人工知能と機械学習とデータ分析の違いは何ですか?

調査によると、人工知能はビジネスの生産性を 54% 向上させることができます。さらに、15% の組織は高度な機械学習ユーザーです。

これらの統計は、AI、機械学習、データ分析が現代の世界をどのように導いているか、そして近い将来もそうあり続けるはずであることを示しています。

ビジネス上の問題を拡大して解決するには、3 つの科学的進歩すべてが必要ですが、その影響を測定するには、これらの用語を個別に理解することが重要です。

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フォーブス誌によると、世界のトップ10小売業者のうち少なくとも2社が2025年までにロボットリソースを確立するだろう。さらに、小売業者の 77% が 2021 年までに倉庫のピッキングと在庫管理に AI を導入する予定です。

人工知能技術は、人間の能力とコンピュータの理論および開発を組み合わせた技術です。つまり、人間の能力を必要とするタスクを実行できる人間のようなロボットの作成に重点を置いています。

今日では、人工知能は狭義のAIとも呼ばれています。つまり、顔認識、意思決定、視覚観察などの単一のタスクを実行するように設計されています。一度に 1 つの問題に焦点を当てているため、非常にうまく機能します。

これは、コンピューターが処理を経ることなく最良の結果を予測できるようにする科学です。

機械学習が、効果的な Web 検索、便利な音声認識、デバイスにおける出力と入力の値の認識の向上に役立っていることは驚くことではありません。

科学的に言えば、機械学習は、さまざまなコンピュータプログラムの改善に役立つコンピュータアルゴリズムの研究として定義できます。これは人工知能の 1 つの分野に過ぎないため、人間がどのように学習するかも反映しています。

その結果、多くの大企業が消費者行動の予測や機械学習への新しいアプローチをサポートし、採用しています。これらの組織に支援を提供します。顧客行動の傾向を分析し、新製品の開発や製品の追加をサポートします。

business2community の統計によると、CEO の 67% は、データを適切に管理すれば、自社の顧客理解を深めることができると考えています。

データ分析は、人間のデータであろうと機械のデータであろうと、両方の側面をサポートする概念です。データを使用して、保有する情報に基づいて結果を導き出すプロセスです。

ビジネス戦略を刺激し、良好な結果を達成するためのツールとテクニックを発見、解釈、視覚化し、使用します。正しく実行すれば、傾向を特定し、機会を見つけ、イベントやアクションを予測するのに役立ちます。

人工知能は心の理論、反応機械、記憶、学習能力に関連していますが、機械学習は別の分野です。これは、タスクの精度を向上させるために必要なすべてのデータを機械に提供する人工知能のアプリケーションです。アルゴリズムとプログラムを使用して、大きなビジネス上の問題を解決します。

以下にそれらの違いをいくつか示します。

AI の主な目的は、デバイスやマシンが人間のように考え、行動し、タスクを実行できるようにすることですが、ML では、マシンがデータを把握して目的の出力を生成できるようにするための研究とコーディングに重点が置かれています。
実際には、AI はディープラーニング、ニューラルネットワーク、コグニティブコンピューティングを使用してデータを収集、分析し、ビジネス自動化プロセスを促進します。たとえば、マルチチャネルのリスト、顧客エンゲージメント、その後の購入を処理し、AI ベースのアルゴリズムを通じて広告のターゲティングを自動化します。一方、ML はデータとソフトウェアを調査してパターンを識別し、アルゴリズム学習を改善します。
AI はほぼ人間と同じように動作し、自己修正、理解、学習が可能です。 ML プログラムでは、限られた範囲内で指定されたタスクを実行します。一連のデータにさらされると、自己修正機能と学習技術が発揮されます。

人工知能にはエキスパートシステムや人間の知能プロセスが利点として含まれていますが、データ分析にはデータの力があります。両者の違いを見てみましょう。

人工知能は、TensorFlow や PyTorch などのさまざまなツールを使用して動作します。また、ベクトルや埋め込みなどのさまざまな種類のデータも使用します。一方、データ分析では、SAS と Python を使用して構造化された実行を行うか、パターンの発見に重点を置きます。
人工知能のプロセスとテクノロジーは未来のものであり、人間中心の問題を解決するためのコンピューターのアルゴリズムに基づいています。データ分析のプロセスには、視覚化、データの前処理、そしてそこから貴重な洞察を抽出することが含まれます。
データ分析には、データサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、データエンジニアリングなどの複数のプロセスも含まれます。機械学習の場合、人間のような人工知能システムの作成に重点が置かれています。