Наука о данных против ИИ: разница между наукой о данных и искусственным интеллектом

Искусственный интеллект, также известный как ИИ, и наука о данных стали двумя наиболее важными востребованными технологиями в настоящее время. Часто люди думают об этом как об одном и том же, но на самом деле это не одно и то же. Искусственный интеллект используется в области науки о данных для своих операций. Здесь мы обсудим различные концепции искусственного интеллекта и науки о данных.

Что такое наука о данных?

Потребность в обработке данных в отраслях значительно возросла после резкого увеличения объемов данных, собираемых ими с помощью различных средств Интернета, таких как ноутбуки, смартфоны, планшеты, настольные компьютеры и т. д. В настоящее время компании полагаются на данные, чтобы сделать любые решения, касающиеся почти всего, что касается организации. Эти решения используются для улучшения услуг и продуктов, улучшения и модификации, устранения и добавления различных вещей и т. д.

Таким образом, наука о данных произвела массовую революцию почти во всех отраслях. Все современные общества управляются данными, и именно поэтому наука о данных стала важной частью современного мира.

В науке о данных есть много подполей, таких как программирование, математика и статистика. Специалист по данным должен хорошо разбираться в закономерностях и тенденциях данных. Нужно обладать этим навыком понимания, чтобы стать хорошим Data Scientist. В науке о данных существует множество процедур и шагов, а именно:

1. Извлечение данных: данные должны быть извлечены специалистом по данным из больших данных, что является первым шагом в обработке данных. Извлеченные данные должны быть в состоянии дать представление о конкретной проблеме, которая впоследствии будет использоваться руководством, руководством или другими органами, принимающими решения в организации.
2. Манипуляция: специалист по данным должен иметь возможность манипулировать данными, применяя определенные фильтры. С помощью фильтров можно получить желаемый уровень фильтрации данных, которые в дальнейшем будут анализироваться для принятия решений.
3. Визуализация: Data Scientist должен создать отображение данных, которое можно легко понять. Данные могут быть представлены в виде таблиц, диаграмм, диаграмм, графиков и многого другого. Когда данные визуализируются, становится просто понять, какая форма лучше всего подходит для понимания.
4. Обслуживание: Извлеченные данные должны храниться и для будущих целей, чтобы их можно было снова использовать при принятии решений в будущем для прогнозирования различных событий в бизнесе.

Иерархия потребностей в науке о данных

Поскольку теперь мы уже знаем, что искусственный интеллект является частью науки о данных, теперь мы обсудим шесть различных иерархий потребностей в науке о данных:

1. Первая потребность: искусственный интеллект и глубокое обучение
2. Вторая потребность: A/B-тестирование, эксперименты и простые алгоритмы машинного обучения
3. Третья потребность: аналитика, метрики, сегменты, агрегаты, функции и обучающие данные.
4. Четвертая потребность: очистка, обнаружение аномалий и подготовка
5. Пятая потребность: надежный поток данных, инфраструктура, конвейеры данных, ETL, хранение структурированных и неструктурированных данных.
6. Шестая потребность: контрольно-измерительные приборы, регистрация, датчики, внешние данные и пользовательский контент.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это область, в которой алгоритмы используются для выполнения автоматических действий. Его модели основаны на природном интеллекте людей и животных. Подобные шаблоны прошлого распознаются, и соответствующие операции выполняются автоматически, когда шаблоны повторяются.

Он использует принципы разработки программного обеспечения и вычислительные алгоритмы для разработки решений проблемы. Используя искусственный интеллект, люди могут разрабатывать автоматические системы, которые обеспечивают экономию средств и ряд других преимуществ для компаний. Крупные организации сильно зависят от искусственного интеллекта, включая таких технологических гигантов, как Facebook, Amazon и Google.

Наука о данных против искусственного интеллекта: разница между наукой о данных и искусственным интеллектом

1. Область применения: искусственный интеллект ограничен только реализацией алгоритмов машинного обучения, тогда как наука о данных включает в себя различные базовые операции с данными.
2. Тип данных: искусственный интеллект содержит данные, которые стандартизированы в виде векторов и вложений, но, с другой стороны, наука о данных будет иметь множество различных типов данных, таких как структурированные, полуструктурированные и неструктурированные типы данных.
3. Инструменты: инструменты, используемые в искусственном интеллекте, — это Mahout, Shogun, TensorFlow, PyTorch, Kaffe, Scikit-learn, а инструменты, которые используются в науке о данных, — это Keras, SPSS, SAS, Python, R и т. д.
4. Приложения: приложения искусственного интеллекта используются во многих секторах, таких как здравоохранение, транспорт, робототехника, автоматизация и обрабатывающая промышленность. С другой стороны, приложения Data Science используются в таких поисковых системах Интернета, как Google, Yahoo, Bing, Marketing Field, Banking, Advertising Field и многих других.
5. Процесс: в процессе искусственного интеллекта (ИИ) будущие события прогнозируются с использованием прогностической модели. Но наука о данных включает в себя процесс прогнозирования, визуализации, анализа и предварительной обработки данных.
6. Методы: искусственный интеллект будет использовать компьютерные алгоритмы для решения проблемы, тогда как наука о данных будет использовать множество различных методов статистики.
7. Цель: основная цель искусственного интеллекта — автоматизировать процесс и обеспечить автономию модели данных. Но основная цель науки о данных — найти закономерности, скрытые в данных. Они оба имеют свой собственный набор целей и задач, которые отличаются друг от друга.
8. Различные модели: в искусственном интеллекте создаются модели, которые, как ожидается, будут аналогичны пониманию и познанию людей. В науке о данных модели создаются для получения информации, которая является статистической для принятия решений.
9. Степень научной обработки: искусственный интеллект будет использовать очень высокую степень научной обработки по сравнению с наукой о данных, которая использует меньшую научную обработку.

Заключение

Искусственный интеллект еще предстоит изучить, но, с другой стороны, наука о данных уже начала сильно влиять на рынок. Наука о данных преобразует данные, которые можно использовать для визуализации и анализа.

С помощью искусственного интеллекта создаются новые продукты, которые лучше, чем раньше, а также он обеспечивает автономию, делая многие вещи автоматически. С помощью науки о данных данные анализируются, на основе которых принимаются взвешенные бизнес-решения, что дает компаниям множество преимуществ.

Есть много компаний, основанных на искусственном интеллекте, которые предлагают рабочие места с чистым ИИ, такие как ученый НЛП, инженер по машинному обучению и ученый по глубокому обучению. Различные операции с данными выполняются с использованием алгоритмов науки о данных, реализованных на таких языках, как Python и R. Ключевые решения сегодня принимаются на основе данных, которые обрабатываются специалистами по данным. Таким образом, наука о данных должна играть жизненно важную роль в любой организации.

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с программой Executive PG upGrad & IIIT-B по науке о данных.