Différence entre l'IA et l'analyse des données

L'intelligence artificielle (IA) a attiré l'attention de presque tout le monde, des cadres supérieurs d'une organisation à une personne moyenne marchant dans la rue. Il est difficile de croire à quel point une idée a changé la donne pour les particuliers et les entreprises. Ce qui était autrefois considéré comme le battage médiatique est devenu une sensation mondiale en très peu de temps. Aujourd'hui, nous sommes au milieu de l'évolution de l'ère numérique, où il y a une énorme quantité de puissance de calcul et de données entre les mains de presque tout le monde. Les données sont l'actif le plus important ces jours-ci. Et maintenant, nous avons la capacité de consommer et de traiter des volumes de données qui n'étaient pas possibles auparavant. Les organisations adoptent la prise de décision basée sur les données et les entreprises se tournent vers l'IA pour leurs produits qui se vantent. Malheureusement, l'analyse et les communautés de l'IA ne font rien pour collaborer et communiquer entre eux, ce qui, à son tour, combler l'écart entre les deux champs.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?

Selon Schalkoff, l'intelligence artificielle (ou simplement appelée IA) est un domaine d'étude qui cherche à expliquer et à imiter le comportement intelligent en termes de processus de calcul. Dans un sens plus général, l'IA est une technologie qui aide à faciliter divers processus de manière plus autonome et automatique, avec peu ou pas d'intervention d'un utilisateur humain. L'IA est la création de machines intelligentes qui fonctionnent, pensent et répondent comme des humains. Il s'agit d'une technologie remarquablement réussie qui vise à mettre en œuvre l'intelligence humaine dans les machines et à créer des systèmes qui recueillent des données, de les traiter, de prédire les résultats et, finalement, à améliorer la vie humaine. L'IA comprend un ensemble d'algorithmes qui utilisent des informations sous forme de données pour prendre des décisions et effectuer des tâches, tout comme les humains. Presque tous les programmes d'IA sont développés pour une sorte de résolution de problèmes, qu'il s'agisse d'interpréter une scène visuelle, d'analyser une phrase ou de planifier une séquence d'actions du robot.

Qu'est-ce que l'analyse des données?

L'analyse des données est la science de l'analyse des données brutes dans le but de tirer des conclusions et de soutenir la prise de décision de ces informations afin d'améliorer la productivité et le gain d'entreprise. Il s'agit de données; Plus de données ont été créées au cours des deux dernières années que dans toute l'histoire de la race humaine. Auparavant, la plupart des ensembles de données électroniques étaient structurés et s'intégraient dans les bases de données. Mais aujourd'hui, nos vies numériques rendent les mégadonnées encore plus grandes, grâce au monde connecté et la plupart des données générées ne sont pas au format structuré, par exemple, les images, les vidéos et les fichiers de données vocales. C'est là que l'analyse des données arrive à la photo. Ces énormes volumes de données doivent être analysés afin d'en générer des informations exploitables. L'analyse des données fait référence à l'analyse des grands ensembles de données pour le soutien de la prise de décision. L'analyse des données peut généralement être divisée en plusieurs phases. Les données sont évaluées, nettoyées et filtrées, visualisées et analysées, et les résultats sont enfin interprétés et évalués.

Différence entre l'IA et l'analyse des données

Définition

- L'IA est la simulation de l'intelligence et du comportement de type humain dans les machines, en particulier les systèmes informatiques. L'IA est une branche de l'informatique qui concerne la création de machines intelligentes qui peuvent être programmées pour penser et réagir comme les humains et imiter leurs actions. L'analyse des données, en revanche, fait référence aux techniques d'analyse des données brutes afin de dériver des informations précieuses des données. Il se réfère à l'analyse de grands ensembles de données, à l'aide de systèmes informatiques spécialisés, pour tirer des conclusions des informations qu'ils contiennent pour le soutien de la prise de décision.

But

- Le but de l'IA est de créer des systèmes experts qui présentent un comportement intelligent - des systèmes qui comprennent, pensent, apprennent, répondent, réagissent et se comportent comme la façon dont les humains font. L'idée est de créer des machines qui peuvent fonctionner avec peu ou pas de supervision humaine afin qu'ils puissent trouver des solutions à des problèmes complexes à la manière plus humaine. L'objectif de l'analyse des données est de donner un sens aux données brutes pour les prédictions, la prise de décision et beaucoup d'autres choses. Les données brutes sont organisées et organisées, interprétées et évaluées afin que des informations pertinentes ou utiles puissent en être extraites.

Applications

- Les applications d'analyse de données peuvent être largement classées comme descriptives, prédictives et normatives. L'analyse descriptive mine les référentiels de données massives pour extraire des modèles potentiels dans les données; Les analyses prédictives combinent des données massives provenant de différentes sources pour prédire les tendances ou les événements futurs; et l'analyse normative aident à évaluer l'impact des différentes décisions possibles. Les industries d'exploration du pétrole et du gaz utilisent des analyses normatives pour optimiser le processus d'exploration. Les industries utilisent des analyses prédictives pour prédire les défaillances de la machine.

Les IA sont conçus pour être utilisés dans les robots, tels que ceux conçus pour les applications industrielles tandis que certains sont utilisés pour les missions de sauvetage, capables de naviguer dans divers terrains. D'autres IA sont bonnes pour le resserrement des données et faciliter diverses tâches d'analyse de données. L'IA est une partie cruciale de la vie humaine quotidienne et il est presque partout - du support client automatisé et de l'assistant numérique basé sur la voix de l'industrie des soins de santé et des secteurs financiers, aux voitures autonomes et aux appareils de maison intelligents, partout.

AI VS. Analyse des données: graphique de comparaison

Résumé de l'IA vs. Analyse des données

En un mot, l'IA est une collection de technologies qui visent à extraire les informations et les modèles de grands ensembles de données et la prise de décisions éclairées sur la base des informations. Pour cette IA, il faut des données de qualité et sans outils d'analyse de données de qualité, l'IA ne peut pas évaluer les données et faire des prédictions, ne peut donc pas fournir des informations précieuses. Ainsi, l'analyse des données et l'IA sont étroitement liées les unes aux autres et comprendre la différence entre les deux consiste à choisir les bons outils pour le bon travail.