علم البيانات مقابل الذكاء الاصطناعي: الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي

أصبح الذكاء الاصطناعي ، المعروف أيضًا باسم AI و Data Science ، من أهم التقنيات التي يتم السعي وراءها في وقتنا الحالي. في كثير من الأحيان ، يعتقد الناس أنه نفس الشيء ، لكنهم ليسوا نفس الشيء في الواقع. يستخدم الذكاء الاصطناعي في مجال علوم البيانات لعملياته. هنا الآن سنناقش المفاهيم المختلفة للذكاء الاصطناعي مقابل علم البيانات.

ما هو علم البيانات؟

كان هناك نمو كبير في الحاجة إلى معالجة البيانات للصناعات بعد انفجار البيانات الهائلة التي جمعتها من خلال وسائل مختلفة للإنترنت مثل الكمبيوتر المحمول ، والهاتف الذكي ، والجهاز اللوحي ، وسطح المكتب ، وما إلى ذلك. تعتمد الشركات الآن على البيانات لصنع أي قرارات تتعلق بكل شيء تقريبًا عن المنظمة. تُستخدم هذه القرارات لتقديم خدمات ومنتجات أفضل ، وتعزيز وتعديل ، وإلغاء وإضافة أشياء مختلفة ، إلخ.

وهكذا أحدث علم البيانات ثورة هائلة في جميع الصناعات تقريبًا. تعتمد جميع المجتمعات الحديثة على البيانات ، ولهذا أصبح علم البيانات جزءًا مهمًا من العالم المعاصر.

هناك العديد من الحقول الفرعية في علوم البيانات مثل البرمجة والرياضيات والإحصاء. يجب أن يكون عالم البيانات ماهرًا جدًا في فهم أنماط واتجاهات البيانات. يجب أن يمتلك المرء مهارة الفهم هذه ليصبح عالم بيانات جيد. هناك العديد من الإجراءات والخطوات في علم البيانات وهي:

1. استخراج البيانات: يجب أن يستخرج عالم البيانات البيانات من البيانات الضخمة وهي الخطوة الأولى في معالجة البيانات. يجب أن تكون البيانات المستخرجة قادرة على إعطاء نظرة ثاقبة لمشكلة معينة والتي سيتم استخدامها لاحقًا من قبل القيادة أو الإدارة أو غيرها من سلطات صنع القرار في المنظمة.
2. التلاعب: يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على معالجة البيانات من خلال تطبيق عوامل تصفية محددة. باستخدام المرشحات ، يجب أن يكون المرء قادرًا على الحصول على المستوى المطلوب من تنقية البيانات ، والتي سيتم تحليلها بشكل أكبر لاتخاذ القرار.
3. التصور: يجب على عالم البيانات إنشاء عرض للبيانات التي يمكن فهمها بسهولة. يمكن تمثيل البيانات في شكل جداول ومخططات ومخططات ورسوم بيانية وغيرها الكثير. عندما يتم تصور البيانات ، يكون من السهل فهم أفضل شكل لأي شيء يمكن فهمه.
4. الصيانة: يجب الحفاظ على البيانات المستخرجة للأغراض المستقبلية أيضًا بحيث يمكن استخدامها مرة أخرى في صنع القرار في المستقبل للتنبؤ بأشياء مختلفة في الأعمال.

التسلسل الهرمي للاحتياجات في علم البيانات

نظرًا لأننا نعلم الآن بالفعل أن الذكاء الاصطناعي هو جزء من علوم البيانات ، سنناقش الآن التسلسل الهرمي الستة المختلف للاحتياجات في علم البيانات:

1. الحاجة الأولى: الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق
2. الحاجة الثانية: اختبار A / B ، التجريب وخوارزميات ML البسيطة
3. الحاجة الثالثة: التحليلات والمقاييس والشرائح والتجمعات والميزات وبيانات التدريب
4. الحاجة الرابعة: التنظيف ، وكشف الشذوذ ، والتحضير
5. الحاجة الخامسة: تدفق البيانات الموثوق به ، والبنية التحتية ، وخطوط أنابيب البيانات ، و ETL ، وتخزين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة
6. الحاجة السادسة: الأجهزة ، التسجيل ، أجهزة الاستشعار ، البيانات الخارجية والمحتوى الذي ينشئه المستخدم

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو مجال تستخدم فيه الخوارزميات لأداء الإجراءات التلقائية. تستند نماذجها على الذكاء الطبيعي للإنسان والحيوان. يتم التعرف على أنماط مماثلة من الماضي ، ويتم تنفيذ العمليات ذات الصلة تلقائيًا عند تكرار الأنماط.

