Nauka o danych a sztuczna inteligencja: różnica między nauką o danych a sztuczną inteligencją

Sztuczna inteligencja, znana również jako AI i Data Science, stała się dwiema najważniejszymi poszukiwanymi technologiami w dzisiejszych czasach. Wiele razy ludzie myślą o tym jako o tym samym, ale w rzeczywistości nie są tym samym. Do swoich działań wykorzystuje się sztuczną inteligencję w dziedzinie Data Science. Tutaj omówimy teraz różne koncepcje sztucznej inteligencji i nauki o danych.

Co to jest nauka o danych?

Nastąpił znaczny wzrost zapotrzebowania na przetwarzanie danych do branż po eksplozji ogromnych danych gromadzonych przez nie za pośrednictwem różnych środków Internetu, takich jak laptop, smartfon, tablet, komputer stacjonarny itp. Firmy teraz polegają na danych, aby je tworzyć. wszelkie decyzje dotyczące prawie wszystkiego, co dotyczy organizacji. Decyzje te służą do ulepszania usług i produktów, ulepszania i modyfikowania, eliminowania i dodawania różnych rzeczy itp.

W ten sposób Data Science przyniosła ogromną rewolucję w prawie wszystkich branżach. Wszystkie nowoczesne społeczeństwa są oparte na danych i właśnie dlatego nauka o danych stała się kluczową częścią współczesnego świata.

W nauce o danych istnieje wiele podpól, takich jak programowanie, matematyka i statystyka. Naukowiec zajmujący się danymi powinien być bardzo biegły w zrozumieniu wzorców i trendów danych. Aby zostać dobrym Data Scientistą, należy posiadać tę umiejętność rozumienia. W Data Science jest wiele procedur i kroków, które są następujące:

1. Ekstrakcja danych: Dane muszą zostać wydobyte przez Data Scientist z Big Data, co jest pierwszym krokiem w przetwarzaniu danych. Pozyskiwane dane powinny być w stanie dać wgląd w konkretny problem, który zostanie później wykorzystany przez kierownictwo, kierownictwo lub inne organy decyzyjne w organizacji.
2. Manipulacja: Data Scientist powinien być w stanie manipulować danymi, stosując określone filtry. Stosując filtry należy być w stanie uzyskać pożądany poziom filtracji danych, które będą dalej analizowane pod kątem podejmowania decyzji.
3. Wizualizacja: Data Scientist stworzy prezentację danych, która będzie łatwa do zrozumienia. Dane mogą być reprezentowane w postaci tabel, diagramów, wykresów, wykresów i wielu innych. Kiedy dane są wizualizowane, łatwo jest zrozumieć, która forma jest najlepsza do zrozumienia.
4. Utrzymanie: Wyodrębnione dane muszą być również zachowane do przyszłych celów, aby można je było ponownie wykorzystać w przyszłych decyzjach do przewidywania różnych rzeczy w firmach.

Hierarchia potrzeb w nauce o danych

Ponieważ już wiemy, że sztuczna inteligencja jest częścią Data Science, teraz omówimy sześć różnych hierarchii potrzeb w Data Science:

1. Pierwsza potrzeba: sztuczna inteligencja i głębokie uczenie
2. Druga potrzeba: testy A/B, eksperymenty i proste algorytmy ML
3. Trzecia potrzeba: analityka, metryki, segmenty, agregaty, funkcje i dane szkoleniowe
4. Czwarta potrzeba: czyszczenie, wykrywanie anomalii i przygotowanie
5. Piąta potrzeba: niezawodny przepływ danych, infrastruktura, potoki danych, ETL, ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane przechowywanie danych
6. Szósta potrzeba: oprzyrządowanie, rejestrowanie, czujniki, dane zewnętrzne i treści generowane przez użytkownika

Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja to dziedzina, w której algorytmy są wykorzystywane do wykonywania automatycznych działań. Jej modele opierają się na naturalnej inteligencji ludzi i zwierząt. Rozpoznawane są podobne wzorce z przeszłości, a związane z nimi operacje są wykonywane automatycznie, gdy wzorce się powtarzają.

