Veri Bilimi ve Yapay Zeka – Farklar Nelerdir?

Teknolojik ilerlemeyle birlikte, ortaya çıkan pek çok kariyer fırsatı var. Elbette, Yapay zeka ve veri biliminden haberdar olabilirsiniz. Pekala, bu ikisi günümüzün trend olan en önemli teknolojileri. Dünya çapında oldukça talep görüyor ve bu nedenle istenen becerilere sahip bireyler de talep görüyor. İkisi arasındaki farkın tam olarak ne olduğunu merak edebileceğiniz için, bu gönderiyi daha iyi inceleyelim. Tamamen olmasa da bazı işlemlerde yapay zekayı kullanan veri bilimidir. Veri bilimi de bir dereceye kadar AI'ya katkıda bulunur. Birçok insan çağdaş Veri Biliminin Yapay Zekadan başka bir şey olmadığını anlıyor, ancak bu hiç de doğru değil. Netlik için Veri Bilimi ve Yapay Zeka hakkında daha fazla bilgi edinelim.

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, bugün BT alanında lider olan trend olan bir sektördür. Hemen hemen her sektörde yer açtığı söylenmektedir. Genellikle veri süreci ve sistemi ile ilişkilendirilen geniş bir versiyondur. Veri biliminin odak noktası, değerli bilgiler elde etmek için veri kümelerini almaktır. Böyle bir sektörde veriler, kuruluşla ilgili tüm önemli bilgilerin toplanmasına yardımcı olan yakıt gibi çalışır. Bu şekilde, şu anda piyasada hüküm süren eğilimleri belirlemek kolaylaşıyor.

Matematik, Statik ve bazılarını adlandırmak için programlama gibi farklı temel alanları içerir. Bir veri bilimcisinin rolü, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri anlamak için makine öğrenimi algoritmaları bilgisi ile birlikte bu konularda iyi bir bilgiye sahip olmaktır. Bu oldukça fazla özveri, odaklanma ve beceri gerektirir. Anlaşılması gereken belirli bir veri bilimi süreci vardır. Bazılarını adlandırmak için manipülasyon, veri çıkarma, görselleştirme ve veri bakımını içerir. Veri bilimcilerin yardımıyla endüstriler veriye dayalı kararlar verebilir. Ayrıca performansı değerlendirebilir ve performanslarını artırmak için bazı değişikliklerin yapılması gerekip gerekmediğini görebilirler.

Sizin için önerilir: Derin Verilerde Teknoloji Kazma: Gerçek Dünyada Küresel Hazine Avı.

Yapay Zeka Nedir?

Veri biliminin aksine Yapay zekadır (AI). Makine tabanlı zekadır. Bu tür bir teknoloji, doğal insan zekasını göndermek için tasarlanmıştır. Böyle bir zeka türünün en iyi yanı, makinede insan zekasını empoze edebilmeniz ve hatta simüle edebilmenizdir. Bu tür bir teknoloji, otonom eylemlere yardımcı olmaya yardımcı olan birçok algoritmanın kullanılmasını sağlar. Birçok geleneksel Yapay Zeka algoritması hedeflerini açıkça belirtti.

Bugünün zamanında, veri modellerini derinlemesine anlamak ve ardından doğru hedefi bulmak gibi olan çağdaş AI Algoritmaları trendidir. Bu tür bir zeka aynı zamanda mevcut sorunlara çözümler üretmek için birçok yazılım mühendisliği ilkesinin kullanılmasını sağlar. Amazon, Google ve Facebook gibi devlerin farkında olabilirsiniz. Eh, özerk bir sistem oluşturmak için Yapay Zeka teknolojisinden yararlanmayla sonuçlanıyorlar. Bunlardan bahsetmişken, en iyi örneklerden biri Google'ın AlphaGo'su. 1 numaralı uzman AlphaGo oyuncusu olan Ke Jie'yi bile yenmeyi başaran, Go oynayan otonom bir sistemdir. Bu AlphaGo, zamanla bilgiyi kavrayan insanların nevrozlarından ilham alan Yapay Sinir Ağlarından tam olarak yararlandı.

Farklılıklar nedir?

Artık veri bilimi ve Yapay Zeka hakkında net bir anlayışa sahip olduğunuza göre, aklınızda bazı şüpheler olabilir. Daha spesifik olarak merak edebilirsiniz - hangisini seçmek için doğru seçenek olabilir? Yapay Zeka mı yoksa Veri Bilimi mi? Aşağıda verilen bilgiler, farkı anlamanıza ve karar vermenize yardımcı olabilir.

1. Kapsam

Veri bilimi için geniş bir kapsam vardır. Bu, veri toplamak için sınır olmadığı anlamına gelir. Elbette Yapay Zeka'da bulunmayan farklı veri işlemlerini içerir. Verileri hangi kaynaktan ve hangi yollarla toplarsanız toplayın, herhangi bir zamanda hayal kırıklığına uğramayacaksınız veya kısıtlanmayacaksınız. Yapay zeka söz konusu olduğunda, yalnızca ML algoritmalarının uygulanmasıyla sınırlıdır. Veri bilimi gibi geniş bir kapsamı yoktur, bu nedenle veri bilimi, kapsam perspektifi göz önünde bulundurulduğunda daha fazla talep görmektedir.

