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها. هوش مصنوعی ML تفاوت در چیست؟ - وبلاگ جی نیر

امروزه در دنیا فناوری های تحول گرا با تأثیر و قابلیت اطمینان مداوم در وعده آنها برای تغییر یا تغییر اکوسیستم وجود دارد. صنایع متحول شده اند و پذیرندگان اولیه با آن ، در حالی که دیگران برای درک چگونگی بهتر وفق دادن یا ادغام فن آوری های در حال ظهور گفته شده در سازمان های خود به شیوه ای مؤثر و یکپارچه تلاش می کنند.

در میان آنها ، هوش مصنوعی به دور از مفهوم جدیدی است. به عنوان یک فناوری ، مدتی است که با ما بوده است ، اما اوضاع تغییر کرده است. ما به گزینه های خدمات مبتنی بر ابر ، کاربرد AI در چندین کارکرد مهم سازمانی و قدرت محاسبات ، در بسیاری دیگر نگاه می کنیم.

در حقیقت ، پیش بینی می شود که تأثیر هوش مصنوعی در صنایع مختلف به سرعت رشد کند و پیش بینی می شود تا سال 2025 در میلیارد های بالایی قرار داشته باشد. هوش مصنوعی یا هوش مصنوعی یک کلمه کلیدی است ، اما سازمان ها برای تبدیل شدن به داده ها به مبارزه با تحول دیجیتال خود ادامه می دهند. چالش چیست ، و چگونه می توان آن را حل کرد؟

نکته این است که مشاغل راه حل های هوش مصنوعی را در سبد مشاغل خود وارد می کنند ، اما با اشکال در قالب هزینه ، حفظ حریم خصوصی ، امنیت ، ادغام و حتی اشکال نظارتی روبرو هستند. اما آیا تجزیه و تحلیل ها می تواند در تسریع روی کار آمدن هوش مصنوعی در شرکت ها نقش داشته باشد. از این گذشته ، شرکتهایی که تحلیلی را مستقر کرده اند ، دو برابر بیشتر از احتمال دریافت مدیریت ارشد برای پذیرش هوش مصنوعی دریافت می کنند.

در حالی که بسیاری معتقدند هوش مصنوعی بخشی از یک انقلاب بزرگ دیجیتالی است ، تجزیه و تحلیل ها بخشی از تحول را که می تواند منجر به اجرای موفقیت آمیز هوش مصنوعی شود ، رتبه بندی می کنند. به عنوان مثال ، مدلهای یادگیری ماشینی به طور مؤثر بر روی مجموعه دادههای بزرگ آموزش داده می شوند. به طور مشابه ، در سازمانی که از لحاظ تحلیلی آگاهی داشته باشد ، به طور خاص مواردی که با ادغام و آماده سازی داده ها ، جداسازی داده ها و موارد دیگر سروکار دارند ، هوش مصنوعی یک پیشرفت طبیعی است.

هوش مصنوعی ، به نوعی ، یک انتقال سریع برای آن دسته از سازمانها است که دارای یک سیستم تحلیلی بالغ هستند. تحقیقات حتی حاکی از آن است که رهبران فن آوری جهانی که با اتخاذ فن آوری های مبتنی بر هوش مصنوعی موفق تر هستند ، اغلب یک استراتژی داده را در کارکردهای اصلی تجارت خود شامل می شوند - API ، رابط ها و موارد دیگر.

یک سیاست گسترده برای سازمانی در مورد استانداردهای داده یکی از روشهای ساده سازی تجزیه و تحلیل و روش یادگیری ماشین است. علاوه بر این ، حفظ سیاست های داده شده می تواند به شناسایی ذینفعان و در نظارت بر دسترسی و استراتژی گسترده سازمانی و در نتیجه کاهش سردرگمی کارکنان کمک کند.

هوش مصنوعی در طول زمان با تجزیه و تحلیل بالغ می کند

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی عملکرد بسته به داده ها و کیفیت داده های گفته شده به سمت بلوغ طی یک دوره است. این صحبت به سرمایه گذاری سازمان های خاص در انبار داده ها یا ذخیره داده ها ، به عنوان بخشی از فرآیند تراز دارایی ها برای اجرای AI است. از این گذشته ، کیفیت داده ها یک اقدام مستقیم برای کیفیت پیش بینی داده ها است.

با گذشت زمان ، ما احتمالاً شاهد هستیم كه شركتها بر حل چالش دستیابی و نگهداری داده های دقیق برای هوش مصنوعی برای تحقق بخشیدن به وعده های خود در مورد داده ها و انقلاب كاری ، تمرکز كنند. در عین حال ، مهم است که درک کنیم که نفوذ و بلوغ همیشه با یک همبستگی مثبت همراه نیستند. به عنوان مثال ، حتی با عمیق ترین تجزیه و تحلیل های تحلیلی در همه بخش ها ، تجارت الکترونیکی شناخته شده است که دارای کمترین بلوغ است.

تجزیه و تحلیل به هموار کردن راه برای تصویب AI

در عصر امروز ، سازمان ها باید درک کاملی از پشته هوش تجاری (BI) داشته باشند ، از جمله قابلیت های ذخیره سازی تجزیه و تحلیل ، حاکمیت و توانایی مدیریت داده های ساختاری نشده و ساختار یافته. این ابزارها و تکنیکها بلوک ساختاری یک استراتژی مؤثر هوش مصنوعی هستند. بیایید نگاهی به روش های بیشتری داشته باشیم تا تجزیه و تحلیل های مثبت بر آینده ای مبتنی بر هوش مصنوعی تأثیر گذارد:

1. سرمایه گذاری در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای موفقیت در ترکیب داده های ساختاری و ساختاری که در کنار منابع داده های قدیمی مانند سیستم های ERP و CRM قرار دارد ، بسیار مهم است.

2. سرمایه گذاری در معماری یا استراتژی داده های بزرگ ، پشته BI فناوری را از ذخیره ، مصرف ، مدل سازی ، کشف ، تجسم ، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل تقویت می کند.

3. از این رو ، سازمانها باید در جستجوی ابزارهای مورد نیاز برای فعال كردن تجسم و اكتشاف داده ها توسط كاربران نهایی و خود تجارت باشند.

4- ساختن یک سیستم مدیریت مشاغل در سطح شرکتی ، شرکتها را قادر می سازد برای بیش از صرفاً تحلیلی توصیفی ، بسترهای نرم افزاری را برای داده های بزرگ ایجاد کنند. این می تواند شامل روشهای گزارشگری و اجرای پیرامون یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجربی در مقیاس باشد.

5. یک پلت فرم BI در سطح شرکت نیز می تواند تصویب هوش مصنوعی را از طریق الگوریتم ها ، استقرار بهترین روش ها و راه حل ها تسریع کند. در حقیقت ، تخصص تحلیلی عمیق سازمان می تواند در افزایش مؤثر AI و ML کمک کند.

سازمان ها اکنون در اکوسیستم قرار دارند که به طور فزاینده ای به Data Analytics نیاز دارند. هوش مصنوعی ML تفاوت در چیست؟ موفقیت تجاری مهم است. در پایان ، همیشه در انتخاب ابزارهای مناسب برای شغل مناسب بوده است. تجزیه و تحلیل های کلیدی ، تصمیم گیری که شامل پیامدهای قابل توجهی در فناوری است. اما درک تفاوت بین AI ، MLand و وجود دومی در تقویت سابق مهم است

منبع