データサイエンスと人工知能–違いは何ですか？

技術の進歩に伴い、非常に多くのキャリアの機会が生まれました。 確かに、あなたは人工知能とデータサイエンスを知っているかもしれません。 さて、これら2つは、今日のトレンドである最も重要なテクノロジーです。 それは世界中で非常に需要があり、それが望ましいスキルを持つ個人も需要がある理由です。 2つの違いが正確に何であるか疑問に思うかもしれないので、より良い方法でこの投稿を調べてみましょう。 完全ではありませんが、特定の操作で人工知能を使用するのはデータサイエンスです。 データサイエンスもある程度AIに貢献しています。 多くの人々は、現代のデータサイエンスは人工知能に他ならないことを理解していますが、それはまったく真実ではありません。 わかりやすくするために、データサイエンスと人工知能について詳しく理解しましょう。

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスは、今日のIT分野をリードしているトレンドセクターの1つです。 ほぼすべての業界でスペースを作ったと言われています。 これは、通常、データとそのシステムのプロセスに関連付けられている幅広いバージョンです。 データサイエンスの焦点は、貴重な情報を取得するために一連のデータを利用することです。 このようなセクターでは、データは燃料のように機能し、組織に関連するすべての重要な情報を収集するのに役立ちます。 このようにして、現在市場を支配しているトレンドを特定することが容易になります。

数学、静力学、プログラミングなど、さまざまな基礎となる分野が含まれています。 データサイエンティストの役割は、データのパターンと傾向を理解するための機械学習アルゴリズムの知識とともに、これらの主題に関する優れた知識を持っていることです。 これには、かなりの献身、集中力、スキルが必要です。 理解する必要のあるデータサイエンスの特定のプロセスがあります。 これには、操作、データ抽出、視覚化、およびデータ保守が含まれます。 データサイエンティストの助けを借りて、業界はデータ主導の意思決定を行うことができます。 さらに、パフォーマンスを評価し、パフォーマンスを向上させるためにいくつかの変更を行う必要があるかどうかを確認することもできます。

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人工知能とは何ですか？

データサイエンスとは対照的に、人工知能（AI）があります。 これは、マシンベースのインテリジェンスです。 この種のテクノロジーは、自然な人間の知性を投稿するように設計されています。 このようなタイプのインテリジェンスの最も優れている点は、マシンに人間のインテリジェンスを課し、さらにはシミュレートできることです。 このようなタイプのテクノロジーは、自律的なアクションを支援するのに役立つ多くのアルゴリズムを利用します。 多くの従来の人工知能アルゴリズムは、その目標を明確に述べています。

今日の時代では、データパターンを深く理解し、正しい目標を考え出すようなものがトレンドとなっている現代のAIアルゴリズムです。 この種のインテリジェンスは、多くのソフトウェアエンジニアリングの原則を利用して、既存の問題の解決策を作成します。 アマゾン、グーグル、フェイスブックなどの巨人を知っているかもしれません。 そうですね、その結果、人工知能技術を活用して自律システムを作成しています。 そういえば、そのような最高の例の1つは、GoogleのAlphaGoです。 これは、AlphaGoのエキスパートでナンバーワンのKeJieを倒すことができたGo-playing自律システムです。 このAlphaGoは、時間の経過とともに情報を把握する人間の神経症に触発された人工ニューラルネットワークを完全に利用しました。

違いは何ですか？

データサイエンスと人工知能について明確に理解したので、頭の中に疑問があるかもしれません。 より具体的には、疑問に思うかもしれません–どちらを選択するのが正しいオプションでしょうか？ 人工知能またはデータサイエンスですか？ 以下の情報は、違いを理解し、決定に飛びつくのに役立ちます。

1.スコープ

データサイエンスには幅広い範囲があります。 これは、データを収集するために制限がないことを意味します。 もちろん、人工知能には存在しないさまざまなデータ操作が含まれています。 どのソースから、どの手段でデータを収集するかに関係なく、どの時点でもがっかりしたり制限されたりすることはありません。 人工知能の場合、それはMLアルゴリズムの実装にのみ制限されます。 データサイエンスのような広い範囲を持っていないため、範囲の観点を念頭に置いてデータサイエンスの需要が高まっています。

