Data Science vs AI: ความแตกต่างระหว่าง Data Science และปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์หรือที่เรียกว่า AI และ Data Science ได้กลายเป็นสองเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดในยุคปัจจุบัน หลายครั้งที่คนมองว่าเป็นสิ่งเดียวกัน แต่ในความเป็นจริงไม่เหมือนกัน ปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาใช้ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการดำเนินงาน ตอนนี้เราจะหารือเกี่ยวกับแนวคิดต่าง ๆ ของปัญญาประดิษฐ์กับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Data Science คืออะไร?

มีความต้องการการประมวลผลข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างมากในอุตสาหกรรมหลังจากการระเบิดของข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมโดยพวกเขาผ่านวิธีการต่าง ๆ ของอินเทอร์เน็ตเช่นแล็ปท็อป สมาร์ทโฟน แท็บเล็ต เดสก์ท็อป ฯลฯ ตอนนี้ บริษัทต่างๆกำลังพึ่งพาข้อมูลเพื่อทำ การตัดสินใจใด ๆ ที่เกี่ยวข้องกับเกือบทุกอย่างเกี่ยวกับองค์กร การตัดสินใจเหล่านี้ใช้เพื่อให้บริการและผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น การเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับเปลี่ยน การกำจัดและการเพิ่มสิ่งต่าง ๆ เป็นต้น

ด้วยเหตุนี้ Data Science จึงทำให้เกิดการปฏิวัติครั้งใหญ่ในเกือบทุกอุตสาหกรรม สังคมสมัยใหม่ล้วนขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และนั่นคือสาเหตุที่ Data Science กลายเป็นส่วนสำคัญของโลกร่วมสมัย

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีสาขาย่อยมากมาย เช่น การเขียนโปรแกรม คณิตศาสตร์ และสถิติ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรมีความชำนาญมากในการทำความเข้าใจรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูล เราควรมีทักษะความเข้าใจในการเป็น Data Scientist ที่ดี มีขั้นตอนและขั้นตอนมากมายใน Data Science ได้แก่

1. การสกัดข้อมูล: Data Scientist จะต้องสกัดข้อมูลจาก Big Data ซึ่งเป็นขั้นตอนแรกในการประมวลผลข้อมูล ข้อมูลที่ดึงออกมาควรสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาเฉพาะซึ่งจะถูกนำไปใช้โดยผู้นำ ผู้บริหาร หรือผู้มีอำนาจตัดสินใจอื่นๆ ในองค์กรในภายหลัง
2. การจัดการ: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรสามารถจัดการข้อมูลได้โดยใช้ตัวกรองเฉพาะ การใช้ตัวกรองควรได้รับระดับการกรองข้อมูลที่ต้องการ ซึ่งจะมีการวิเคราะห์เพิ่มเติมเพื่อการตัดสินใจ
3. การ สร้างภาพ: Data Scientist จะต้องสร้างการแสดงข้อมูลที่สามารถเข้าใจได้ง่าย ข้อมูลสามารถแสดงในรูปแบบของตาราง ไดอะแกรม แผนภูมิ กราฟ และอื่นๆ อีกมากมาย เมื่อข้อมูลถูกแสดงเป็นภาพ จะเข้าใจอย่างตรงไปตรงมาว่ารูปแบบใดดีที่สุดในการทำความเข้าใจ
4. การ บำรุงรักษา: ข้อมูลที่ดึงออกมาจะต้องได้รับการบำรุงรักษาเพื่อวัตถุประสงค์ในอนาคตเช่นกัน เพื่อให้สามารถนำมาใช้อีกครั้งในการตัดสินใจในอนาคตเพื่อคาดการณ์สิ่งต่าง ๆ ในธุรกิจ

ลำดับชั้นของความต้องการในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ตอนนี้เราทราบแล้วว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นส่วนหนึ่งของ Data Science ตอนนี้เราจะพูดถึงลำดับชั้นความต้องการที่แตกต่างกัน 6 ลำดับใน Data Science:

1. ความต้องการแรก: ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึก
2. ความต้องการที่สอง: การทดสอบ A/B การทดลอง และอัลกอริทึม ML อย่างง่าย
3. ความต้องการที่สาม: การวิเคราะห์ ตัวชี้วัด กลุ่ม การรวม คุณลักษณะ และข้อมูลการฝึกอบรม
4. ความต้องการที่สี่: การทำความสะอาด การตรวจจับสิ่งผิดปกติ และการเตรียมการ
5. ความต้องการที่ห้า: การไหลของข้อมูลที่เชื่อถือได้ โครงสร้างพื้นฐาน ไปป์ไลน์ข้อมูล ETL การจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
6. ความต้องการที่หก: เครื่องมือวัด การบันทึก เซ็นเซอร์ ข้อมูลภายนอก และเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์เป็นฟิลด์ที่ใช้อัลกอริทึมในการดำเนินการอัตโนมัติ โมเดลนี้มีพื้นฐานมาจากความฉลาดทางธรรมชาติของมนุษย์และสัตว์ รูปแบบที่คล้ายคลึงกันในอดีตจะถูกจดจำ และการดำเนินการที่เกี่ยวข้องจะดำเนินการโดยอัตโนมัติเมื่อมีการทำซ้ำรูปแบบ