2. İhtiyaç

Veri bilimi, verilerde bulunan gizli kalıpları bulmak için önemlidir. AI durumunda, tamamen farklıdır. AI, veri modeline yapılmakta olan özerklik ile ilişkilidir. Veri bilimi, istatistiksel içgörüler yardımıyla modeller oluşturmak için de kullanılır. Oysa Ai'nin kullanımı, insanın bilişini ve aynı zamanda anlayışını taklit eden modeller oluşturmaktır. Kapsamın yanı sıra, veri bilimine olan ihtiyaç da daha geniştir, bu yüzden daha fazla talep görmektedir.

3. Uygulamalar

Yapay Zeka uygulamaları, ulaşım endüstrisi, sağlık sektörü, otomasyon sektörü, robotik endüstrisi ve hatta imalat sanayi gibi farklı sektörlerde kullanılmaktadır. Farklı endüstrilerdeki veri bilimi perspektifini sayarsanız, kendi tarzında oldukça geniştir. Yahoo, Google, Pazarlama alanı, Bing, reklam alanı ve hatta bankacılık sektörü gibi İnternet arama motorları alanında kullanılmaktadır. Bu, küresel düzeyde daha kısa sürede Yapay Zekanın kullanılabileceği anlamına gelir.

İlginizi çekebilir: Yapay Zeka (AI) Tarafından Yeri Değiştirilemeyen 7 Meslek.

4. Ödeme skalası

Bundan bahsetmişken, veri bilimcisi Amerika Birleşik Devletleri'nde yılda yaklaşık 113 bin ABD Doları kazanabilir. Ayrıca böyle bir uzmanın gelecekte yılda 154 bin ABD Dolarına kadar iyi bir zam alması için bir alan var. Bunun aksine, Yapay Zeka üzerinde çalışan Mühendisler yılda yaklaşık 107 bin ABD Doları kazanabilirler. Bu tür uzmanların gelecekte yılda 107 bin ABD Dolarına kadar iyi bir zam almaları için bir alan var, ancak bu performansa, deneyime ve çalıştıkları şirkete bağlı.

5. Veri Türü

Yapay Zeka genellikle standartlaştırılmış formdaki verilerden oluşur. Şimdi bu, gömme türünde veya vektör formlarında olabilir. Ancak, veri biliminin içerdiği verileri göz önünde bulundurursanız, oldukça fazla seçeneğiniz olacaktır. Yapılandırılmış biçimdeki veriler gibi görebileceğiniz çok sayıda veri türü vardır. Yarı yapılandırılmış format ve yapılandırılmamış tip formatında. Bu, veri biliminden kaliteli veri almanız gerekmesinin ana nedenidir ve hatta buna güvenebilirsiniz.

6. Amaç

Yapay Zekanın odak noktası, doğası gereği otomatikleştirilmiş bir süreç oluşturmaktır. Veri modelinin özerkliğini alır. Bununla birlikte, veri biliminin birincil amacı, verilerde ideal olarak o kadar kolay görünmeyen kalıpları aramaktır. Bu, bulunması gereken belirli bir kod veya kalıp olabileceği anlamına gelir. Bu tür verileri yalnızca uzmanlar ortaya çıkarabilir. Ancak, bu teknolojilerin her ikisinin de amacını göz önünde bulundurursanız, kendi amaçları vardır ve elbette birbirlerinden büyük ölçüde farklılık gösterirler.

7. Kullanılan Araçlar

Daha da ileri giderek, veri bilimi, AI'da da oldukça yaygın olarak kullanılan araçları kullanır. Nedeni daha önce de belirtildiği gibi açıktır, veri bilimi verileri analiz etmek ve hatta bunlardan daha iyi içgörüler toplamak için farklı adımlar içerir. Veri biliminde daha da ileriye giderek, en çok kullanılan araçlar Python, Keras, SPSS ve SAS'tır. Yapay zeka söz konusu olduğunda, en çok kullanılan araçlar Shogun, Mahout, Kaffe, TensorFlow Scikit-bazılarını adlandırmayı öğrenin.

8. Süreç ve Teknikler

Süreçler ve Teknikler açısından, her iki teknoloji de çok farklı bir şekilde çalışır. Yapay bilim, gelecekteki olayları içeren bir sürece sahiptir. Bu olaylar bir tahmin modeli yardımıyla tahmin edilebilir. Veri bilimi sürecini ele alırsak, analiz, görselleştirme, tahmin ve hatta bazılarını adlandırmak için veri ön işleme gibi belirli adımlar vardır. Bunun dışında Yapay Zekada kullanılan teknolojiler bilgisayarlardaki algoritmalardan oluşmaktadır. Sorunu çözmede yardımcı olur. Ancak veri bilimini sayarsanız, kullanılan pek çok istatistiksel yöntem var.

Şunlar da hoşunuza gidebilir: Modern UI ve UX Tasarımında Yapay Zekanın (AI) Kullanımı.

Çözüm

Veri Bilimi ve Yapay Zeka hakkındaki bu yazıda görebileceğimiz gibi, her iki terim de bir şekilde birbirinin yerine kullanılmaktadır. Hiç şüphe yok ki, geniş bir alan istiyorsanız, o zaman henüz keşfedilmemiş olan yapay zekadır. Ancak veri bilimini göz önünde bulundurursanız, bu, olay oluşumlarını oluşturmak için AI'nın bir bölümünü kullanan böyle bir alandır. Bununla birlikte, daha fazla görselleştirme ve analiz için verilerin aktarılmasına da odaklanır. Bu nedenle, sonunda bir sonuca varmak isterseniz, yapay zekanın yalnızca ürünleri özerkliği kullanarak daha iyi bir şekilde yaratan bir araç olduğu veri analizi yapabilen veri bilimidir.