علم البيانات مقابل الذكاء الاصطناعي - ما هي الاختلافات؟

مع التقدم التكنولوجي ، هناك العديد من الفرص الوظيفية التي ظهرت. بالتأكيد ، قد تكون على دراية بالذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات. حسنًا ، هاتان التقنيتان هما أهم التقنيات التي تتجه في عصر اليوم. إنه مطلوب بشدة في جميع أنحاء العالم وهذا هو سبب الطلب أيضًا على الأفراد ذوي المهارات المطلوبة. نظرًا لأنك قد تتساءل ما هو الفرق بالضبط بين الاثنين ، فلنستكشف هذا المنشور بطريقة أفضل. علم البيانات هو الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي في بعض العمليات ولكن ليس بالكامل. يساهم علم البيانات أيضًا في الذكاء الاصطناعي إلى حد ما. يدرك الكثير من الناس أن علم البيانات المعاصر ليس سوى ذكاء اصطناعي ، لكن هذا ليس صحيحًا على الإطلاق. دعونا نفهم المزيد عن علم البيانات مقابل الذكاء الاصطناعي من أجل الوضوح.

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو أحد القطاعات الشائعة التي كانت رائدة في مجال تكنولوجيا المعلومات اليوم. لقد قيل أنه قد خلق مساحة في كل صناعة تقريبًا. إنها نسخة واسعة النطاق ترتبط عادةً بعملية البيانات ونظامها. ينصب تركيز علم البيانات على مجموعات من البيانات للحصول على معلومات قيمة. في مثل هذا القطاع ، تعمل البيانات مثل الوقود الذي يساعد في جمع جميع المعلومات المهمة المرتبطة بالمنظمة. بهذه الطريقة يصبح من السهل تحديد الاتجاهات السائدة في السوق حاليًا.

يتضمن مجالات أساسية مختلفة مثل الرياضيات والإحصاء والبرمجة على سبيل المثال لا الحصر. يتمثل دور عالم البيانات في الحصول على جزء من المعرفة الجيدة في هذه الموضوعات إلى جانب معرفة خوارزميات التعلم الآلي لفهم الأنماط والاتجاهات في البيانات. هذا يتطلب الكثير من التفاني والتركيز والمهارات. هناك عملية معينة لعلم البيانات يجب فهمها. يتضمن التلاعب ، واستخراج البيانات ، والتصور ، وصيانة البيانات على سبيل المثال لا الحصر. بمساعدة علماء البيانات ، يمكن للصناعات اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. إلى جانب ذلك ، يمكنهم أيضًا تقييم الأداء ومعرفة ما إذا كان يلزم إجراء بعض التغييرات لتعزيز أدائهم.

موصى به لك: التنقيب التكنولوجي في البيانات العميقة: البحث عن الكنوز العالمية الحقيقية.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

على عكس علم البيانات ، فإن الذكاء الاصطناعي (AI). إنه ذكاء قائم على الآلة. تم تصميم هذا النوع من التكنولوجيا لنشر الذكاء البشري الطبيعي. أفضل جزء في هذا النوع من الذكاء هو أنه يمكنك فرض الذكاء البشري وحتى محاكاته في الآلة. يستخدم هذا النوع من التكنولوجيا العديد من الخوارزميات التي تساعد في مساعدة الإجراءات المستقلة. ذكرت العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي التقليدية أهدافها بوضوح.

في وقت اليوم ، تتجه خوارزميات الذكاء الاصطناعي المعاصرة التي تشبه فهم أنماط البيانات بعمق ثم الخروج بالهدف الصحيح. يستخدم هذا النوع من الذكاء أيضًا العديد من مبادئ هندسة البرمجيات لإنشاء حلول للقضايا الحالية. قد تكون على دراية بعمالقة مثل Amazon و Google و Facebook. حسنًا ، لقد أدى ذلك إلى الاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي لإنشاء نظام مستقل. بالحديث عن ذلك ، فإن أفضل مثال على ذلك هو AlphaGo من Google. إنه نظام مستقل للعب Go-play تمكن حتى من هزيمة Ke Jie ، الذي كان اللاعب الخبير الأول AlphaGo. استفاد برنامج AlphaGo بالكامل من الشبكات العصبية الاصطناعية المستوحاة من عصاب البشر الذين استوعبوا المعلومات بمرور الوقت.