يستخدم مبادئ هندسة البرمجيات والخوارزميات الحسابية لتطوير حلول لمشكلة ما. باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن للأشخاص تطوير أنظمة آلية توفر وفورات في التكاليف والعديد من الفوائد الأخرى للشركات. تعتمد المؤسسات الكبيرة بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك عمالقة التكنولوجيا مثل Facebook و Amazon و Google.

علم البيانات مقابل الذكاء الاصطناعي: الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي

1. النطاق: يقتصر الذكاء الاصطناعي على تنفيذ خوارزميات تعلم الآلة ، بينما يتضمن علم البيانات عمليات أساسية مختلفة للبيانات.
2. نوع البيانات: يحتوي الذكاء الاصطناعي على نوع البيانات التي تم توحيدها في شكل متجهات وتضمينات ، ولكن من ناحية أخرى ، سيكون لعلوم البيانات أنواع مختلفة من البيانات مثل البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة
3. الأدوات: الأدوات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي هي Mahout و Shogun و TensorFlow و PyTorch و Kaffe و Scikit-Learn والأدوات المستخدمة في علوم البيانات هي Keras و SPSS و SAS و Python و R ، إلخ.
4. التطبيقات: تُستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العديد من القطاعات مثل صناعة الرعاية الصحية وصناعة النقل وصناعات الروبوتات وصناعات الأتمتة والصناعات التحويلية. من ناحية أخرى ، تُستخدم تطبيقات Data Science في مجال محركات البحث على الإنترنت مثل Google و Yahoo و Bing ومجال التسويق والخدمات المصرفية وحقل الإعلان وغيرها الكثير.
5. العملية: في عملية الذكاء الاصطناعي (AI) ، يتم توقع الأحداث المستقبلية باستخدام النموذج التنبئي. لكن علم البيانات يتضمن عملية التنبؤ والتصور والتحليل والمعالجة المسبقة للبيانات.
6. التقنيات: سيستخدم الذكاء الاصطناعي الخوارزميات في أجهزة الكمبيوتر لحل المشكلة ، بينما سيشمل علم البيانات العديد من الأساليب المختلفة للإحصاء.
7. الغرض: الغرض الأساسي من الذكاء الاصطناعي هو أتمتة العملية وتحقيق الاستقلالية في نموذج البيانات. لكن الهدف الأساسي لعلم البيانات هو العثور على الأنماط المخفية في البيانات. كلاهما له مجموعة من الأغراض والأهداف الخاصة به والتي تختلف عن بعضها البعض.
8. نماذج مختلفة: في الذكاء الاصطناعي ، يتم بناء النماذج التي من المتوقع أن تكون مشابهة لفهم وإدراك البشر. في علم البيانات ، يتم إنشاء النماذج لإنتاج رؤى إحصائية لصنع القرار.
9. درجة المعالجة العلمية: سيستخدم الذكاء الاصطناعي درجة عالية جدًا من المعالجة العلمية عند مقارنته بعلوم البيانات التي تستخدم معالجة علمية أقل.

خاتمة

لم يتم استكشاف الذكاء الاصطناعي كثيرًا بعد ، ولكن من ناحية أخرى ، بدأت علوم البيانات بالفعل في إحداث فرق كبير في السوق. يقوم علم البيانات بتحويل البيانات ، والتي يمكن استخدامها للتصور والتحليل.

بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، يتم إنشاء منتجات جديدة أفضل من ذي قبل ، كما أنها توفر الاستقلالية عن طريق القيام بالعديد من الأشياء تلقائيًا. بمساعدة Data Science ، يتم تحليل البيانات بناءً على قرارات العمل الدقيقة التي يتم اتخاذها والتي توفر العديد من الفوائد للشركات.

هناك العديد من الشركات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي تقدم وظائف الذكاء الاصطناعي الخالصة مثل عالم البرمجة اللغوية العصبية ومهندس التعلم الآلي وعالم التعلم العميق. يتم إجراء عمليات مختلفة على البيانات باستخدام خوارزميات علوم البيانات المطبقة بلغات مثل Python و R. يتم اتخاذ القرارات الرئيسية اليوم بناءً على البيانات التي تتم معالجتها بواسطة علماء البيانات. وبالتالي ، يجب أن يلعب علم البيانات دورًا حيويًا في أي منظمة.

إذا كنت مهتمًا بتعلم علم البيانات ليكون في مقدمة التطورات التكنولوجية السريعة ، فراجع برنامج upGrad & IIIT-B التنفيذي في علوم البيانات.