人工智能vs机器学习vs数据分析：它们之间的区别是什么？

据调查，人工智能可以将业务生产率提高54%。此外，15%的组织是高级机器学习用户。

这些统计数据仅仅显示了人工智能、机器学习和数据分析是如何指导现代世界的，并且在不久的将来也应该如此。

虽然我们确实需要所有三项科学进步来扩展和解决业务问题，但分别理解这些术语以衡量其影响至关重要。

什么是人工智能?

据《福布斯》报道，全球十大零售商中至少有两家将在2025年前建立机器人资源。此外，77%的零售商计划在2021年前引入人工智能，用于仓库拣选和库存维护。

人工智能技术是一种将人类能力与计算机理论和发展相结合的技术。简言之，它的重点是创造类似人类的机器人，能够执行需要人类能力的任务。

如今，人工智能也称为狭义人工智能。这意味着它被设计用于执行诸如面部识别、决策和视觉观察等单一任务。它做得非常好，因为它一次只关注一个问题。

什么是机器学习?

这是一门使计算机能够预测最佳结果的科学，而无需经过处理。

机器学习增强了有效的网络搜索、实用的语音识别，并改善了设备中输出和输入值的感知，这并不奇怪。

用科学术语来说，机器学习可以定义为研究有助于改进不同计算机程序的计算机算法。它也反映了人类的学习方式，因为它只是人工智能的一个分支。

因此，许多大公司支持并采用新的方法预测消费者行为和机器学习。它为这些组织提供帮助。它可以帮助您分析客户行为的趋势，从而支持新产品的开发并为您添加产品。

什么是数据分析?

根据business2community统计数据，67%的首席执行官认为，如果他们能够正确管理数据，他们的企业可以提高对客户的了解。

数据分析是一个概念，它支持双方，无论是人工数据还是机器数据。这是一个利用数据得出他们所掌握信息的结果的过程。

它发现、解释、可视化并使用工具和技术来刺激业务战略并获得良好的结果。如果执行得当，它可以帮助您确定趋势、发现机会并预测事件或行动。

人工智能与机器学习的区别是什么?

人工智能与思维理论、反应机器、记忆和学习能力有关，而机器学习则是另一个领域。它是人工智能的一个应用，为机器提供所有必要的数据，以提高任务的准确性。它使用算法和程序来解决重大的业务难题。

以下是它们之间的一些区别：

• 人工智能的主要目标是让设备和机器像人类一样想象、行为和执行任务，但对于ML，重点是研究和编码，以使机器能够掌握数据并产生所需的输出。
• 在实践中，人工智能使用深度学习、神经网络和认知计算来收集数据、分析数据并促进业务自动化流程。例如，它处理多渠道上市、客户参与、后续购买，并通过基于人工智能的算法自动确定广告目标。另一方面，ML探索数据和软件以识别模式并改进算法学习。
• 人工智能的表现几乎与人类相似，能够自我纠正、理解和学习。在ML程序中，它们在有限的范围内执行指定的任务。当向一组数据披露时，它的自校正和学习技术就会起作用。

数据分析与人工智能

人工智能确实包括专家系统和人类智能过程作为优势，但数据分析具有数据的力量。让我们来探讨这两者之间的区别。

• 人工智能使用不同的工具，如TensorFlow、PyTorch，来发挥作用。他们还使用不同类型的数据，如向量和嵌入。另一方面，数据分析使用SAS和Python运行结构化或专注于发现模式。
• 人工智能的过程和技术是未来的，基于计算机中的算法来解决面向人类的问题。说到数据分析，其过程包括可视化、数据预处理以及从中提取有价值的见解。
• 数据分析还包括多个过程，如数据科学、软件工程、数据工程等。在机器学习的情况下，重点是创建类似人类的人工智能系统。

结论

我们了解到，它们都有相似之处，但仍然彼此不同。在人工智能、机器学习和数据分析的帮助下，企业和人们现在可以扩大规模，提高工作效率。因此，明智地利用这些新兴技术，让您的业务飞速发展，以实现最佳目标。