Ilmu Data vs AI: Perbedaan Antara Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan, juga dikenal sebagai AI, dan Ilmu Data, telah menjadi dua teknologi paling dicari saat ini. Sering kali, orang menganggapnya sebagai hal yang sama, tetapi kenyataannya tidak sama. Kecerdasan Buatan digunakan di bidang Ilmu Data untuk operasinya. Di sini sekarang kita akan membahas konsep yang berbeda dari Kecerdasan Buatan vs Ilmu Data.

Apa itu Ilmu Data?

Ada pertumbuhan yang signifikan dalam kebutuhan pemrosesan data ke industri setelah ledakan besar data yang dikumpulkan oleh mereka melalui berbagai sarana internet seperti laptop, smartphone, tablet, desktop, dll. Perusahaan sekarang mengandalkan data untuk membuat setiap keputusan yang berkaitan dengan hampir semua hal tentang organisasi. Keputusan ini digunakan untuk membuat layanan dan produk yang lebih baik, peningkatan dan modifikasi, penghapusan dan penambahan hal-hal yang berbeda, dll.

Ilmu Data telah melahirkan revolusi besar-besaran di hampir semua industri. Masyarakat modern semuanya didorong oleh data, dan itulah sebabnya Ilmu data telah menjadi bagian penting dari dunia kontemporer.

Ada banyak subbidang dalam Ilmu Data seperti Pemrograman, Matematika, dan Statistik. Seorang ilmuwan data harus sangat mahir dalam memahami pola dan tren data. Seseorang harus memiliki keterampilan pemahaman ini untuk menjadi Ilmuwan Data yang baik. Ada banyak prosedur dan langkah-langkah dalam Data Science yaitu:

1. Ekstraksi Data: Data harus diekstraksi oleh Data Scientist dari Big Data yang merupakan langkah pertama dalam pemrosesan data. Data yang diekstraksi harus dapat memberikan wawasan tentang masalah tertentu yang nantinya akan digunakan oleh pimpinan, manajemen atau otoritas pengambilan keputusan lainnya dalam organisasi.
2. Manipulasi: Seorang Data Scientist harus dapat memanipulasi data dengan menerapkan filter tertentu. Dengan menggunakan filter, seseorang harus bisa mendapatkan tingkat penyaringan data yang diinginkan, yang akan dianalisis lebih lanjut untuk pengambilan keputusan.
3. Visualisasi: Data Scientist harus membuat tampilan data yang mudah dipahami. Data tersebut dapat direpresentasikan dalam bentuk Tabel, Diagram, Bagan, Grafik dan masih banyak lagi. Ketika Data divisualisasikan, maka mudah untuk memahami mana bentuk terbaik dari apa pun untuk dipahami.
4. Pemeliharaan: Data yang diekstraksi harus dipelihara untuk tujuan masa depan juga sehingga dapat digunakan lagi dalam pengambilan keputusan di masa mendatang untuk memprediksi berbagai hal dalam bisnis.

Hirarki Kebutuhan dalam Ilmu Data

Seperti yang sudah kita ketahui bahwa Artificial Intelligence adalah bagian dari Data Science, Sekarang kita akan membahas enam hierarki kebutuhan yang berbeda dalam Data Science:

1. Kebutuhan Pertama: Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mendalam
2. Kebutuhan Kedua: Pengujian A/B, Eksperimen, dan Algoritma ML Sederhana
3. Kebutuhan Ketiga: Analisis, Metrik, Segmen, Agregat, Fitur, dan Data Pelatihan
4. Kebutuhan Keempat: Pembersihan, Deteksi Anomali, dan Persiapan
5. Kebutuhan Kelima: Aliran Data yang Andal, Infrastruktur, Pipa Data, ETL, Penyimpanan Data Terstruktur dan Tidak Terstruktur
6. Kebutuhan Keenam: Instrumentasi, Logging, Sensor, Data Eksternal, dan Konten Buatan Pengguna

Apa itu Kecerdasan Buatan?

Kecerdasan Buatan adalah bidang di mana algoritma digunakan untuk melakukan tindakan otomatis. Modelnya didasarkan pada kecerdasan alami manusia dan hewan. Pola serupa di masa lalu dikenali, dan operasi terkait dilakukan secara otomatis ketika pola diulang.

