¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático, minería de datos e inteligencia de negocios? ¿Cómo están relacionados?

Nadie hubiera pensado nunca estar rodeado principalmente de datos y máquinas. Además, tales datos y máquinas nos están ayudando a formar estrategias para hacer crecer múltiples pliegues.

Con tantos desarrollos de TI ocupando un lugar crucial en todas las organizaciones en todo el mundo, no es sorprendente que los términos de TI se mezclen, se mezclen e incluso se intercambien. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la minería de datos y la inteligencia empresarial son una combinación de conceptos y términos interconectados entre sí pero diferentes.

No obstante, comprendamos cada concepto y su propósito, ya que todos juegan un papel importante en el mundo de la ciencia de datos.

La Inteligencia Artificial es el estudio de la creación de agentes inteligentes. Para simplificar esto, es enseñarle a una computadora a comportarse y realizar una actividad como lo haría un agente inteligente (por ejemplo, un humano). Google Now, Siri, Cortana, etc. no son más que IA. Estos asistentes personales digitales inteligentes lo ayudan a entregar información útil cuando les pregunta algo usando su voz.

Aprendizaje automático : es la ciencia de crear algoritmos y programas que aprenden por sí mismos. Una vez diseñados, no necesitan un humano para mejorar. Algunas de las aplicaciones comunes del aprendizaje automático incluyen: búsqueda en la web, filtros de correo no deseado, sistemas de recomendación, colocación de anuncios, calificación crediticia, detección de fraude, comercio de acciones, visión por computadora y diseño de medicamentos. Una manera fácil de entender es esto: es humanamente imposible crear modelos para cada posible búsqueda o spam, por lo que hace que la máquina sea lo suficientemente inteligente como para aprender por sí misma. Cuando automatiza la parte posterior de la minería de datos, se conoce como aprendizaje automático.

En la minería de datos , las reglas de asociación se crean analizando los datos para los patrones frecuentes de si / luego, luego utilizando los criterios de soporte y confianza para ubicar las relaciones más importantes dentro de los datos. El soporte es la frecuencia con la que aparecen los elementos en la base de datos, mientras que la confianza es la cantidad de veces que las declaraciones son precisas

Business Intelligence es el proceso de interpretación de datos pasados. Los analistas de negocios realizan un trabajo cuidadoso, basado en el diseño, que incluye la recopilación de grandes cantidades de información (llamada Big Data) para obtener respuestas concretas. El verdadero valor de la inteligencia empresarial es su accesibilidad, que se utiliza ampliamente en la toma de decisiones estratégicas.

¿Como están relacionados?

La minería de datos utiliza estadísticas y otros lenguajes de programación para encontrar patrones ocultos en los datos para explicar un determinado fenómeno. Ayuda a construir una percepción sobre los datos usando matemáticas y programación.

Machine Learning implementa técnicas de minería de datos, así como otros algoritmos para desarrollar modelos de lo que sucede detrás de algunos datos para pronosticar resultados futuros.

La inteligencia artificial utiliza modelos desarrollados por Machine Learning y otros algoritmos para conducir a un comportamiento inteligente. La IA está muy basada en la programación.

• La minería de datos demuestra patrones
• Pronósticos de Machine Learning con modelos
• La inteligencia artificial da forma a los comportamientos.

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Desde un punto de vista estratégico simple, todos los términos están relacionados entre sí. Un tipo de ciclo para la gestión de datos de calidad y estándares comerciales.

Inteligencia artificial : una rama relacionada con la informática que actúa como humano en diversas actividades, como traductor de idiomas, toma de decisiones, etc. Sin embargo, ayuda en la inteligencia empresarial a adquirir una actividad de análisis de datos distinta.

Aprendizaje automático : es parte de la inteligencia artificial, básicamente funciona sin programación. Cada vez que los datos se actualizan a uno existente, la configuración de aprendizaje automático se centra en el desarrollo de diversas aplicaciones de bases de datos.

Minería de datos: un proceso en el que los datos sin procesar se extraen de varias bases de datos grandes que se convierten en información útil. La minería de datos ayuda a las empresas a refinar e investigar información útil.

Inteligencia empresarial : BI comprende distintas aplicaciones de software para capturar y analizar datos de varios recursos o fuentes de datos sin procesar. Las empresas usan BI para mejorar su poder de toma de decisiones comerciales, identifica oportunidades comerciales, crea muchas herramientas para procesar el sistema empresarial, etc. BI actúa como analítico para procesar el negocio en el camino correcto.

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Permítanme primero transmitir la noción de cómo están relacionados. Los “algoritmos” son una forma de manipular los datos para lograr el resultado deseado. Dicho esto, si tiene algoritmos eficientes, cualquier tipo de inteligencia es posible, omni inteligencia. Lógicamente e intuitivamente somos algoritmos, la fotosíntesis en las plantas tiene un algoritmo o un torrente de un milenio cambiante de algoritmos que se desvían, median y articulan el flujo de datos. Las células en su cuerpo deben tener un algoritmo funcional.

