データサイエンスとAI：データサイエンスと人工知能の違い

AIとしても知られる人工知能とデータサイエンスは、今日、最も重要な2つのテクノロジーとして求められています。 多くの場合、人々はそれを同じものと考えますが、実際には同じものではありません。 人工知能は、データサイエンスの分野でその運用に使用されています。 ここでは、人工知能とデータサイエンスのさまざまな概念について説明します。

データサイエンスとは何ですか？

ラップトップ、スマートフォン、タブレット、デスクトップなどのインターネットのさまざまな手段を介して収集された大量のデータが爆発的に増加した後、業界へのデータ処理の必要性が大幅に高まっています。組織に関するほとんどすべてに関連する決定。 これらの決定は、より良いサービスと製品、強化と変更、さまざまなものの削除と追加などを行うために使用されます。

したがって、データサイエンスは、ほぼすべての業界で大規模な革命をもたらしました。 現代社会はすべてデータ主導型であり、それがデータサイエンスが現代世界の重要な部分になっている理由です。

データサイエンスには、プログラミング、数学、統計などの多くのサブフィールドがあります。 データサイエンティストは、データのパターンと傾向を非常によく理解している必要があります。 優れたデータサイエンティストになるには、この理解力が必要です。 データサイエンスには、次のような多くの手順と手順があります。

1. データの抽出：データは、データ処理の最初のステップであるビッグデータからデータサイエンティストによって抽出される必要があります。 抽出されたデータは、組織内のリーダーシップ、経営陣、またはその他の意思決定機関によって後で使用される特定の問題への洞察を与えることができるはずです。
2. 操作：データサイエンティストは、特定のフィルターを適用してデータを操作できる必要があります。 フィルタを使用すると、意思決定のためにさらに分析される、必要なレベルのデータフィルタリングを取得できるはずです。
3. 視覚化：データサイエンティストは、簡単に理解できるデータの表示を作成する必要があります。 データは、表、図、チャート、グラフなどの形式で表すことができます。 データを視覚化すると、理解するのに最適な形式がどれであるかを簡単に理解できます。
4. 保守：抽出されたデータは、将来の意思決定でビジネスのさまざまなことを予測するために再び使用できるように、将来の目的のためにも保守する必要があります。

データサイエンスにおけるニーズの階層

人工知能がデータサイエンスの一部であることはすでにわかっているので、データサイエンスのニーズの6つの異なる階層について説明します。

1. 最初のニーズ：人工知能とディープラーニング
2. 2番目のニーズ： A / Bテスト、実験、単純なMLアルゴリズム
3. 3番目のニーズ：分析、メトリクス、セグメント、集計、機能、トレーニングデータ
4. 4番目のニーズ：クリーニング、異常検出、および準備
5. 5番目のニーズ：信頼性の高いデータフロー、インフラストラクチャ、データパイプライン、ETL、構造化および非構造化データストレージ
6. 6番目のニーズ：計測、ロギング、センサー、外部データ、ユーザー生成コンテンツ

人工知能とは何ですか？

人工知能は、アルゴリズムを使用して自動アクションを実行する分野です。 そのモデルは、人間と動物の自然な知性に基づいています。 過去の同様のパターンが認識され、パターンが繰り返されると関連する操作が自動的に実行されます。

それは問題の解決策の開発のためにソフトウェア工学と計算アルゴリズムの原理を利用します。 人工知能を使用して、人々はコスト削減と他のいくつかの利点を企業に提供する自動システムを開発することができます。 Facebook、Amazon、Googleなどの大手テクノロジー企業を含む大規模な組織は、人工知能に大きく依存しています。

データサイエンスと人工知能：データサイエンスと人工知能の違い

1. 範囲：人工知能はMLアルゴリズムの実装にのみ制限されていますが、データサイエンスにはデータのさまざまな基礎となる操作が含まれます。
2. データの種類：人工知能には、ベクトルや埋め込みの形式で標準化された種類のデータが含まれますが、一方、データサイエンスには、構造化、半構造化、非構造化の種類のデータなど、さまざまな種類のデータがあります。
3. ツール：人工知能で使用されるツールはMahout、Shogun、TensorFlow、PyTorch、Kaffe、Scikit-learnであり、データサイエンスで使用されるツールはKeras、SPSS、SAS、Python、Rなどです。
4. アプリケーション：人工知能アプリケーションは、ヘルスケア業界、輸送業界、ロボット工学業界、自動化業界、製造業などの多くのセクターで使用されています。 一方、データサイエンスのアプリケーションは、Google、Yahoo、Bing、マーケティングフィールド、バンキング、広告フィールドなどのインターネット検索エンジンの分野で使用されています。
5. プロセス：人工知能（AI）のプロセスでは、予測モデルを使用して将来のイベントが予測されます。 しかし、データサイエンスには、データの予測、視覚化、分析、および前処理のプロセスが含まれます。
6. テクニック：人工知能はコンピューターのアルゴリズムを使用して問題を解決しますが、データサイエンスはさまざまな統計手法を使用します。
7. 目的：人工知能の主な目的は、プロセスを自動化し、データのモデルに自律性をもたらすことです。 しかし、データサイエンスの主な目標は、データに隠されているパターンを見つけることです。 これらは両方とも、互いに異なる独自の目的と目標のセットを持っています。
8. さまざまなモデル：人工知能では、人間の理解と認識に類似していることが期待されるモデルが構築されます。 データサイエンスでは、モデルは意思決定のための統計的な洞察を生み出すために構築されます。
9. 科学的処理の程度：人工知能は、あまり科学的処理を使用しないデータサイエンスと比較すると、非常に高度な科学的処理を使用します。

結論

人工知能はまだあまり研究されていませんが、一方で、データサイエンスはすでに市場に大きな違いをもたらし始めています。 データサイエンスは、視覚化と分析に使用できるデータを変換します。

人工知能の助けを借りて、以前よりも優れた新製品が作成され、それはまた、多くのことを自動的に行うことによって自律性をもたらします。 データサイエンスの助けを借りて、データは、企業に多くの利益をもたらす慎重なビジネス上の意思決定に基づいて分析されます。

NLPサイエンティスト、機械学習エンジニア、ディープラーニングサイエンティストなど、純粋なAIの職務を提供する人工知能に基づく多くの企業があります。 PythonやRなどの言語で実装されたデータサイエンスアルゴリズムを使用して、データに対するさまざまな操作が実行されます。今日の重要な決定は、データサイエンティストによって処理されるデータに基づいて行われます。 したがって、データサイエンスは、どの組織でも重要な役割を果たす必要があります。

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