Ilmu Data vs. Kecerdasan Buatan – Apa Bedanya?

Dengan kemajuan teknologi, ada begitu banyak peluang karir yang muncul. Tentunya, Anda mungkin mengetahui kecerdasan buatan dan ilmu data. Nah, keduanya adalah teknologi paling krusial yang sedang tren di zaman sekarang. Ini sangat diminati di seluruh dunia dan itulah sebabnya individu dengan keterampilan yang diinginkan juga diminati. Karena Anda mungkin bertanya-tanya apa sebenarnya perbedaan antara keduanya, mari kita jelajahi postingan ini dengan lebih baik.

Ini adalah ilmu data yang menggunakan kecerdasan buatan dalam operasi tertentu tetapi tidak seluruhnya. Ilmu data juga berkontribusi pada AI sampai batas tertentu. Banyak orang memahami bahwa Ilmu Data kontemporer tidak lain adalah Kecerdasan Buatan, tetapi itu tidak benar sama sekali. Mari kita pahami lebih lanjut tentang Ilmu Data vs. Kecerdasan Buatan agar lebih jelas.

Apa itu Ilmu Data?

Ilmu data adalah salah satu sektor tren yang memimpin di bidang TI saat ini. Dikatakan telah membuat ruang di hampir setiap industri. Ini adalah versi luas yang biasanya dikaitkan dengan proses data dan sistemnya. Fokus ilmu data adalah mengambil kumpulan data untuk mendapatkan informasi yang berharga. Di sektor seperti itu, data berfungsi seperti bahan bakar yang membantu mengumpulkan semua informasi penting yang terkait dengan organisasi. Dengan cara ini menjadi mudah untuk mengidentifikasi tren yang menguasai pasar saat ini.

Ini mencakup bidang dasar yang berbeda seperti Matematika, Statika, dan pemrograman untuk beberapa nama. Peran seorang ilmuwan data adalah memiliki pengetahuan yang baik dalam mata pelajaran ini bersama dengan pengetahuan algoritma pembelajaran mesin untuk memahami pola dan tren dalam data. Ini membutuhkan banyak dedikasi, fokus, dan keterampilan.

Ada proses tertentu dari ilmu data yang perlu dipahami. Ini termasuk manipulasi, ekstraksi data, visualisasi, dan pemeliharaan data untuk beberapa nama. Dengan bantuan ilmuwan data, industri dapat membuat keputusan berdasarkan data. Selain itu, mereka juga dapat menilai kinerja dan melihat apakah ada perubahan yang perlu dilakukan untuk mendongkrak kinerja mereka.

Direkomendasikan untuk Anda: Penggalian Teknologi pada Deep Data: Perburuan Harta Karun Global di Dunia Nyata.

Apa itu Kecerdasan Buatan?

Kebalikan dari ilmu data adalah kecerdasan buatan (AI). Ini adalah kecerdasan berbasis mesin. Teknologi semacam ini telah dirancang untuk memposting kecerdasan alami manusia. Bagian terbaik dari jenis kecerdasan ini adalah Anda dapat memaksakan dan bahkan mensimulasikan kecerdasan manusia di dalam mesin. Jenis teknologi seperti itu memanfaatkan banyak algoritme yang membantu dalam membantu tindakan otonom. Banyak algoritma Kecerdasan Buatan tradisional dengan jelas menyatakan tujuan mereka.

Saat ini Algoritma AI kontemporer sedang tren yang seperti memahami pola data secara mendalam dan kemudian muncul dengan tujuan yang tepat. Kecerdasan semacam itu juga memanfaatkan banyak prinsip rekayasa perangkat lunak untuk menciptakan solusi atas masalah yang ada. Anda mungkin mengetahui raksasa seperti Amazon, Google, dan Facebook. Yah, mereka menghasilkan pemanfaatan teknologi Kecerdasan Buatan untuk menciptakan sistem otonom.

