วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับปัญญาประดิษฐ์ – อะไรคือความแตกต่าง?

ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทำให้มีโอกาสทางอาชีพมากมายเกิดขึ้น แน่นอนว่าคุณอาจรู้จักปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล สองสิ่งนี้เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดที่มีแนวโน้มในยุคปัจจุบัน เป็นที่ต้องการอย่างสูงทั่วโลกและด้วยเหตุนี้บุคคลที่มีทักษะที่ต้องการจึงเป็นที่ต้องการเช่นกัน เนื่องจากคุณอาจสงสัยว่าความแตกต่างระหว่างทั้งสองคืออะไร ให้เราสำรวจโพสต์นี้ในทางที่ดีขึ้น เป็นวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการดำเนินการบางอย่าง แต่ไม่ใช่ทั้งหมด วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีส่วนสนับสนุน AI ในระดับหนึ่ง หลายคนเข้าใจว่า Data Science ร่วมสมัยไม่ได้เป็นเพียงปัญญาประดิษฐ์ แต่นั่นไม่เป็นความจริงเลย ให้เราเข้าใจมากขึ้นเกี่ยวกับ Data Science กับปัญญาประดิษฐ์เพื่อความชัดเจน

Data Science คืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นภาคส่วนที่ได้รับความนิยมซึ่งเป็นผู้นำในด้านไอทีในปัจจุบัน ว่ากันว่าได้สร้างพื้นที่ในเกือบทุกอุตสาหกรรม เป็นเวอร์ชันกว้างๆ ที่มักเกี่ยวข้องกับกระบวนการของข้อมูลและระบบ จุดเน้นของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการใช้ชุดข้อมูลเพื่อรับข้อมูลที่มีค่า ในภาคส่วนดังกล่าว ข้อมูลจะทำงานเหมือนเชื้อเพลิง ซึ่งช่วยในการรวบรวมข้อมูลที่สำคัญทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับองค์กร วิธีนี้จะกลายเป็นเรื่องง่ายในการระบุแนวโน้มที่กำลังปกครองในตลาดปัจจุบัน

ประกอบด้วยฟิลด์พื้นฐานต่างๆ เช่น คณิตศาสตร์ สถิตยศาสตร์ และการเขียนโปรแกรมเพื่อตั้งชื่อบางส่วน บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการมีความรู้ที่ดีในวิชาเหล่านี้ควบคู่ไปกับความรู้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูล ต้องใช้ความทุ่มเท สมาธิ และทักษะค่อนข้างมาก มีกระบวนการบางอย่างของวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องเข้าใจ ซึ่งรวมถึงการจัดการ การดึงข้อมูล การสร้างภาพ และการบำรุงรักษาข้อมูล ด้วยความช่วยเหลือของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล อุตสาหกรรมต่างๆ สามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก นอกจากนี้ พวกเขายังสามารถประเมินประสิทธิภาพและดูว่าจำเป็นต้องทำการเปลี่ยนแปลงบางอย่างเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพหรือไม่

แนะนำสำหรับคุณ: การ ขุดเทคโนโลยีบนข้อมูลลึก: การล่าขุมทรัพย์ระดับโลกในโลกแห่งความเป็นจริง

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

ตรงกันข้ามกับ Data Science คือปัญญาประดิษฐ์ (AI) มันคือความฉลาดทางเครื่องจักร เทคโนโลยีประเภทนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อโพสต์ความฉลาดของมนุษย์ตามธรรมชาติ ส่วนที่ดีที่สุดเกี่ยวกับความฉลาดประเภทนี้คือคุณสามารถกำหนดและจำลองความฉลาดของมนุษย์ในเครื่องได้ เทคโนโลยีประเภทนี้ใช้อัลกอริธึมมากมายที่ช่วยในการช่วยเหลือการกระทำที่เป็นอิสระ อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์แบบดั้งเดิมจำนวนมากระบุเป้าหมายไว้อย่างชัดเจน

ในยุคปัจจุบัน เทรนด์ AI Algorithms ในปัจจุบัน เปรียบเสมือนการเข้าใจรูปแบบข้อมูลในเชิงลึก แล้วจึงมาสู่เป้าหมายที่ถูกต้อง ความฉลาดดังกล่าวยังใช้หลักการทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์หลายอย่างเพื่อสร้างแนวทางแก้ไขปัญหาที่มีอยู่ คุณอาจรู้จักยักษ์ใหญ่อย่าง Amazon, Google และ Facebook สิ่งเหล่านี้ส่งผลให้เกิดการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติ ตัวอย่างที่ดีที่สุดอย่างหนึ่งคือ AlphaGo โดย Google มันคือระบบอัตโนมัติแบบ Go-play ที่สามารถเอาชนะ Ke Jie ซึ่งเป็นผู้เล่น AlphaGo ผู้เชี่ยวชาญอันดับหนึ่งได้ AlphaGo นี้ใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโรคประสาทของมนุษย์ที่เข้าใจข้อมูลตลอดเวลา

อะไรคือความแตกต่าง?