ใช้หลักการของวิศวกรรมซอฟต์แวร์และอัลกอริธึมการคำนวณเพื่อพัฒนาวิธีแก้ไขปัญหา ด้วยการใช้ปัญญาประดิษฐ์ บุคลากรสามารถพัฒนาระบบอัตโนมัติที่ช่วยประหยัดต้นทุนและให้ประโยชน์อื่นๆ แก่บริษัทต่างๆ ได้ องค์กรขนาดใหญ่พึ่งพาปัญญาประดิษฐ์เป็นอย่างมาก รวมถึงยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Facebook, Amazon และ Google

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับปัญญาประดิษฐ์: ความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์

1. ขอบเขต: ปัญญาประดิษฐ์จำกัดการใช้งานอัลกอริธึม ML เท่านั้น ในขณะที่ Data Science เกี่ยวข้องกับการดำเนินการพื้นฐานต่างๆ ของข้อมูล
2. ประเภทของข้อมูล: ปัญญาประดิษฐ์ประกอบด้วยชนิดของข้อมูลที่เป็นมาตรฐานในรูปแบบของเวกเตอร์และการฝังตัว แต่ในทางกลับกัน Data Science จะมีข้อมูลหลายประเภท เช่น ข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง
3. เครื่องมือ: เครื่องมือที่ใช้ในปัญญาประดิษฐ์ ได้แก่ Mahout, Shogun, TensorFlow, PyTorch, Kaffe, Scikit-learn และเครื่องมือที่ใช้ใน Data Science ได้แก่ Keras, SPSS, SAS, Python, R เป็นต้น
4. การ ใช้งาน: มีการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในหลายภาคส่วน เช่น อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ อุตสาหกรรมการขนส่ง อุตสาหกรรมหุ่นยนต์ อุตสาหกรรมระบบอัตโนมัติ และอุตสาหกรรมการผลิต ในทางกลับกัน แอปพลิเคชั่น Data Science ถูกใช้ในด้าน Internet Search Engines เช่น Google, Yahoo, Bing, Marketing Field, Banking, Advertising Field และอื่นๆ อีกมากมาย
5. กระบวนการ: ในกระบวนการของปัญญาประดิษฐ์ (AI) เหตุการณ์ในอนาคตจะถูกคาดการณ์โดยใช้แบบจำลองการคาดการณ์ แต่ Data Science เกี่ยวข้องกับกระบวนการคาดการณ์ การสร้างภาพ การวิเคราะห์ และการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
6. เทคนิค: ปัญญาประดิษฐ์จะใช้อัลกอริธึมในคอมพิวเตอร์เพื่อแก้ปัญหา ในขณะที่ Data Science จะใช้วิธีการทางสถิติที่หลากหลาย
7. วัตถุประสงค์: จุดประสงค์หลักของปัญญาประดิษฐ์คือเพื่อทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติและนำความเป็นอิสระมาสู่แบบจำลองของข้อมูล แต่เป้าหมายหลักของ Data Science คือการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ทั้งสองนี้มีจุดมุ่งหมายและเป้าหมายที่แตกต่างกันไป
8. โมเดลต่างๆ: ในปัญญาประดิษฐ์ โมเดลถูกสร้างขึ้นซึ่งคาดว่าจะคล้ายกับความเข้าใจและความรู้ความเข้าใจของมนุษย์ ใน Data Science โมเดลถูกสร้างขึ้นเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เป็นสถิติสำหรับการตัดสินใจ
9. ระดับการประมวลผลทางวิทยาศาสตร์: ปัญญาประดิษฐ์จะใช้การประมวลผลทางวิทยาศาสตร์ในระดับที่สูงมาก เมื่อเทียบกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งใช้การประมวลผลทางวิทยาศาสตร์น้อยกว่า

บทสรุป

ปัญญาประดิษฐ์ยังไม่มีการสำรวจมากนัก แต่ในทางกลับกัน Data Science ได้เริ่มสร้างความแตกต่างอย่างมากในตลาดแล้ว Data Science แปลงข้อมูล ซึ่งสามารถใช้สำหรับการแสดงภาพและการวิเคราะห์

ด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์ ผลิตภัณฑ์ใหม่จะถูกสร้างขึ้นซึ่งดีกว่าเมื่อก่อน และยังทำให้เกิดความเป็นอิสระด้วยการทำหลายๆ อย่างโดยอัตโนมัติ ด้วยความช่วยเหลือของ Data Science ข้อมูลจะถูกวิเคราะห์โดยพิจารณาจากการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างรอบคอบ ซึ่งให้ประโยชน์มากมายแก่บริษัท

มีบริษัทหลายแห่งที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ซึ่งมีตำแหน่งงานด้าน AI อย่างแท้จริง เช่น นักวิทยาศาสตร์ NLP วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจักร และนักวิทยาศาสตร์ด้านการเรียนรู้เชิงลึก การดำเนินการต่างๆ เกี่ยวกับข้อมูลดำเนินการโดยใช้อัลกอริธึม Data Science ที่นำไปใช้ในภาษาต่างๆ เช่น Python และ R การตัดสินใจที่สำคัญในปัจจุบันใช้ข้อมูลที่ประมวลผลโดยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล ดังนั้น Data Science จึงต้องมีบทบาทสำคัญในทุกองค์กร

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ลองดู Executive PG Program in Data Science ของ upGrad & IIIT-B