Nauka o danych a sztuczna inteligencja – jakie są różnice?

Wraz z postępem technologicznym pojawiło się tak wiele możliwości kariery. Z pewnością możesz być świadomy sztucznej inteligencji i nauki o danych. Cóż, te dwie są najważniejszymi technologiami, które zyskują popularność w dzisiejszych czasach. Jest bardzo poszukiwany na całym świecie i dlatego poszukiwane są również osoby o pożądanych umiejętnościach. Ponieważ możesz się zastanawiać, jaka dokładnie jest różnica między nimi, zapoznajmy się z tym postem w lepszy sposób. To nauka o danych, która wykorzystuje sztuczną inteligencję w niektórych operacjach, ale nie do końca. Nauka o danych również w pewnym stopniu przyczynia się do AI. Wiele osób rozumie, że współczesna Data Science to nic innego jak sztuczna inteligencja, ale to wcale nie jest prawda. Pozwól nam lepiej zrozumieć analizę danych i sztuczną inteligencję dla jasności.

Co to jest nauka o danych?

Data science to jeden z popularnych sektorów, który jest obecnie liderem w dziedzinie IT. Mówi się, że zrobił miejsce w prawie każdej branży. Jest to szeroka wersja, która zwykle wiąże się z procesem danych i ich systemem. Nauka o danych koncentruje się na zestawach danych w celu uzyskania cennych informacji. W takim sektorze dane działają jak paliwo, które pomaga zebrać wszystkie ważne informacje związane z organizacją. W ten sposób łatwo można zidentyfikować trendy, które obecnie panują na rynku.

Obejmuje różne podstawowe pola, takie jak matematyka, statyka i programowanie, aby wymienić tylko niektóre. Rolą naukowca danych jest posiadanie dobrej wiedzy na te tematy wraz z wiedzą o algorytmach uczenia maszynowego, aby zrozumieć wzorce i trendy w danych. Wymaga to sporego poświęcenia, skupienia i umiejętności. Istnieje pewien proces nauki o danych, który należy zrozumieć. Obejmuje manipulację, ekstrakcję danych, wizualizację i konserwację danych, aby wymienić tylko niektóre. Z pomocą analityków danych branże mogą podejmować decyzje oparte na danych. Poza tym mogą również ocenić wydajność i sprawdzić, czy należy wprowadzić jakieś zmiany, aby zwiększyć ich wydajność.

Polecane dla Ciebie: Technologia Kopanie głębokich danych: globalne poszukiwanie skarbów w świecie rzeczywistym.

Czym jest sztuczna inteligencja?

W przeciwieństwie do nauki o danych jest Sztuczna inteligencja (AI). To inteligencja oparta na maszynach. Ten rodzaj technologii został zaprojektowany, aby publikować naturalną ludzką inteligencję. Najlepsze w tego rodzaju inteligencji jest to, że możesz narzucić, a nawet symulować ludzką inteligencję w maszynie. Tego typu technologia sprawia, że ​​wykorzystuje się wiele algorytmów wspomagających autonomiczne działania. Wiele tradycyjnych algorytmów sztucznej inteligencji jasno określiło swoje cele.

W dzisiejszych czasach to trendy współczesnych algorytmów sztucznej inteligencji, które przypominają dogłębne zrozumienie wzorców danych, a następnie wymyślenie właściwego celu. Tego rodzaju inteligencja wykorzystuje również wiele zasad inżynierii oprogramowania do tworzenia rozwiązań istniejących problemów. Być może znasz gigantów, takich jak Amazon, Google i Facebook. Cóż, ich wynikiem jest wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji do stworzenia systemu autonomicznego. Mówiąc o tym, jednym z takich najlepszych przykładów jest AlphaGo firmy Google. Jest to autonomiczny system grający w Go, któremu udało się nawet pokonać Ke Jie, który był ekspertem numer 1 w AlphaGo. Ten AlphaGo w pełni wykorzystał sztuczne sieci neuronowe, które zostały zainspirowane ludzką nerwicą, która pochwyciła informacje z biegiem czasu.

Jakie są różnice?

Teraz, gdy masz jasne zrozumienie nauki o danych i sztucznej inteligencji, możesz mieć pewne wątpliwości w swoim umyśle. Dokładniej możesz się zastanawiać – która opcja byłaby właściwa do wyboru? Czy sztuczna inteligencja czy nauka o danych? Podane poniżej informacje mogą pomóc Ci zrozumieć różnicę i podjąć decyzję.

1 Zakres

Zakres nauki o danych jest szeroki. Oznacza to, że nie ma ograniczeń w zbieraniu danych. Obejmuje różne operacje na danych, których oczywiście w sztucznej inteligencji nie ma. Bez względu na to, z jakiego źródła i za pomocą jakich środków zbierasz dane, cóż, w żadnym momencie nie będziesz rozczarowany ani ograniczony. W przypadku sztucznej inteligencji, cóż, ogranicza się to tylko do implementacji algorytmów ML. Nie ma szerokiego zakresu, takiego jak Data science, dlatego nauka o danych jest bardziej potrzebna, biorąc pod uwagę perspektywę zakresu.