Ngomong-ngomong, salah satu contoh terbaiknya adalah AlphaGo oleh Google. Ini adalah sistem otonom Go-playing yang bahkan berhasil mengalahkan Ke Jie, yang telah menjadi pemain AlphaGo ahli nomor 1. AlphaGo ini memanfaatkan sepenuhnya Jaringan Syaraf Tiruan yang terinspirasi oleh neurosis manusia yang menangkap informasi dari waktu ke waktu.

Apa Perbedaannya?

Sekarang setelah Anda memiliki pemahaman yang jelas tentang ilmu data dan Kecerdasan Buatan, Anda mungkin memiliki beberapa keraguan di benak Anda. Lebih khusus lagi Anda mungkin bertanya-tanya – mana yang bisa menjadi pilihan yang tepat untuk dipilih. Apakah Kecerdasan Buatan atau Ilmu Data? Diberikan informasi di bawah ini dapat membantu Anda memahami perbedaan dan mengambil keputusan.

1. Lingkup

Ada berbagai ruang lingkup untuk ilmu Data. Artinya, untuk mengumpulkan data tidak ada batasan. Ini mencakup berbagai operasi data yang tentu saja tidak ada dalam Kecerdasan Buatan. Tidak peduli dari sumber mana dan melalui cara apa Anda mengumpulkan data, Anda tidak akan kecewa atau dibatasi kapan pun.

Dalam kasus kecerdasan buatan, itu hanya terbatas pada implementasi algoritma ML. Itu tidak memiliki cakupan yang luas seperti ilmu data, itulah sebabnya ilmu data lebih diminati mengingat perspektif ruang lingkup dalam pikiran.

2. Kebutuhan

Ilmu data penting untuk mengetahui pola tersembunyi yang tersedia dalam data. Dalam kasus AI, ini sangat berbeda. AI dikaitkan dengan pemberian otonomi yang dilakukan pada model data. Ilmu data juga digunakan untuk membuat model dengan bantuan wawasan statistik.

Sedangkan penggunaan Ai adalah untuk membangun model yang meniru kognisi dan juga pemahaman manusia. Seiring dengan ruang lingkupnya, kebutuhan akan ilmu data juga semakin luas sehingga semakin diminati.

3. Aplikasi

Aplikasi Kecerdasan Buatan digunakan di berbagai sektor seperti industri transportasi, sektor kesehatan, sektor otomasi, industri robotika, dan bahkan industri manufaktur.

Jika Anda menghitung perspektif ilmu data di industri yang berbeda, caranya cukup luas. Ini digunakan di bidang mesin pencari Internet seperti Yahoo, Google, bidang pemasaran, Bing, bidang periklanan, dan bahkan sektor perbankan untuk beberapa nama. Artinya, pada tingkat global dalam waktu yang lebih singkat, Artificial Intelligence dapat digunakan.

Anda mungkin menyukai: 7 Pekerjaan yang Tak Tergantikan oleh Kecerdasan Buatan (AI).

4. Skala pembayaran

“Hal-hal yang kami lihat di atas adalah perspektif keseluruhan untuk menggunakan ilmu data atau kecerdasan buatan. Tetapi mereka yang bekerja di sektor ini juga memiliki peluang karir yang lebih baik.” – seperti yang dibahas oleh Marcel Kasprzak, Managing Director di NeuroSYS, dalam salah satu postingan blog terbarunya tentang AI & Data Science payscale.

Omong-omong, ilmuwan data dapat menghasilkan sekitar US $ 113k per tahun di Amerika Serikat. Ada juga ruang bagi pakar semacam itu untuk mendapatkan kenaikan yang bagus di masa mendatang hingga US$154rb per tahun. Sebaliknya, Insinyur yang bekerja di Kecerdasan Buatan dapat menghasilkan sekitar US$107rb per tahun. Ada juga ruang bagi para ahli tersebut untuk mendapatkan kenaikan yang baik di masa depan hingga US$107rb per tahun tetapi itu tergantung pada kinerja, pengalaman, dan perusahaan tempat mereka bekerja.