Ini menggunakan prinsip-prinsip rekayasa perangkat lunak dan algoritma komputasi untuk pengembangan solusi untuk suatu masalah. Menggunakan kecerdasan buatan, orang dapat mengembangkan sistem otomatis yang memberikan penghematan biaya dan beberapa manfaat lain bagi perusahaan. Organisasi besar sangat bergantung pada Artificial Intelligence, termasuk raksasa teknologi seperti Facebook, Amazon, dan Google.

Ilmu Data vs Kecerdasan Buatan: Perbedaan Antara Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan

1. Cakupan: Kecerdasan Buatan hanya terbatas pada penerapan algoritma ML, sedangkan Ilmu Data melibatkan berbagai operasi data yang mendasarinya.
2. Jenis Data: Kecerdasan Buatan berisi jenis data yang distandarisasi dalam bentuk vektor dan embeddings tetapi, di sisi lain, Ilmu Data akan memiliki berbagai jenis data seperti jenis data terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur.
3. Alat: Alat yang digunakan dalam Artificial Intelligence adalah Mahout, Shogun, TensorFlow, PyTorch, Kaffe, Scikit-learn dan alat yang digunakan dalam Data Science adalah Keras, SPSS, SAS, Python, R, dll
4. Aplikasi: Aplikasi Kecerdasan Buatan digunakan di banyak sektor seperti industri Kesehatan, industri transportasi, industri robotika, industri otomasi, dan industri manufaktur. Di sisi lain, aplikasi Ilmu Data digunakan di bidang Mesin Pencari Internet seperti Google, Yahoo, Bing, Bidang Pemasaran, Perbankan, Bidang Periklanan dan banyak lagi.
5. Proses: Dalam proses Artificial Intelligence (AI), kejadian di masa depan diramalkan menggunakan model prediktif. Tetapi Ilmu Data melibatkan proses prediksi, visualisasi, analisis, dan pra-pemrosesan data.
6. Teknik: Kecerdasan Buatan akan menggunakan algoritma di komputer untuk memecahkan masalah, sedangkan Ilmu Data akan melibatkan banyak metode statistik yang berbeda.
7. Tujuan: Tujuan utama Artificial Intelligence adalah untuk mengotomatisasi proses dan memberikan otonomi pada model data. Tetapi tujuan utama dari Data Science adalah untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi dalam data. Keduanya memiliki tujuan dan sasaran yang berbeda satu sama lain.
8. Model Berbeda: Dalam Kecerdasan Buatan, Model dibangun yang diharapkan serupa dengan pemahaman dan kognisi manusia. Dalam Ilmu Data, Model dibangun untuk menghasilkan wawasan yang bersifat statistik untuk pengambilan keputusan.
9. Tingkat Pemrosesan Ilmiah: Kecerdasan Buatan akan menggunakan tingkat pemrosesan ilmiah yang sangat tinggi jika dibandingkan dengan ilmu Data yang menggunakan pemrosesan ilmiah yang lebih sedikit.

Kesimpulan

Kecerdasan Buatan belum banyak dieksplorasi, tetapi di sisi lain, Ilmu Data sudah mulai membuat perbedaan besar di pasar. Ilmu Data mengubah Data, yang dapat digunakan untuk visualisasi dan analisis.

Dengan bantuan Artificial Intelligence, tercipta produk baru yang lebih baik dari sebelumnya, dan juga membawa otonomi dengan melakukan banyak hal secara otomatis. Dengan bantuan Ilmu Data, Data dianalisis berdasarkan pengambilan keputusan bisnis yang cermat yang memberikan banyak manfaat bagi perusahaan.

Ada banyak perusahaan berbasis Artificial Intelligence yang menawarkan posisi pekerjaan AI murni seperti NLP Scientist, Machine Learning Engineer, dan Deep Learning Scientist. Berbagai operasi pada data dilakukan menggunakan algoritme Ilmu Data yang diimplementasikan dalam bahasa seperti Python dan R. Keputusan utama hari ini diambil berdasarkan Data yang diproses oleh ilmuwan Data. Dengan demikian, ilmu data harus memainkan peran penting dalam organisasi mana pun.

Jika Anda ingin tahu tentang mempelajari ilmu data untuk menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi yang serba cepat, lihat Program PG Eksekutif upGrad & IIIT-B dalam Ilmu Data.