2. Potrzeba

Nauka o danych jest ważna, aby znaleźć ukryte wzorce, które są dostępne w danych. W przypadku AI jest zupełnie inaczej. Sztuczna inteligencja jest powiązana z autonomią nadawaną modelowi danych. Nauka o danych jest również wykorzystywana do tworzenia modeli za pomocą wglądu statystycznego. Natomiast wykorzystanie Ai ma na celu budowanie modeli naśladujących poznanie, a także rozumienie człowieka. Wraz z zakresem, potrzeba nauki o danych jest również szersza, dlatego jest bardziej poszukiwana.

3. Aplikacje

Zastosowania sztucznej inteligencji są wykorzystywane w różnych sektorach, takich jak przemysł transportowy, sektor opieki zdrowotnej, sektor automatyki, przemysł robotyki, a nawet przemysł wytwórczy. Jeśli policzysz perspektywę data science w różnych branżach, to jest ona dość szersza. Jest używany w wyszukiwarkach internetowych, takich jak Yahoo, Google, w dziedzinie marketingu, Bing, w dziedzinie reklamy, a nawet w sektorze bankowym, żeby wymienić tylko niektóre. Oznacza to, że na poziomie globalnym w krótszym czasie można wykorzystać sztuczną inteligencję.

Może ci się spodobać: 7 zawodów niezastąpionych przez sztuczną inteligencję (AI).

4. Skala płac

Mówiąc o tym, analityk danych może zarobić około 113 tys. USD rocznie w Stanach Zjednoczonych. Istnieje również możliwość, aby taki ekspert uzyskał w przyszłości dobrą podwyżkę do 154 tys. USD rocznie. W przeciwieństwie do tego inżynierowie pracujący nad sztuczną inteligencją mogą zarobić około 107 tys. USD rocznie. Istnieje również możliwość, aby tacy eksperci uzyskali w przyszłości dobrą podwyżkę do 107 tys. USD rocznie, ale zależy to od wydajności, doświadczenia i firmy, w której pracują.

5. Typ danych

Sztuczna inteligencja zazwyczaj składa się z danych, które mają ustandaryzowaną formę. Teraz może to być zarówno rodzaj osadzania, jak i formy wektorowe. Jeśli jednak weźmiesz pod uwagę dane, z których składa się data science, będziesz miał całkiem sporo opcji. Istnieje tak wiele typów danych, które można zobaczyć, na przykład dane w formacie ustrukturyzowanym. Format częściowo ustrukturyzowany oraz w formacie typu nieustrukturyzowanego. Jest to główny powód, dla którego musisz uzyskać wysokiej jakości dane z nauki o danych, a nawet możesz na nich polegać.

6. Cel

Celem sztucznej inteligencji jest wygenerowanie procesu, który ma charakter zautomatyzowany. Uzyskuje autonomię modelu danych. Jednak podstawowym celem nauki o danych jest poszukiwanie wzorców, które najlepiej nie są tak łatwo widoczne w danych. Oznacza to, że może istnieć pewien kod lub wzorzec, który należy znaleźć. Tylko eksperci mogą ujawnić takie dane. Jednak biorąc pod uwagę przeznaczenie obu tych technologii, cóż, mają one swoje własne cele i oczywiście bardzo się od siebie różnią.

7. Używane narzędzia

Idąc dalej, nauka o danych wykorzystuje narzędzia, które są dość powszechnie stosowane również w sztucznej inteligencji. Powód jest jasny, co zostało również stwierdzone wcześniej, nauka o danych obejmuje różne kroki w celu analizy danych, a nawet zebrania lepszych informacji na ich podstawie. Idąc dalej w nauce o danych, narzędziami, które są najczęściej używane, są między innymi Python, Keras, SPSS i SAS. W przypadku sztucznej inteligencji narzędziami, które są najczęściej używane, są Shogun, Mahout, Kaffe, TensorFlow Scikit – naucz się wymienić tylko kilka.

8. Proces i techniki

Pod względem Procesów i Technik obie technologie działają w zupełnie inny sposób. Sztuczna nauka ma proces, który obejmuje przyszłe wydarzenia. Zdarzenia te można prognozować za pomocą modelu predykcyjnego. Jeśli weźmiemy pod uwagę proces nauki o danych, obejmuje on pewne etapy, takie jak analiza, wizualizacja, przewidywanie, a nawet wstępne przetwarzanie danych, aby wymienić tylko niektóre. Poza tym technologie wykorzystywane w sztucznej inteligencji składają się z algorytmów w komputerach. Pomaga w rozwiązaniu problemu. Ale jeśli policzysz naukę o danych, cóż, jest tak wiele metod statystycznych, które są używane.

Możesz również polubić: Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w nowoczesnym projektowaniu interfejsu użytkownika i interfejsu użytkownika.

Wniosek

Jak widać w tym poście na temat Data Science vs. Artificial Intelligence, oba terminy są w jakiś sposób używane zamiennie. Bez wątpienia, jeśli chcesz mieć szeroką domenę, to jest to sztuczna inteligencja, która nie została jeszcze zbadana. Ale jeśli weźmiesz pod uwagę naukę o danych, cóż, jest to jedna z takich dziedzin, która sama wykorzystuje część sztucznej inteligencji do tworzenia zdarzeń zdarzeń. Jednak skupia się również na przesyłaniu danych do dalszej wizualizacji i analizy. Dlatego, jeśli chcesz zakończyć na końcu, cóż, to data science może przeprowadzić analizę danych, w której AI jest tylko narzędziem, które tworzy produkty w lepszy sposób przy użyciu autonomii.