Veri Bilimi ve Yapay Zeka: Veri Bilimi ve Yapay Zeka Arasındaki Fark

AI olarak da bilinen Yapay Zeka ve Veri Bilimi, günümüzün en çok aranan iki teknolojisi haline geldi. Çoğu zaman insanlar bunun aynı şey olduğunu düşünürler ama gerçekte aynı şey değildirler. Yapay Zeka, operasyonları için Veri Bilimi alanında kullanılmaktadır. Burada şimdi Yapay Zeka ve Veri Biliminin farklı kavramlarını tartışacağız.

Veri Bilimi Nedir?

Bir dizüstü bilgisayar, akıllı telefon, tablet, masaüstü vb. gibi internetin çeşitli araçları aracılığıyla topladıkları devasa verilerin patlamasından sonra endüstrilerin veri işleme ihtiyacında önemli bir büyüme oldu. Şirketler artık yapmak için verilere güveniyorlar. organizasyonla ilgili hemen hemen her şeyle ilgili herhangi bir karar. Bu kararlar, daha iyi hizmet ve ürünler yapmak, geliştirme ve modifikasyon, farklı şeylerin ortadan kaldırılması ve eklenmesi vb.

Böylece Veri Bilimi, neredeyse tüm endüstrilerde büyük bir devrim meydana getirdi. Modern toplumların tümü veri odaklıdır ve bu nedenle Veri bilimi çağdaş dünyanın çok önemli bir parçası haline gelmiştir.

Veri Biliminde Programlama, Matematik ve İstatistik gibi birçok alt alan vardır. Bir Veri bilimcisi, verilerin kalıplarını ve eğilimlerini anlama konusunda çok yetkin olmalıdır. İyi bir Veri Bilimcisi olmak için kişinin bu anlama becerisine sahip olması gerekir. Veri Biliminde aşağıdakiler gibi birçok prosedür ve adım vardır:

1. Verilerin Çıkarılması : Verilerin işlenmesinin ilk adımı olan Büyük Veriden Veri Bilimcisi tarafından verinin çıkarılması gerekir. Çıkarılan veriler, daha sonra organizasyondaki liderlik, yönetim veya diğer karar verme yetkilileri tarafından kullanılacak olan belirli bir sorun hakkında fikir verebilmelidir.
2. Manipülasyon: Bir Veri Bilimcisi, belirli filtreler uygulayarak verileri manipüle edebilmelidir. Filtreleri kullanarak, karar verme için daha fazla analiz edilecek olan istenen düzeyde veri filtreleme elde edilebilmelidir.
3. Görselleştirme: Veri Bilimcisi, kolayca anlaşılabilecek bir veri görüntüsü oluşturacaktır. Veriler Tablolar, Diyagramlar, Grafikler, Grafikler ve daha pek çok şekilde temsil edilebilir. Veriler görselleştirildiğinde, anlamak için en iyi şeklin hangisi olduğunu anlamak kolaydır.
4. Bakım: Çıkarılan veriler, gelecekte işletmelerdeki çeşitli şeyleri tahmin etmek için karar vermede tekrar kullanılabilmesi için gelecekteki amaçlar için de korunmalıdır.

Veri Biliminde İhtiyaç Hiyerarşisi

Artık Yapay Zekanın Veri Biliminin bir parçası olduğunu zaten bildiğimiz için, Şimdi Veri Biliminde altı farklı ihtiyaç hiyerarşisini tartışacağız:

1. İlk İhtiyaç: Yapay Zeka ve Derin Öğrenme
2. İkinci İhtiyaç: A/B Testi, Deneme ve Basit ML Algoritmaları
3. Üçüncü İhtiyaç: Analitik, Metrikler, Segmentler, Toplamalar, Özellikler ve Eğitim Verileri
4. Dördüncü İhtiyaç: Temizleme, Anormallik Tespiti ve Hazırlık
5. Beşinci İhtiyaç: Güvenilir Veri Akışı, Altyapı, Veri Boru Hatları, ETL, Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış Veri Depolama
6. Altıncı İhtiyaç: Enstrümantasyon, Günlük Kaydı, Sensörler, Harici Veriler ve Kullanıcı Tarafından Oluşturulan İçerik

Yapay Zeka Nedir?

Yapay Zeka, otomatik eylemleri gerçekleştirmek için algoritmaların kullanıldığı bir alandır. Modelleri, insanların ve hayvanların doğal zekasına dayanmaktadır. Geçmişteki benzer örüntüler tanınır ve örüntüler tekrarlandığında ilgili işlemler otomatik olarak gerçekleştirilir.