2.必要性

データサイエンスは、データで利用できる隠れたパターンを見つけるために重要です。 AIの場合は全然違います。 AIは、データモデルに行われている自律性の付与に関連付けられています。 データサイエンスは、統計的洞察の助けを借りてモデルを作成するためにも使用されます。 一方、Aiの使用は、人間の認知と理解をエミュレートするモデルを構築することです。 範囲に加えて、データサイエンスの必要性も広くなっているため、データサイエンスの需要が高まっています。

3.アプリケーション

人工知能のアプリケーションは、輸送業界、ヘルスケアセクター、自動化セクター、ロボット工学業界、さらには製造業など、さまざまなセクターで使用されています。 さまざまな業界のデータサイエンスの視点を数えると、その方法はかなり広範です。 Yahoo、Google、マーケティング分野、Bing、広告分野、さらには銀行部門などのインターネット検索エンジンの分野で使用されています。 これは、より短い期間でグローバルレベルで、人工知能を使用できることを意味します。

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4.ペイスケール

そういえば、データサイエンティストは、米国で年間約US$113kを稼ぐことができます。 そのような専門家が将来、年間最大15万4000ドルまで良いハイキングをする余地もあります。 これとは対照的に、人工知能に取り組んでいるエンジニアは、年間約10万7000ドルを稼ぐことができます。 そのような専門家が将来、年間10万7千米ドルまでの良いハイキングをする余地もありますが、それは彼らが働いている業績、経験、そして会社に依存します。

5.データ型

人工知能は通常、標準化された形式のデータで構成されています。 これで、埋め込みのタイプまたはベクトル形式のいずれかになります。 ただし、データサイエンスが構成するデータを考慮すると、かなり多くの選択肢があります。 構造化された形式のデータなど、表示できるデータ型は非常に多くあります。 半構造化形式および非構造化タイプの形式。 これが、データサイエンスから高品質のデータを取得する必要がある主な理由であり、同じものに頼ることもできます。

6.目的

人工知能の焦点は、本質的に自動化されたプロセスを生成することです。 データモデルの自律性を取得します。 ただし、データサイエンスの主な目的は、理想的にはデータにそれほど簡単に表示されないパターンを探すことです。 これは、特定のコードまたはパターンを見つける必要がある可能性があることを意味します。 専門家だけがそのようなデータを明らかにすることができます。 ただし、これら両方のテクノロジーの目的を考えると、それぞれに独自の目標があり、もちろん、それらは互いに大きく異なります。

7.使用するツール

さらに進んで、データサイエンスは、AIでも非常に一般的に使用されているツールを使用します。 先に述べた理由も明らかです。データサイエンスには、データを分析し、同じものからより良い洞察を収集するためのさまざまなステップが含まれています。 データサイエンスをさらに進めると、最もよく使用されるツールは、Python、Keras、SPSS、SASなどです。 人工知能の場合、最もよく使用されるツールは、Shogun、Mahout、Kaffe、TensorFlowScikitです。

8.プロセスとテクニック

プロセスとテクニックの観点から、両方のテクノロジーは非常に異なる方法で機能します。 人工科学には、将来の出来事を含むプロセスがあります。 これらのイベントは、予測モデルを使用して予測できます。 データサイエンスのプロセスを考えると、分析、視覚化、予測、さらにはデータの前処理など、いくつかのステップが含まれています。 これ以外に、人工知能で使用される技術は、コンピューターのアルゴリズムで構成されています。 それは問題を解決するのに役立ちます。 しかし、データサイエンスを数えると、使用されている統計手法は非常にたくさんあります。

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結論

データサイエンスと人工知能に関するこの投稿でわかるように、両方の用語はどういうわけか同じ意味で使用されています。 広いドメインが必要な場合は、まだ調査されていない人工知能であることは間違いありません。 しかし、データサイエンスを考えると、これは、イベントの発生を作成するためにAIの一部を使用する分野の1つです。 ただし、さらに視覚化および分析するためにデータを転送することにも焦点を当てています。 そのため、最後に結論を出したいのであれば、データ分析を実行できるのはデータサイエンスであり、AIは自律性を使用してより良い方法で製品を作成するツールにすぎません。