تحليل البيانات. AI. ما هو الفرق ML؟

تحليل البيانات. AI. ما هو الفرق ML؟ - مدونة جاي ناير

اليوم ، هناك تقنيات تحويلية في العالم تتوافق مع الوعد بتحويل أو تغيير النظام البيئي. لقد غيرت الصناعة ذلك والمستخدمين الأوائل ، بينما يحرص الآخرون على فهم أفضل لكيفية تكييف أو تكييف التقنيات الناشئة بفعالية وسلاسة مع مؤسساتهم.

الذكاء الاصطناعي بينهم هو أبعد ما يكون عن مفهوم جديد. لقد كانت التكنولوجيا معنا لبعض الوقت ، لكن الأمور تغيرت. نحن ندرس خيارات الخدمات المستندة إلى السحابة ، وتطبيق الذكاء الاصطناعي في العديد من الوظائف التنظيمية الهامة ، والقوة الحسابية.

في الواقع ، من المتوقع أن ينمو تأثير الذكاء الاصطناعي على العديد من الصناعات بسرعة كبيرة ، وبحلول عام 2025 من المتوقع أن يكون في المليارات المرتفعة. يمثل الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي انتهاكًا ، لكن المنظمات تواصل النضال من أجل التحول الرقمي المستند إلى البيانات. ما هي المشكلة وكيف يمكن حلها؟

النقطة الأساسية هي أن الشركات تدمج حلول الذكاء الاصطناعي في محافظ الأعمال الخاصة بها ، ولكنها تواجه مشكلات مثل السعر والخصوصية والأمن والتكامل وحتى أشكال التنظيم. لكن التحليلات يمكن أن تلعب دورًا في تسريع نشر الذكاء الاصطناعي في الشركات. بعد كل شيء ، من المرجح أن تحصل الإدارة العليا على الذكاء الاصطناعي للشركات التي تنشر التحليلات مرتين.

في حين يرى الكثيرون أن الذكاء الاصطناعي جزء من الثورة الرقمية الكبيرة ، يرى المحللون أنها جزء من التطور الذي يمكن أن يؤدي إلى التنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، يتم تدريب نماذج التعلم الآلي بشكل أكثر فاعلية في قواعد البيانات الكبيرة. وبالمثل ، في منظمة واعية تحليليًا ، من الواضح أن الذكاء الاصطناعي هو تطور طبيعي في تكامل البيانات وإعدادها ومشاركة البيانات وما إلى ذلك.

الذكاء الاصطناعي ، إلى حد ما ، هو الانتقال الصحيح للمؤسسات ذات أنظمة التحليلات الناضجة. تشير الدراسات إلى أن قادة التكنولوجيا العالمية الأكثر نجاحًا في تبني التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يدمجون إستراتيجيات المعلومات في وظائفهم الأساسية - واجهات برمجة التطبيقات والواجهات والمزيد.

تعد سياسة معايير بيانات المؤسسة إحدى الطرق لتبسيط ممارسات التحليل والتعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك ، تساعد سياسات البيانات المذكورة أعلاه في تحديد أصحاب المصلحة ومراقبة المدخلات والاستراتيجيات على مستوى المؤسسة ، وبالتالي الحد من انقطاع الموظفين.

ينمو الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت مع التحليل

يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على مدى فترة من الوقت حسب النضج الذي يعتمد على البيانات ونوعيتها. ويرجع ذلك إلى استثمار منظمات محددة في قاعدة البيانات أو تخزين البيانات ، وهو جزء من عملية تكييف الأصول لتطبيق الذكاء الاصطناعي. بعد كل شيء ، جودة البيانات هي مقياس مباشر لجودة التنبؤات.

بمرور الوقت ، يمكننا التركيز على حل المشكلات المتعلقة بالحصول على بيانات دقيقة وتخزينها حتى تتمكن الشركات من الارتقاء ببيانات الذكاء الاصطناعي والوفاء بوعود ثورة الأعمال. ومع ذلك ، من المهم أن نفهم أن المدخلات والنضج لا يرتبطان دائمًا بالارتباط الإيجابي. على سبيل المثال ، التجارة الإلكترونية لديها أقل نضج ، حتى مع العمق التحليلي في جميع المجالات.

تحليل يمهد الطريق لتبني الذكاء الاصطناعي

في الوقت الحاضر ، تحتاج المؤسسات إلى فهم عميق لمكدس بيانات الأعمال (BI) ، بما في ذلك القدرة على تخزين وإدارة وإدارة البيانات غير المنظمة والمنظمة. هذه الأدوات والأساليب هي أساس استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الفعالة. دعونا نلقي نظرة على الطرق الإضافية التي يمكن أن يؤثر فيها التحليل بشكل إيجابي على مستقبل الذكاء الاصطناعي:

1. يعد الاستثمار في تحليلات البيانات الضخمة أمرًا بالغ الأهمية لنجاح دمج البيانات غير المنظمة والمنظمة ، جنبًا إلى جنب مع مصادر البيانات القديمة مثل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات وإدارة علاقات العملاء.

2. يعزز الاستثمار في بنية بيانات أو استراتيجية كبيرة تقنية BI من التخزين والاسترجاع والنمذجة والاكتشاف والتصور والتعلم الآلي والتحليل.

3. يجب أن تبدأ المنظمات أيضًا في استكشاف الأدوات التي تسمح بتصور وتصور البيانات من قبل المستخدمين النهائيين والشركات نفسها.

4. يمكّن إنشاء أنظمة إدارة أعمال على مستوى المؤسسة الشركات من إنشاء منصات قوية للبيانات الضخمة ، وليس فقط التحليل الوصفي. وقد يشمل ذلك التعلم الآلي ، والذكاء الاصطناعي ، وإعداد التقارير التحليلية التنبؤية والوصفة المنهجية والتنفيذ.

5. يمكن لمنصة BI على مستوى المؤسسة تسريع الذكاء الاصطناعي باستخدام الخوارزميات وأفضل الممارسات والحلول. في الواقع ، تساعد تجربة التحليلات المتعمقة للمؤسسة في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي و ML بشكل أكثر فعالية.

الآن ، أصبحت المؤسسات في نظام بيئي يحتاج بشكل متزايد إلى Datata Analytics. AI. ما هو الفرق ML؟ نجاح الأعمال. في النهاية ، يتعلق الأمر دائمًا باختيار الأدوات المناسبة لتحليل الوظيفة الصحيحة ، واتخاذ القرارات التي تتضمن الآثار التكنولوجية المهمة. ولكن من المهم أن نفهم الفرق بين منظمة العفو الدولية و MLand وسلفها في تصعيدها

المصدر