Bir probleme çözüm geliştirmek için yazılım mühendisliği ve hesaplama algoritmalarının ilkelerini kullanır. Yapay zekayı kullanarak insanlar, şirketlere maliyet tasarrufu ve diğer birçok fayda sağlayan otomatik sistemler geliştirebilir. Büyük kuruluşlar, Facebook, Amazon ve Google gibi teknoloji devleri de dahil olmak üzere Yapay Zeka'ya büyük ölçüde bağımlıdır.

Veri Bilimi ve Yapay Zeka: Veri Bilimi ve Yapay Zeka Arasındaki Fark

1. Kapsam: Yapay Zeka, yalnızca makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasıyla sınırlıdır, oysa Veri Bilimi, verilerin çeşitli temel işlemlerini içerir.
2. Veri Türü: Yapay Zeka, vektörler ve gömmeler şeklinde standartlaştırılmış veri türlerini içerir, ancak diğer yandan Veri Bilimi, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri türü gibi birçok farklı veri türüne sahip olacaktır.
3. Araçlar: Yapay Zekada kullanılan Araçlar Mahout, Shogun, TensorFlow, PyTorch, Kaffe, Scikit-learn ve Veri Biliminde kullanılan araçlar Keras, SPSS, SAS, Python, R, vb.
4. Uygulamalar: Yapay Zeka uygulamaları Sağlık sektörü, ulaşım sektörü, robotik endüstrileri, otomasyon endüstrileri ve imalat endüstrileri gibi birçok sektörde kullanılmaktadır. Öte yandan, Veri Bilimi uygulamaları Google, Yahoo, Bing, Pazarlama Alanı, Bankacılık, Reklamcılık Alanı ve daha pek çok İnternet Arama Motoru alanında kullanılmaktadır.
5. Süreç: Yapay Zeka (AI) sürecinde, tahmine dayalı model kullanılarak gelecekteki olaylar tahmin edilir. Ancak Veri Bilimi, verilerin tahmin, görselleştirme, analiz ve ön işleme sürecini içerir.
6. Teknikler: Yapay Zeka, sorunu çözmek için bilgisayarlardaki algoritmaları kullanırken, Veri Bilimi birçok farklı istatistik yöntemini içerecektir.
7. Amaç: Yapay Zekanın birincil amacı, süreci otomatikleştirmek ve veri modeline özerklik kazandırmaktır. Ancak Veri Biliminin birincil amacı, verilerde gizli olan kalıpları bulmaktır. Bunların her ikisinin de birbirinden farklı kendi amaçları ve hedefleri vardır.
8. Farklı Modeller: Yapay Zekada, insanın anlama ve bilişine benzer olması beklenen Modeller inşa edilir. Veri Biliminde Modeller, karar verme için istatistiksel olan içgörüler üretmek üzere oluşturulur.
9. Bilimsel İşleme Derecesi: Yapay Zeka, daha az bilimsel işlem kullanan Veri bilimi ile karşılaştırıldığında çok yüksek derecede bilimsel işlem kullanacaktır.

Çözüm

Yapay Zeka henüz çok keşfedilmedi, ancak diğer yandan Veri Bilimi piyasada büyük bir fark yaratmaya başladı bile. Veri Bilimi, görselleştirme ve analiz için kullanılabilecek Verileri dönüştürür.

Yapay Zeka sayesinde eskisinden daha iyi yeni ürünler yaratılıyor ve birçok şeyi otomatik olarak yaparak özerkliği de beraberinde getiriyor. Veri Bilimi yardımıyla, şirketlere birçok fayda sağlayan hangi dikkatli iş kararlarının alındığına bağlı olarak Veriler analiz edilir.

NLP Scientist, Machine Learning Engineer ve Deep Learning Scientist gibi saf AI iş pozisyonları sunan Yapay Zeka tabanlı birçok şirket var. Python ve R gibi dillerde uygulanan Veri Bilimi algoritmaları kullanılarak veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirilir. Günümüzde önemli kararlar Veri bilimcileri tarafından işlenen Verilere dayalı olarak alınmaktadır. Bu nedenle, Veri bilimi herhangi bir organizasyonda hayati bir rol oynamak zorundadır.

Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için veri bilimi öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIIT-B'nin Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.