เมื่อคุณมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์แล้ว คุณอาจมีข้อสงสัยบางอย่างในใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง คุณอาจสงสัย – ตัวเลือกใดที่เหมาะสมในการเลือก ปัญญาประดิษฐ์หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? ข้อมูลด้านล่างสามารถช่วยให้คุณเข้าใจความแตกต่างและตัดสินใจได้ทันที

1 ขอบเขต

มีขอบเขตที่หลากหลายสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งหมายความว่าการรวบรวมข้อมูลไม่มีขีดจำกัด ประกอบด้วยการดำเนินการข้อมูลต่างๆ ซึ่งแน่นอนว่าไม่มีในปัญญาประดิษฐ์ ไม่ว่าคุณจะรวบรวมข้อมูลจากแหล่งใดและโดยทางใด คุณจะไม่ผิดหวังหรือถูกจำกัดในเวลาใด ๆ ในกรณีของปัญญาประดิษฐ์ มันถูกจำกัดให้ใช้กับอัลกอริธึม ML เท่านั้น ไม่มีขอบเขตที่หลากหลายเช่น Data Science ซึ่งเป็นสาเหตุที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความต้องการมากกว่าเมื่อพิจารณาถึงมุมมองของขอบเขต

2. ความต้องการ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสำคัญต่อการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ซึ่งมีอยู่ในข้อมูล ในกรณีของ AI นั้นแตกต่างอย่างสิ้นเชิง AI เกี่ยวข้องกับการให้อิสระที่ทำกับโมเดลข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังใช้ในการสร้างแบบจำลองด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลเชิงลึกทางสถิติ ในขณะที่การใช้ไอคือการสร้างแบบจำลองที่เลียนแบบความรู้ความเข้าใจและความเข้าใจของมนุษย์ นอกจากขอบเขตแล้ว ความต้องการวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังกว้างขึ้นอีกด้วย ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงมีความต้องการมากขึ้น

3. แอปพลิเคชัน

แอปพลิเคชั่นของปัญญาประดิษฐ์ถูกใช้ในภาคต่างๆ เช่น อุตสาหกรรมการขนส่ง ภาคการดูแลสุขภาพ ภาคระบบอัตโนมัติ อุตสาหกรรมหุ่นยนต์ และแม้แต่อุตสาหกรรมการผลิต เป็นต้น หากคุณนับมุมมองของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอุตสาหกรรมต่าง ๆ มันก็จะค่อนข้างกว้างในลักษณะของมัน มันถูกใช้ในด้านของเสิร์ชเอ็นจิ้นทางอินเทอร์เน็ตเช่น Yahoo, Google, ฟิลด์การตลาด, Bing, ฟิลด์โฆษณาและแม้แต่ภาคการธนาคารเพื่อตั้งชื่อ ซึ่งหมายความว่าในระดับโลกในเวลาอันสั้น สามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ได้

คุณอาจชอบ: 7 อาชีพที่ไม่สามารถถูกแทนที่ด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI)

4. Payscale

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถทำเงินได้ประมาณ 113k ดอลลาร์สหรัฐต่อปีในสหรัฐอเมริกา นอกจากนี้ยังมีขอบเขตสำหรับผู้เชี่ยวชาญดังกล่าวในการขึ้นราคาที่ดีในอนาคตสูงถึง 154k ดอลลาร์สหรัฐต่อปี ในทางตรงกันข้าม วิศวกรที่ทำงานด้านปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้างรายได้ประมาณ 107k ดอลลาร์สหรัฐต่อปี นอกจากนี้ยังมีขอบเขตสำหรับผู้เชี่ยวชาญดังกล่าวเพื่อให้ได้รับการปรับขึ้นราคาที่ดีในอนาคตสูงถึง 107k ดอลลาร์สหรัฐต่อปี แต่ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพ ประสบการณ์ และบริษัทที่พวกเขาทำงาน