Wykorzystuje zasady inżynierii oprogramowania i algorytmy obliczeniowe do opracowywania rozwiązań problemu. Korzystając ze sztucznej inteligencji, ludzie mogą opracowywać automatyczne systemy, które zapewniają firmom oszczędności kosztów i kilka innych korzyści. Duże organizacje są w dużym stopniu zależne od sztucznej inteligencji, w tym od gigantów technologicznych, takich jak Facebook, Amazon i Google.

Nauka o danych a sztuczna inteligencja: różnica między nauką o danych a sztuczną inteligencją

1. Zakres: Sztuczna inteligencja ogranicza się tylko do implementacji algorytmów ML, podczas gdy Data Science obejmuje różne podstawowe operacje na danych.
2. Rodzaj danych: Sztuczna inteligencja zawiera dane, które są ustandaryzowane w postaci wektorów i osadzeń, ale z drugiej strony Data Science będzie mieć wiele różnych rodzajów danych, takich jak dane strukturalne, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane
3. Narzędzia: Narzędzia używane w sztucznej inteligencji to Mahout, Shogun, TensorFlow, PyTorch, Kaffe, Scikit-learn, a narzędzia używane w Data Science to Keras, SPSS, SAS, Python, R itp.
4. Zastosowania: Aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję są wykorzystywane w wielu sektorach, takich jak branża opieki zdrowotnej, transport, robotyka, automatyka i przemysł wytwórczy. Z drugiej strony aplikacje Data Science są wykorzystywane w dziedzinie wyszukiwarek internetowych, takich jak Google, Yahoo, Bing, Marketing Field, Banking, Advertising Field i wielu innych.
5. Proces: W procesie Sztucznej Inteligencji (AI) przyszłe zdarzenia są prognozowane przy użyciu modelu predykcyjnego. Ale Data Science obejmuje proces przewidywania, wizualizacji, analizy i wstępnego przetwarzania danych.
6. Techniki: Sztuczna inteligencja użyje algorytmów w komputerach do rozwiązania problemu, podczas gdy Data Science będzie obejmować wiele różnych metod statystycznych.
7. Cel: Podstawowym celem sztucznej inteligencji jest automatyzacja procesu i zapewnienie autonomii modelowi danych. Jednak głównym celem Data Science jest znalezienie wzorców ukrytych w danych. Oba mają swój własny zestaw celów i celów, które różnią się od siebie.
8. Różne modele: w sztucznej inteligencji budowane są modele, które mają być podobne do rozumienia i poznawania ludzi. W Data Science modele są konstruowane w celu uzyskania wglądu, który jest statystyczny dla podejmowania decyzji.
9. Stopień przetwarzania naukowego: Sztuczna inteligencja będzie wykorzystywać bardzo wysoki stopień przetwarzania naukowego w porównaniu z nauką o danych, która wykorzystuje mniej przetwarzania naukowego.

Wniosek

Sztuczna inteligencja nie została jeszcze bardzo zbadana, ale z drugiej strony Data Science już zaczęła robić dużą różnicę na rynku. Data Science przekształca dane, które można wykorzystać do wizualizacji i analizy.

Z pomocą Sztucznej Inteligencji powstają nowe produkty, które są lepsze niż dotychczas, a także dają autonomię, robiąc wiele rzeczy automatycznie. Z pomocą Data Science analizowane są dane, na podstawie których podejmowane są staranne decyzje biznesowe, które przynoszą firmom wiele korzyści.

Istnieje wiele firm opartych na sztucznej inteligencji, które oferują stanowiska związane z czystą sztuczną inteligencją, takie jak NLP Scientist, Machine Learning Engineer i Deep Learning Scientist. Różne operacje na danych są wykonywane przy użyciu algorytmów Data Science zaimplementowanych w językach takich jak Python i R. Obecnie kluczowe decyzje są podejmowane na podstawie danych przetwarzanych przez naukowców zajmujących się danymi. Dlatego nauka o danych musi odgrywać istotną rolę w każdej organizacji.

Jeśli jesteś ciekawy, jak uczyć się nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź program PG Executive PG w dziedzinie nauki o danych.