Изучение диаграммы Венна двух направлений науки о данных, а также их влияние на бизнес в индустрии потребительских товаров

Софи Гимарайнш | 21 июня 2021 г.

Искусственный интеллект (ИИ) в наши дни повсюду — мигните, и для него появится новое применение, новый взгляд на него и, возможно, даже новое имя для него. Но то, что кажется похожим, на самом деле может быть чем-то совершенно другим. Главный пример? Искусственный интеллект и машинное обучение.

Хотя ИИ и машинное обучение (МО) фундаментально взаимосвязаны, они не означают одно и то же. То, что это взаимозаменяемые термины, является распространенным заблуждением многих людей в наши дни — даже профессионалов CPG, которые используют AI или ML, чтобы помочь им более эффективно выполнять свою работу, особенно когда речь идет о планировании и прогнозировании спроса. В этой статье мы углубимся в ключевые различия и сходства между ИИ и МО и рассмотрим, как их можно применять для бизнеса в различных отраслях, особенно в сфере потребительских товаров.

Что такое наука о данных?

Наука о данных относится к научному процессу извлечения знаний из структурированных и неструктурированных данных, а затем к применению этих знаний в различных функциях. Например, бренды потребительских товаров используют различные алгоритмы (или модели) для своих внутренних или внешних наборов данных, а затем используют эти знания для принятия ключевых решений по планированию спроса в своей цепочке поставок.

Что такое искусственный интеллект?

ИИ может вызывать образы быстрых перемен, будущего и, возможно, даже антиутопии, но эти стереотипы имеют разную степень достоверности. Быстрое изменение, да; ИИ — это область науки о данных, которая быстро растет, меняется и влияет на наш мир. Будущее, но не совсем: ИИ здесь, сейчас, в сегодняшнем мире и широко применим. А антиутопия? Точно нет. ИИ формирует вашу жизнь так, как вы, возможно, даже не подозреваете: вы взаимодействуете с ним каждый раз, когда садитесь в Uber или разговариваете с Amazon Alexa, например, или каждый раз, когда просматриваете свои ленты в социальных сетях.

Искусственный интеллект — это отрасль науки о данных, в которой машины (то есть компьютеры) могут принимать решения и выполнять задачи аналогично — и предположительно лучше — людям: они используют логику и правила, могут чувствовать, адаптироваться и действовать. ИИ иногда называют цифровым мозгом, но его проще понимать как концепцию, в которой машины выполняют интеллектуальные задачи, имитирующие поведение человека в определенных ситуациях. У него есть свои недостатки по сравнению с человеческим интеллектом, но во многих отношениях ИИ — особенно когда он специфичен для отрасли — может легко превзойти способности человека к прогнозированию и, следовательно, может более успешно выполнить задачу или достичь цели. продуктивно и эффективно.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это метод обработки данных, который используется для достижения ИИ. Машинное обучение можно очень просто охарактеризовать как ветвь (или подмножество) ИИ, в которой алгоритмы приобретают знания, постоянно идентифицируя и делая выводы из шаблонов среди различных наборов данных, а затем применяя эти знания для максимизации производительности задачи. В случае планирования спроса модель машинного обучения извлекает уроки из поступающих данных, а затем автоматически итерирует внутри себя и в конечном итоге определяет новые, точные, оптимальные решения практически без вмешательства человека, что улучшает результаты, такие как точность.

(Машинное обучение само по себе имеет подмножества, включая классическое машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети — специфичность возрастает по мере того, как вы спускаетесь по пищевой цепочке науки о данных. Однако наиболее существенное различие остается между ИИ и МО.)

ИИ и машинное обучение: диаграмма Венна

Вы не говорите «квадрат», когда имеете в виду «прямоугольник», и вы не говорите «искусственный интеллект», когда имеете в виду «машинное обучение». Различия и совпадения между ИИ и МО могут показаться не столь очевидными, но если эти новые технологии играют хотя бы небольшую роль в вашем бизнесе, крайне важно знать их приложения вдоль и поперек — и иметь полное представление о силах, которые создают такую ​​мощную платформу. путь вперед.

Еще раз, искусственный интеллект и машинное обучение могут показаться одним и тем же, и хотя они определенно связаны, важно различать их. Самый простой способ выразить это? Один касается выполнения задач; другой - об обучении самостоятельно.

Машинное обучение является подполем ИИ и описывает процесс, посредством которого машины учатся и адаптируются посредством итеративной алгоритмической деятельности, обучаясь самостоятельно без дополнительного программирования или вмешательства человека. Другими словами, учиться на собственном опыте. ИИ описывает, когда машины выполняют задачи, имитирующие возможности человека; ИИ использует информацию, которую предоставляет машинное обучение, и становится цифровым мозгом вашего бизнеса.

Заключительные мысли: применение ИИ

Связь между искусственным интеллектом и машинным обучением на самом деле имитирует другую часто путаемую связь: планирование спроса и прогнозирование спроса — два термина, которые используются взаимозаменяемо, но совершенно разные. Планирование спроса — это процесс прогнозирования и изменения вашей операционной стратегии для удовлетворения прогнозируемого спроса; прогнозы спроса — это фактический результат, результат вашего процесса планирования. Одно является функцией другого — точно так же, как AI и ML. Все больше и больше компаний в индустрии потребительских товаров внедряют и инвестируют в инновационные технологии, которые могут укрепить их процесс планирования спроса и унифицировать их операции в цепочке поставок, такие как искусственный интеллект. Почему? Потому что ИИ может автоматизировать ряд задач и выполнять их быстрее и точнее, чем команда людей. Среди преимуществ ИИ можно отметить возможность:

  • Исключите ручную работу, отнимающую время и мешающую росту.
  • Повысьте точность прогнозирования базового спроса.
  • Держите свою команду в тонусе.
  • Привнесите гибкость в свой бизнес.
  • Помогите вашим отношениям со сторонними организациями работать более гладко.
  • Быстро предоставляйте полезные сведения.

О Юнионкрат

Unioncrate — это интегрированная платформа бизнес-планирования (IBP) на базе искусственного интеллекта, которая предоставляет прогнозы спроса с непревзойденной точностью, возможностью совместной работы и практическим анализом, что позволяет брендам потребительских товаров планировать и реализовывать гибкие стратегии цепочки поставок одним нажатием кнопки.