5. ประเภทข้อมูล

ปัญญาประดิษฐ์มักจะประกอบด้วยข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบมาตรฐาน ตอนนี้สามารถอยู่ในประเภทของการฝังหรือรูปแบบเวกเตอร์ อย่างไรก็ตาม หากคุณพิจารณาข้อมูลที่ประกอบด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะมีตัวเลือกค่อนข้างมาก มีประเภทข้อมูลมากมายที่คุณสามารถดูได้ เช่น ข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้าง แบบกึ่งโครงสร้างและแบบไม่มีโครงสร้าง นี่คือเหตุผลหลักว่าทำไมคุณต้องได้ข้อมูลที่มีคุณภาพจาก data science และคุณสามารถพึ่งพาได้เช่นเดียวกัน

6. จุดมุ่งหมาย

จุดเน้นของปัญญาประดิษฐ์คือการสร้างกระบวนการที่เป็นไปโดยอัตโนมัติตามธรรมชาติ ได้รับเอกราชของตัวแบบข้อมูล อย่างไรก็ตาม จุดมุ่งหมายหลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการมองหารูปแบบที่ไม่สามารถมองเห็นได้ง่ายในข้อมูล ซึ่งหมายความว่าอาจมีรหัสหรือรูปแบบบางอย่างที่ต้องค้นหา เฉพาะผู้เชี่ยวชาญเท่านั้นที่สามารถเปิดเผยข้อมูลดังกล่าวได้ อย่างไรก็ตาม หากคุณพิจารณาถึงจุดประสงค์ของเทคโนโลยีทั้งสองนี้ พวกเขาก็มีเป้าหมายของตัวเอง และแน่นอนว่า เทคโนโลยีทั้งสองนี้แตกต่างกันอย่างมาก

7. เครื่องมือที่ใช้

ยิ่งไปกว่านั้น Data Science ก็ใช้เครื่องมือที่ใช้กันทั่วไปใน AI ด้วยเช่นกัน เหตุผลก็ชัดเจนตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้เช่นกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีขั้นตอนต่างๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลและรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นจากสิ่งเดียวกัน ก้าวต่อไปในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เครื่องมือที่ใช้กันมากที่สุดคือ Python, Keras, SPSS และ SAS เพื่อตั้งชื่อบางส่วน ในกรณีของปัญญาประดิษฐ์ เครื่องมือที่ใช้กันมากที่สุดคือ Shogun, Mahout, Kaffe, TensorFlow Scikit-เรียนรู้ที่จะตั้งชื่อ

8. กระบวนการและเทคนิค

ในแง่ของกระบวนการและเทคนิค เทคโนโลยีทั้งสองทำงานในลักษณะที่แตกต่างกันมาก วิทยาศาสตร์ประดิษฐ์มีกระบวนการที่รวมถึงเหตุการณ์ในอนาคต เหตุการณ์เหล่านี้สามารถคาดการณ์ได้โดยใช้แบบจำลองการคาดการณ์ หากเราพิจารณากระบวนการของวิทยาศาสตร์ข้อมูล จะมีบางขั้นตอนที่รวมอยู่ด้วย เช่น การวิเคราะห์ การแสดงภาพ การทำนาย และแม้แต่การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อตั้งชื่อบางส่วน นอกเหนือจากนี้ เทคโนโลยีที่ใช้ในปัญญาประดิษฐ์ยังประกอบด้วยอัลกอริธึมในคอมพิวเตอร์ ช่วยในการแก้ปัญหา แต่ถ้าคุณนับวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีวิธีการทางสถิติมากมายที่ใช้อยู่

คุณอาจชอบ: การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการออกแบบ UI และ UX สมัยใหม่

บทสรุป

ดังที่เราเห็นในโพสต์นี้เกี่ยวกับ Data Science กับ Artificial Intelligence คำศัพท์ทั้งสองคำนี้ใช้แทนกันได้ ไม่ต้องสงสัยเลยว่าถ้าคุณต้องการขอบเขตที่กว้าง มันคือปัญญาประดิษฐ์ที่ยังไม่มีการสำรวจ แต่ถ้าคุณพิจารณาวิทยาศาสตร์ข้อมูล นี่เป็นสาขาหนึ่งที่ใช้ AI ส่วนหนึ่งของการสร้างเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น อย่างไรก็ตาม ยังเน้นที่การถ่ายโอนข้อมูลสำหรับการแสดงภาพและการวิเคราะห์เพิ่มเติม ด้วยเหตุนี้ หากคุณต้องการสรุปในตอนท้าย ก็คือศาสตร์ข้อมูลที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ โดยที่ AI เป็นเพียงเครื่องมือที่สร้างผลิตภัณฑ์ด้วยวิธีที่ดีขึ้นโดยใช้เอกราช