5. Tipe Data

Kecerdasan Buatan biasanya terdiri dari data yang ada dalam bentuk standar. Sekarang bisa dalam jenis embeddings atau bentuk vektor. Namun, jika Anda mempertimbangkan data yang terdiri dari ilmu data, Anda akan memiliki cukup banyak pilihan.

Ada banyak sekali tipe data yang bisa Anda lihat seperti data yang dalam format terstruktur. Format semi terstruktur dan dalam format tipe tidak terstruktur. Ini adalah alasan utama mengapa Anda harus mendapatkan data berkualitas dari ilmu data dan Anda bahkan dapat mengandalkannya.

6. Tujuan

“Fokus Kecerdasan Buatan adalah menghasilkan proses yang bersifat otomatis. Itu mendapatkan otonomi model data. – seperti yang dijelaskan oleh Vijay Pasupulati, CEO OdinSchool, dalam salah satu wawancaranya baru-baru ini.

Namun, tujuan utama ilmu data adalah mencari pola yang idealnya tidak mudah terlihat dalam data. Artinya, mungkin ada kode atau pola tertentu yang perlu dicari tahu. Hanya para ahli yang dapat mengungkapkan data tersebut.

Namun, jika Anda mempertimbangkan tujuan dari kedua teknologi ini, keduanya memiliki tujuan masing-masing, dan tentu saja, keduanya sangat berbeda satu sama lain.

7. Alat yang Digunakan

Lebih jauh lagi, ilmu data menggunakan alat yang juga cukup umum digunakan di AI. Alasannya jelas yang disebutkan sebelumnya juga, ilmu data mencakup langkah-langkah berbeda untuk menganalisis data dan bahkan mengumpulkan wawasan yang lebih baik dari hal yang sama.

Bergerak lebih jauh dalam ilmu data, alat yang paling banyak digunakan adalah Python, Keras, SPSS, dan SAS. Dalam hal kecerdasan buatan, alat yang paling banyak digunakan adalah Shogun, Mahout, Kaffe, dan TensorFlow Scikit-belajar menyebutkan beberapa.

8. Proses dan Teknik

Dalam hal Proses dan Teknik, kedua teknologi bekerja dengan berbagai cara. Ilmu buatan memiliki proses yang mencakup peristiwa masa depan. Peristiwa ini dapat diramalkan dengan bantuan model prediksi. Jika kita mempertimbangkan proses ilmu data, ada langkah-langkah tertentu yang disertakan seperti analisis, visualisasi, prediksi, dan bahkan pra-pemrosesan data.

Selain itu, teknologi yang digunakan dalam Kecerdasan Buatan terdiri dari algoritma di komputer. Ini membantu dalam memecahkan masalah. Tetapi jika Anda menghitung ilmu data, ada begitu banyak metode statistik yang digunakan.

Anda mungkin juga menyukai: Penggunaan Kecerdasan Buatan (AI) dalam Desain UI & UX Modern.

Kesimpulan

Seperti yang dapat kita lihat di posting ini tentang Ilmu Data vs. Kecerdasan Buatan, kedua istilah tersebut digunakan secara bergantian. Tidak diragukan lagi jika Anda menginginkan domain yang luas maka itu adalah kecerdasan buatan yang belum dieksplorasi. Tetapi jika Anda mempertimbangkan ilmu data, ini adalah salah satu bidang yang menggunakan bagian dari AI untuk membuat kejadian acara.

Namun, ini juga berfokus pada transfer data untuk visualisasi dan analisis lebih lanjut. Itu sebabnya, jika Anda ingin menyimpulkan pada akhirnya, itu adalah ilmu data yang dapat melakukan analisis data sedangkan AI hanyalah alat yang menciptakan produk dengan cara yang lebih baik menggunakan otonomi.