ما هي الاختلافات؟

الآن بعد أن أصبح لديك فهم واضح لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي ، قد يكون لديك بعض الشكوك في ذهنك. وبشكل أكثر تحديدًا قد تتساءل - ما هو الخيار الصحيح للاختيار؟ هل الذكاء الاصطناعي أم علم البيانات؟ يمكن أن تساعدك المعلومات الواردة أدناه على فهم الاختلاف والانتقال إلى القرار.

1 نطاق

هناك مجال واسع لعلوم البيانات. هذا يعني أنه لا يوجد حد لجمع البيانات. يتضمن عمليات البيانات المختلفة التي بالطبع غير موجودة في الذكاء الاصطناعي. بغض النظر عن المصدر والوسيلة التي تجمع البيانات من خلالها ، حسنًا ، لن تشعر بخيبة أمل أو تقييد في أي وقت. في حالة الذكاء الاصطناعي ، يقتصر الأمر على تطبيق خوارزميات ML فقط. ليس لديها نطاق واسع من النطاق مثل علم البيانات وهذا هو السبب في أن علم البيانات أكثر طلبًا مع مراعاة منظور النطاق في الاعتبار.

2. الحاجة

علم البيانات مهم لمعرفة الأنماط المخفية المتوفرة في البيانات. في حالة الذكاء الاصطناعي ، الأمر مختلف تمامًا. يرتبط الذكاء الاصطناعي بنقل الاستقلالية إلى نموذج البيانات. يستخدم علم البيانات أيضًا في إنشاء نماذج بمساعدة الرؤى الإحصائية. في حين أن استخدام الذكاء الاصطناعي هو بناء النماذج التي تحاكي الإدراك وكذلك فهم الإنسان. إلى جانب النطاق ، فإن الحاجة إلى علم البيانات أوسع أيضًا وهذا هو سبب الطلب عليها بشكل أكبر.

3. التطبيقات

تُستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاعات مختلفة مثل صناعة النقل وقطاع الرعاية الصحية وقطاع الأتمتة وصناعة الروبوتات وحتى الصناعة التحويلية على سبيل المثال لا الحصر. إذا كنت تحسب منظور علم البيانات في الصناعات المختلفة ، فهو أوسع تمامًا في طريقته. يتم استخدامه في مجال محركات البحث على الإنترنت مثل Yahoo و Google ومجال التسويق و Bing ومجال الإعلان وحتى القطاع المصرفي على سبيل المثال لا الحصر. هذا يعني ، على المستوى العالمي في فترة أقل ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي.

قد يعجبك: 7 وظائف لا يمكن الاستغناء عنها بواسطة الذكاء الاصطناعي (AI).

4. Payscale

بالحديث عن ذلك ، يمكن لعالم البيانات أن يكسب حوالي 113 ألف دولار أمريكي سنويًا في الولايات المتحدة. هناك أيضًا مجال لمثل هذا الخبير للحصول على ارتفاع جيد في المستقبل يصل إلى 154 ألف دولار أمريكي سنويًا. على عكس ذلك ، يمكن للمهندسين الذين يعملون في مجال الذكاء الاصطناعي أن يكسبوا حوالي 107 آلاف دولار أمريكي سنويًا. هناك أيضًا مجال لمثل هؤلاء الخبراء للحصول على زيادة جيدة في المستقبل تصل إلى 107 آلاف دولار أمريكي سنويًا ولكن هذا يعتمد على الأداء والخبرة والشركة التي يعملون فيها.

