Știința datelor vs IA: diferența dintre știința datelor și inteligența artificială

Inteligența artificială, cunoscută și sub numele de AI și Data Science, a devenit cele mai importante două tehnologii căutate în zilele noastre. De multe ori, oamenii cred că este același lucru, dar nu sunt același lucru în realitate. Inteligența artificială este utilizată în domeniul științei datelor pentru operațiunile sale. Aici acum vom discuta despre diferitele concepte de inteligență artificială vs știința datelor.

Ce este Data Science?

A existat o creștere semnificativă a nevoii de prelucrare a datelor pentru industrii după explozia de date masive colectate de acestea prin diferite mijloace de pe internet, cum ar fi un laptop, smartphone, tabletă, desktop, etc. Companiile se bazează acum pe date pentru a face orice decizie legată de aproape totul despre organizație. Aceste decizii sunt folosite pentru a face servicii și produse mai bune, îmbunătățirea și modificarea, eliminarea și adăugarea diferitelor lucruri etc.

Știința datelor a adus astfel o revoluție masivă în aproape toate industriile. Societățile moderne sunt toate bazate pe date și de aceea știința datelor a devenit o parte crucială a lumii contemporane.

Există multe subdomenii în știința datelor, cum ar fi programare, matematică și statistică. Un cercetător de date ar trebui să fie foarte competent în înțelegerea tiparelor și tendințelor datelor. Ar trebui să posede această abilitate de înțelegere pentru a deveni un bun Data Scientist. Există multe proceduri și pași în Data Science, care sunt:

1. Extragerea datelor: Datele trebuie extrase de către Data Scientist din Big Data, care este primul pas în procesarea datelor. Datele extrase ar trebui să poată oferi o perspectivă asupra unei probleme specifice care va fi ulterior utilizată de conducerea, conducerea sau alte autorități de decizie din organizație.
2. Manipulare: un Data Scientist ar trebui să fie capabil să manipuleze datele aplicând filtre specifice. Folosind filtre, ar trebui să puteți obține nivelul dorit de filtrare a datelor, care va fi analizat în continuare pentru luarea deciziilor.
3. Vizualizare: Data Scientist va crea o afișare de date care poate fi ușor de înțeles. Datele pot fi reprezentate sub formă de tabele, diagrame, diagrame, grafice și multe altele. Când datele sunt vizualizate, atunci este simplu de înțeles care este cea mai bună formă de înțeles.
4. Întreținere: Datele extrase trebuie păstrate și pentru scopuri viitoare, astfel încât să poată fi utilizate din nou în luarea deciziilor viitoare pentru a prezice diverse lucruri în afaceri.

Ierarhia nevoilor în știința datelor

Deoarece acum știm deja că inteligența artificială este o parte a științei datelor, acum vom discuta cele șase ierarhii diferite de nevoi în știința datelor:

1. Prima nevoie: inteligență artificială și învățare profundă
2. A doua nevoie: testare A/B, experimentare și algoritmi ML simpli
3. A treia nevoie: analize, valori, segmente, agregate, caracteristici și date de antrenament
4. A patra nevoie: curățare, detectare a anomaliilor și pregătire
5. A cincea nevoie: flux de date de încredere, infrastructură, conducte de date, ETL, stocare de date structurate și nestructurate
6. A șasea nevoie: instrumentare, înregistrare, senzori, date externe și conținut generat de utilizatori

Ce este Inteligența Artificială?

Inteligența artificială este un domeniu în care algoritmii sunt utilizați pentru a efectua acțiuni automate. Modelele sale se bazează pe inteligența naturală a oamenilor și a animalelor. Modelele similare din trecut sunt recunoscute, iar operațiunile aferente sunt efectuate automat atunci când modelele sunt repetate.

Utilizează principiile ingineriei software și algoritmi de calcul pentru dezvoltarea de soluții la o problemă. Folosind inteligența artificială, oamenii pot dezvolta sisteme automate care oferă companiilor economii de costuri și alte câteva beneficii. Organizațiile mari depind în mare măsură de inteligența artificială, inclusiv giganți tehnologici precum Facebook, Amazon și Google.

Știința datelor vs inteligența artificială: diferența dintre știința datelor și inteligența artificială

1. Domeniu de aplicare: Inteligența artificială se limitează doar la implementarea algoritmilor ML, în timp ce Data Science implică diverse operațiuni subiacente ale datelor.
2. Tip de date: Inteligența artificială conține tipul de date care sunt standardizate sub formă de vectori și înglobări, dar, pe de altă parte, știința datelor va avea multe tipuri diferite de date, cum ar fi tipuri de date structurate, semi-structurate și nestructurate.
3. Instrumente: Instrumentele utilizate în inteligența artificială sunt Mahout, Shogun, TensorFlow, PyTorch, Kaffe, Scikit-learn, iar instrumentele care sunt folosite în Data Science sunt Keras, SPSS, SAS, Python, R etc.
4. Aplicații: Aplicațiile de inteligență artificială sunt utilizate în multe sectoare, cum ar fi industria sănătății, industria transporturilor, industriile robotice, industriile de automatizare și industriile de producție. Pe de altă parte, aplicațiile Data Science sunt utilizate în domeniul motoarelor de căutare pe Internet precum Google, Yahoo, Bing, Marketing Field, Banking, Advertising Field și multe altele.
5. Proces: În procesul de inteligență artificială (AI), evenimentele viitoare sunt prognozate folosind modelul predictiv. Dar știința datelor implică procesul de predicție, vizualizare, analiză și preprocesare a datelor.
6. Tehnici: Inteligența artificială va folosi algoritmi în computere pentru a rezolva problema, în timp ce Data Science va implica multe metode diferite de statistică.
7. Scop: Scopul principal al Inteligenței Artificiale este de a automatiza procesul și de a aduce autonomie modelului de date. Dar scopul principal al științei datelor este de a găsi tiparele care sunt ascunse în date. Ambele au propriul lor set de scopuri și scopuri care sunt diferite unul de celălalt.
8. Modele diferite: în inteligența artificială, sunt construite modele care se așteaptă să fie similare cu înțelegerea și cunoașterea oamenilor. În știința datelor, modelele sunt construite pentru a produce perspective care sunt statistice pentru luarea deciziilor.
9. Gradul de procesare științifică: Inteligența artificială va utiliza un grad foarte ridicat de procesare științifică în comparație cu știința datelor, care utilizează mai puțină prelucrare științifică.

Concluzie

Inteligența artificială este încă de explorat foarte mult, dar, pe de altă parte, știința datelor a început deja să facă o mare diferență pe piață. Data Science transformă datele, care pot fi utilizate pentru vizualizare și analiză.

Cu ajutorul Inteligenței Artificiale se creează produse noi care sunt mai bune decât înainte și, de asemenea, aduce autonomie făcând multe lucruri automat. Cu ajutorul Data Science, Datele sunt analizate pe baza cărora se iau decizii de afaceri atente care oferă multe beneficii companiilor.

Există multe companii bazate pe inteligența artificială care oferă posturi de IA pură, cum ar fi NLP Scientist, Machine Learning Engineer și Deep Learning Scientist. Diverse operațiuni asupra datelor sunt efectuate folosind algoritmii Data Science implementați în limbaje precum Python și R. Deciziile cheie astăzi sunt luate pe baza datelor care sunt procesate de oamenii de știință ai datelor. Astfel, știința datelor trebuie să joace un rol vital în orice organizație.

Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați programul Executive PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B.