Inteligencia artificial: ahora que puede tener una idea acerca de los algoritmos, debe comprender que la conciencia es un campo algorítmico cuántico. ¿Qué quiero decir con eso? En la mente, los algoritmos están en la escala cuántica, este término ‘campo cuántico’, para la mente se está incendiando en estos días, citado por Michio Kaku, el creador de la teoría de cuerdas. La mente está gobernada por o su funcionamiento a escala cuántica, por algoritmos cuánticos, la manipulación de datos a nivel atómico. Estamos muy lejos de construir una inteligencia artificial porque los cimientos de la computadora electrónica y la mente son muy diferentes. Esto crea muchas complicaciones para los científicos informáticos que trabajan en el desarrollo de IA porque tienen que agregar nuevas subrutinas de hardware, nuevos circuitos Cada vez que la computadora intenta imitar a un humano, cuando una IA responde a una de sus preguntas, nadie puede decir que realmente respondido, es solo una máquina que responde a una entrada, que ya está programada en su interior. Entonces, ¿cómo puedes saber que no eres diferente? Puede y, de hecho, es una máquina tan avanzada que es otro nivel completo. La diferencia fundamental entre la mente y la IA es que la mente, cada vez que aprende algo, sus vías neuronales cambian, se deterioran o forman una nueva. Para cuando lees esta respuesta casi, de hecho, todos tus circuitos mentales han cambiado. Trillones de billones de neuronas murieron y se formaron o terminaron más sinapsis.

Aprendizaje automático: es una capa de IA, la máquina nunca aprende, le enseñamos a través de diferentes algoritmos cómo procesar la información y qué información emitir. Considere mi técnica que utilizo para escribir una trama de una historia, ya que usted y yo no hemos llegado tan lejos, debo darle mi propio ejemplo construido de un algoritmo. Lo llamo la “Esfera imaginaria”, y es un simplón, se lo digo a los escritores en desarrollo, también lo estoy desarrollando por ahora.

• Donde quiera que estés ahora imagina un cuerpo redondo 3d transparente. Es una forma de meditación y el cuerpo debe colocarse justo en el centro de lo que sea su sentido espacial en este momento.
• En segundo lugar, si hay personas a su alrededor, escuche lo que tienen que decir (eso es información). Siempre que se alcanza un punto de conversación como, por ejemplo, un tema termina, debe agregar otra capa dentro de la esfera y recordar esa capa como el punto de conversación espacialmente.
• Siga haciendo esto y agregue colores, por colores quiero decir que siempre que se alcanza un punto de conversación (un algoritmo escaneará las ondas cerebrales a través del hardware, las ondas de emoción y risa) que es humorístico o emocionante, luego agregue la capa como un color específico.
• Eso es todo, si puedes hacer veinte capas dentro de tu cabeza, te felicitaría. Como ya tiene la capacidad de hacer una trama, comience una conversación sobre el tema que desea escribir y recuerde los puntos de conversación de color espacial. La trama vendrá automáticamente.

Es un algoritmo, un plan de gestión de datos que se puede usar más tarde para que la IA responda una pregunta que pueda entusiasmar al individuo. No he sido muy discreto anteriormente, porque hay muchos detalles sangrientos. Lo que necesita saber es que nuestra mente crea algoritmos cada vez que aprendemos algo, el algoritmo de lo que aprendimos, de cómo almacenar, de cómo recuperar, cuándo recuperarlo.

Creo que he respondido a la mayoría de sus preguntas, la minería de datos y la inteligencia empresarial no son mi área de especialización, pero están relacionadas a través de algoritmos. Creo que si entendiste lo que intenté explicar, entonces cubre mucha intuición, puedo darte muchos ejemplos, pero una vez que lo entiendas, creo que una simple búsqueda en Google haría el trabajo.

Espero haber sido de ayuda.

La respuesta de Rahul hace un buen trabajo al identificar aspectos diferenciadores de estas cuatro disciplinas. Hasta cierto punto, todos comparten el uso de métodos y principios estadísticos de la ciencia de datos. Más importante aún, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se pueden utilizar para la minería de datos y la inteligencia empresarial.

Esta charla de Anand Kulkarni, científico jefe de LeadGenius, ofrece una idea de dónde convergen el ai, el aprendizaje automático, la minería de datos y la inteligencia de negocios / marketing.

Ventas basadas en datos que se escalan: creación de inteligencia artificial que vende [Video y diapositivas]

Este es un período de razonamiento computarizado (AI), la definición más reciente y directa de AI es que es un esfuerzo conjunto de aprendizaje automático y una adaptación profunda (el aprendizaje profundo es un salto brusco). Un gran número de nosotros conocemos el término o hemos leído algunos artículos sobre qué es la IA y cómo indudablemente cambiará el mundo. La verdad del asunto es que una gran cantidad de los gigantes gigantes, incluidos Google, Facebook y los destinos comerciales de Internet, por ejemplo, Amazon y Alibaba, y otros, acaban de comenzar a ejecutar AI para sus negocios. Lea más para saber más sobre Crecimiento de Inteligencia Artificial.

LA MEJOR MANERA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU CRECIENTE INFLUENCIA

Le sugiero que lea este blog de BitCot Technologies.

Responde brevemente a su pregunta, y de manera perfecta, además, proporciona las plataformas que implementan AI / Machine Learning / Deep Learning y minería de datos.

Este enlace me ayudó a comprender la diferencia y la relación entre las disciplinas mencionadas. Vale la pena leerlo.
http://shakthydoss.com/what-is-t …