5. نوع البيانات

يتكون الذكاء الاصطناعي عادةً من البيانات الموجودة في الشكل القياسي. الآن يمكن أن يكون ذلك في نوع الزخارف أو الأشكال المتجهة. ومع ذلك ، إذا كنت تفكر في البيانات التي يتكون منها علم البيانات ، فسيكون لديك الكثير من الخيارات. هناك العديد من أنواع البيانات التي يمكنك رؤيتها مثل البيانات الموجودة في تنسيق منظم. تنسيق شبه منظم وفي شكل نوع غير منظم. هذا هو السبب الرئيسي الذي يجعلك تحصل على بيانات عالية الجودة من علم البيانات ويمكنك حتى الاعتماد عليها.

6. الهدف

ينصب تركيز الذكاء الاصطناعي على إنشاء عملية مؤتمتة بطبيعتها. يحصل على استقلالية نموذج البيانات. ومع ذلك ، فإن الهدف الأساسي لعلم البيانات هو البحث عن الأنماط التي لا يمكن رؤيتها بسهولة في البيانات. هذا يعني أنه قد يكون هناك رمز أو نمط معين يجب اكتشافه. يمكن للخبراء فقط الكشف عن مثل هذه البيانات. ومع ذلك ، إذا كنت تفكر في الغرض من هاتين التقنيتين ، فلديهما أهداف خاصة بهما ، وبالطبع ، يختلف كل منهما عن الآخر إلى حد كبير.

7. الأدوات المستخدمة

للمضي قدمًا ، يستخدم علم البيانات الأدوات المستخدمة بشكل شائع في الذكاء الاصطناعي أيضًا. السبب واضح والذي تم ذكره سابقًا أيضًا ، يتضمن علم البيانات خطوات مختلفة لتحليل البيانات وحتى جمع رؤى أفضل من نفس. المضي قدمًا في علم البيانات ، الأدوات الأكثر استخدامًا هي Python و Keras و SPSS و SAS على سبيل المثال لا الحصر. في حالة الذكاء الاصطناعي ، فإن الأدوات الأكثر استخدامًا هي Shogun و Mahout و Kaffe و TensorFlow Scikit-Learn لتسمية بعضها.

8. العملية والأساليب

من حيث العمليات والتقنيات ، تعمل كلتا التقنيتين بطريقة مختلفة تمامًا. يحتوي العلم الاصطناعي على عملية تتضمن أحداثًا مستقبلية. يمكن توقع هذه الأحداث بمساعدة نموذج تنبؤي. إذا أخذنا في الاعتبار عملية علم البيانات ، فهناك خطوات معينة مدرجة مثل التحليل والتصور والتنبؤ وحتى المعالجة المسبقة للبيانات على سبيل المثال لا الحصر. بخلاف ذلك ، تتكون التقنيات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي من الخوارزميات في أجهزة الكمبيوتر. يساعد في حل المشكلة. ولكن إذا عدت علم البيانات ، حسنًا ، فهناك العديد من الأساليب الإحصائية التي يتم استخدامها.

قد يعجبك أيضًا: استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في تصميم واجهة المستخدم الحديثة وتجربة المستخدم.

خاتمة

كما نرى في هذا المنشور حول "علوم البيانات" مقابل الذكاء الاصطناعي ، يتم استخدام كلا المصطلحين بطريقة ما بالتبادل. لا شك في أنك إذا كنت تريد مجالًا واسعًا ، فإن الذكاء الاصطناعي لم يتم استكشافه بعد. ولكن إذا كنت تفكر في علم البيانات ، فهذا مجال يستخدم في حد ذاته جزءًا من الذكاء الاصطناعي لإنشاء تكرارات الحدث. ومع ذلك ، فإنه يركز أيضًا على نقل البيانات لمزيد من التصور والتحليل. لهذا السبب ، إذا كنت تريد الاستنتاج في النهاية ، حسنًا ، فإن علم البيانات هو الذي يمكنه إجراء تحليل البيانات حيث يكون الذكاء الاصطناعي مجرد أداة تخلق المنتجات بطريقة أفضل باستخدام الاستقلالية.