據調查，人工智能可以將業務生產率提高54%。此外，15%的組織是高級機器學習用戶。

這些統計數據僅僅顯示了人工智能、機器學習和數據分析是如何指導現代世界的，并且在不久的將來也應該如此。

雖然我們確實需要所有三項科學進步來擴展和解決業務問題，但分別理解這些術語以衡量其影響至關重要。

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什么是人工智能?

據《福布斯》報道，全球十大零售商中至少有兩家將在2025年前建立機器人資源。此外，77%的零售商計劃在2021年前引入人工智能，用于倉庫揀選和庫存維護。

人工智能技術是一種將人類能力與計算機理論和發展相結合的技術。簡言之，它的重點是創造類似人類的機器人，能夠執行需要人類能力的任務。

如今，人工智能也稱為狹義人工智能。這意味著它被設計用于執行諸如面部識別、決策和視覺觀察等單一任務。它做得非常好，因為它一次只關注一個問題。

什么是機器學習?

這是一門使計算機能夠預測最佳結果的科學，而無需經過處理。

機器學習增強了有效的網絡搜索、實用的語音識別，并改善了設備中輸出和輸入值的感知，這并不奇怪。

用科學術語來說，機器學習可以定義為研究有助于改進不同計算機程序的計算機算法。它也反映了人類的學習方式，因為它只是人工智能的一個分支。

因此，許多大公司支持并采用新的方法預測消費者行為和機器學習。它為這些組織提供幫助。它可以幫助您分析客戶行為的趨勢，從而支持新產品的開發并為您添加產品。

什么是數據分析?

根據business2community統計數據，67%的首席執行官認為，如果他們能夠正確管理數據，他們的企業可以提高對客戶的了解。

數據分析是一個概念，它支持雙方，無論是人工數據還是機器數據。這是一個利用數據得出他們所掌握信息的結果的過程。

它發現、解釋、可視化并使用工具和技術來刺激業務戰略并獲得良好的結果。如果執行得當，它可以幫助您確定趨勢、發現機會并預測事件或行動。

人工智能與機器學習的區別是什么?

人工智能與思維理論、反應機器、記憶和學習能力有關，而機器學習則是另一個領域。它是人工智能的一個應用，為機器提供所有必要的數據，以提高任務的準確性。它使用算法和程序來解決重大的業務難題。

以下是它們之間的一些區別：

• 人工智能的主要目標是讓設備和機器像人類一樣想象、行為和執行任務，但對于ML，重點是研究和編碼，以使機器能夠掌握數據并產生所需的輸出。
• 在實踐中，人工智能使用深度學習、神經網絡和認知計算來收集數據、分析數據并促進業務自動化流程。例如，它處理多渠道上市、客戶參與、后續購買，并通過基于人工智能的算法自動確定廣告目標。另一方面，ML探索數據和軟件以識別模式并改進算法學習。
• 人工智能的表現幾乎與人類相似，能夠自我糾正、理解和學習。在ML程序中，它們在有限的范圍內執行指定的任務。當向一組數據披露時，它的自校正和學習技術就會起作用。

數據分析與人工智能

人工智能確實包括專家系統和人類智能過程作為優勢，但數據分析具有數據的力量。讓我們來探討這兩者之間的區別。

• 人工智能使用不同的工具，如TensorFlow、PyTorch，來發揮作用。他們還使用不同類型的數據，如向量和嵌入。另一方面，數據分析使用SAS和Python運行結構化或專注于發現模式。
• 人工智能的過程和技術是未來的，基于計算機中的算法來解決面向人類的問題。說到數據分析，其過程包括可視化、數據預處理以及從中提取有價值的見解。
• 數據分析還包括多個過程，如數據科學、軟件工程、數據工程等。在機器學習的情況下，重點是創建類似人類的人工智能系統。

結論

我們了解到，它們都有相似之處，但仍然彼此不同。在人工智能、機器學習和數據分析的幫助下，企業和人們現在可以擴大規模，提高工作效率。因此，明智地利用這些新興技術，讓您的業務飛速發展，以實現最佳目標。