Gegevensanalyse. AI. Wat is het ML-verschil?

Gegevensanalyse. AI. Wat is het ML-verschil? - Jay Nair Blog

Tegenwoordig zijn er transformatieve technologieën in de wereld die consistent zijn met de belofte om het ecosysteem te transformeren of te veranderen. De industrie heeft het en early adopters getransformeerd, terwijl anderen graag beter willen begrijpen hoe ze opkomende technologieën effectief en soepel kunnen aanpassen of aanpassen aan hun organisaties.

Onder hen is kunstmatige intelligentie verre van een nieuw concept. Technologie is al een tijdje bij ons, maar de dingen zijn veranderd. We kijken naar de mogelijkheden voor cloudgebaseerde services, de toepassing van AI in verschillende belangrijke organisatorische functies en de rekenkracht.

In feite wordt verwacht dat de impact van AI op verschillende industrieën zeer snel zal groeien, en tegen 2025 naar verwachting in de hoge miljarden zal zijn. AI of kunstmatige intelligentie is een overtreding, maar organisaties blijven worstelen met datagedreven digitale transformatie. Wat is het probleem en hoe kan het worden opgelost?

Het punt is dat bedrijven AI-oplossingen opnemen in hun bedrijfsportfolio's, maar worden geconfronteerd met kwesties als prijs, privacy, beveiliging, integratie en zelfs vormen van regulering. Maar analytics kan een rol spelen bij het versnellen van de inzet van AI in ondernemingen. Bedrijven die analyses inzetten, hebben immers tweemaal zoveel kans om door het senior management te worden overgenomen als AI.

Velen beschouwen AI als een onderdeel van de grote digitale revolutie, maar analisten beschouwen het als onderdeel van de evolutie die kan leiden tot de succesvolle implementatie van AI. Machine learning-modellen worden bijvoorbeeld het meest effectief opgeleid in grote databases. Evenzo is het in een organisatie die analytisch bewust is, duidelijk dat AI een natuurlijke ontwikkeling is in gegevensintegratie en -voorbereiding, gegevensuitwisseling, enzovoort.

Kunstmatige intelligentie is in zekere zin de juiste overgang voor organisaties met volwassen analysesystemen. Studies tonen aan dat wereldwijde technologieleiders die het meest succesvol zijn in het toepassen van op AI gebaseerde technologieën, vaak informatiestrategieën opnemen in hun kernfuncties - API's, interfaces en meer.

Het gegevensnormenbeleid voor ondernemingen is een manier om analyse en machine learning-praktijken te vereenvoudigen. Bovendien helpt het bovengenoemde gegevensbeleid bij het identificeren van belanghebbenden en het bewaken van bedrijfsbrede inputs en strategieën, waardoor de personeelsstoring wordt verminderd.

AI groeit met de tijd door analyse

Kunstmatige intelligentie en machine learning werken gedurende een bepaalde periode, afhankelijk van de volwassenheid, die afhangt van de gegevens en hun kwaliteit. Dit komt door de investering van specifieke organisaties in de database of gegevensopslag, die deel uitmaakt van het proces van aanpassing van activa om AI te implementeren. Datakwaliteit is immers een directe maat voor de kwaliteit van de voorspellingen.

In de loop van de tijd kunnen we ons concentreren op het oplossen van problemen met het verkrijgen en opslaan van nauwkeurige gegevens, zodat bedrijven AI-gegevens kunnen waarmaken en de belofte van bedrijfsrevolutie kunnen waarmaken. Het is echter belangrijk om te begrijpen dat input en volwassenheid niet altijd geassocieerd zijn met positieve correlatie. Zo heeft e-commerce de minste volwassenheid, zelfs met analytische diepgang op alle gebieden.

Analyse die de weg vrijmaakt voor AI-acceptatie

Op dit moment moeten organisaties een diepgaand begrip hebben van de bedrijfsgegevens (BI) -stapel, inclusief de mogelijkheid om ongestructureerde en gestructureerde gegevens op te slaan, te beheren en te beheren. Deze tools en methoden vormen de basis van effectieve AI-strategieën. Laten we eens kijken naar aanvullende manieren waarop analyse een positieve invloed kan hebben op de toekomst van AI-gebaseerd:

1. Investeren in big data-analyse is van cruciaal belang voor het succes van het integreren van ongestructureerde en gestructureerde gegevens, samen met oudere gegevensbronnen zoals ERP- en CRM-systemen.

2. Investeren in een big data-architectuur of -strategie versterkt de BI-technologie van opslag, retrieval, modellering, ontdekking, visualisatie, machine learning en analyse.

3. Organisaties moeten ook beginnen met het verkennen van tools die visualisatie en visualisatie van gegevens door eindgebruikers en het bedrijf zelf mogelijk maken.

4. Door bedrijfsbrede bedrijfsbeheersystemen te creëren, kunnen bedrijven robuuste platforms voor big data creëren, niet alleen beschrijvende analyse. Dit kan onder meer machine learning, kunstmatige intelligentie, voorspellende en voorschriftanalyserapportage en implementatiemethodologieën zijn.

5. BI-platform op ondernemingsniveau kan AI versnellen met behulp van algoritmen, best practices en oplossingen. In feite helpt de diepgaande analyse-ervaring van de organisatie om AI en ML effectiever te benutten.

Nu bevinden organisaties zich in een ecosysteem dat steeds vaker Datata Analytics nodig heeft. AI. Wat is het ML-verschil? zakelijk succes. Uiteindelijk gaat het altijd om het kiezen van de juiste tools voor de juiste job.key-analyse, het nemen van beslissingen met belangrijke technologische implicaties. Maar het is belangrijk om het verschil tussen AI, ML en zijn voorganger te begrijpen in zijn escalatie

Bron