Data Science vs Intelligenza Artificiale: quali sono le differenze?

Con il progresso tecnologico, ci sono così tante opportunità di carriera che sono emerse. Sicuramente, potresti essere a conoscenza dell'intelligenza artificiale e della scienza dei dati. Bene, queste due sono le tecnologie più cruciali che sono di tendenza al giorno d'oggi. È molto richiesto in tutto il mondo ed è per questo che sono richieste anche le persone con le competenze desiderate. Dal momento che potresti chiederti quale sia esattamente la differenza tra i due, esploriamo questo post in un modo migliore.

È la scienza dei dati che utilizza l'intelligenza artificiale in determinate operazioni ma non del tutto. Anche la scienza dei dati contribuisce in una certa misura all'intelligenza artificiale. Molte persone capiscono che la Data Science contemporanea non è altro che Intelligenza Artificiale, ma non è affatto vero. Cerchiamo di capire di più sulla scienza dei dati rispetto all'intelligenza artificiale per chiarezza.

Cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è un settore di tendenza che oggi è stato leader nel campo IT. Si dice che abbia fatto spazio in quasi tutti i settori. È una versione ampia che di solito è associata al processo dei dati e al suo sistema. L'obiettivo della scienza dei dati è acquisire insiemi di dati per ottenere informazioni preziose. In un tale settore, i dati funzionano come carburante che aiuta a raccogliere tutte le informazioni importanti associate all'organizzazione. In questo modo diventa facile identificare le tendenze che attualmente governano il mercato.

Include diversi campi sottostanti come matematica, statica e programmazione per citarne alcuni. Il ruolo di uno scienziato dei dati è quello di avere una buona conoscenza in queste materie insieme alla conoscenza degli algoritmi di apprendimento automatico per comprendere i modelli e le tendenze nei dati. Ciò richiede molta dedizione, concentrazione e abilità.

C'è un certo processo di scienza dei dati che deve essere compreso. Include la manipolazione, l'estrazione dei dati, la visualizzazione e la manutenzione dei dati per citarne alcuni. Con l'aiuto dei data scientist, le industrie possono prendere decisioni basate sui dati. Inoltre, possono anche valutare le prestazioni e vedere se è necessario apportare alcune modifiche per migliorare le loro prestazioni.

Consigliato per te: Technology Digging on Deep Data: una caccia al tesoro globale nel mondo reale.

Cos'è l'Intelligenza Artificiale?

Al contrario della scienza dei dati c'è l'intelligenza artificiale (AI). È intelligenza basata sulle macchine. Questo tipo di tecnologia è stata progettata per trasmettere l'intelligenza umana naturale. La parte migliore di un tale tipo di intelligenza è che puoi imporre e persino simulare l'intelligenza umana nella macchina. Tale tipo di tecnologia fa uso di molti algoritmi che aiutano ad assistere azioni autonome. Molti algoritmi tradizionali di Intelligenza Artificiale hanno dichiarato chiaramente i loro obiettivi.

Al giorno d'oggi, è la tendenza degli algoritmi AI contemporanei che è come comprendere in profondità i modelli di dati e quindi trovare l'obiettivo giusto. Tale tipo di intelligenza utilizza anche molti principi di ingegneria del software per creare soluzioni a problemi esistenti. Potresti essere a conoscenza di giganti come Amazon, Google e Facebook. Bene, stanno sfruttando la tecnologia dell'Intelligenza Artificiale per creare un sistema autonomo.

A proposito, uno di questi ottimi esempi è AlphaGo di Google. È un sistema autonomo di Go-playing che è persino riuscito a sconfiggere Ke Jie, che è stato il giocatore numero 1 esperto di AlphaGo. Questo AlphaGo ha fatto uso completo delle reti neurali artificiali che sono state ispirate dalla nevrosi degli umani che hanno colto le informazioni nel tempo.

Quali sono le differenze?

Ora che hai una chiara comprensione della scienza dei dati e dell'intelligenza artificiale, potresti avere dei dubbi nella tua mente. Più specificamente potresti chiederti quale potrebbe essere l'opzione giusta da scegliere. Intelligenza artificiale o scienza dei dati? Le informazioni fornite di seguito possono aiutarti a capire la differenza e saltare sulla decisione.

1. Ambito

Esiste un'ampia gamma di ambiti per la scienza dei dati. Ciò significa che per raccogliere dati non ci sono limiti. Include diverse operazioni sui dati che ovviamente nell'Intelligenza Artificiale non sono presenti. Non importa da quale fonte e attraverso quali mezzi raccogli i dati, beh, non rimarrai deluso o limitato in nessun momento.

Nel caso dell'intelligenza artificiale, beh, è ​​limitato solo all'implementazione degli algoritmi ML. Non ha una vasta gamma di scopi come la scienza dei dati, motivo per cui la scienza dei dati è più richiesta considerando la prospettiva dell'ambito in mente.

2. Il bisogno

La scienza dei dati è importante per scoprire i modelli nascosti disponibili nei dati. Nel caso dell'IA, è completamente diverso. L'intelligenza artificiale è associata all'assegnazione di autonomia che viene data al modello di dati. La scienza dei dati viene utilizzata anche per creare modelli con l'aiuto di approfondimenti statistici.

Considerando che l'uso di Ai è quello di costruire modelli che emulano la cognizione e anche la comprensione dell'umano. Insieme all'ambito, anche la necessità della scienza dei dati è più ampia, motivo per cui è più richiesta.

3. Applicazioni

Le applicazioni dell'Intelligenza Artificiale sono utilizzate in diversi settori come l'industria dei trasporti, il settore sanitario, il settore dell'automazione, l'industria della robotica e persino l'industria manifatturiera per citarne alcuni.

Se conti la prospettiva della scienza dei dati nei diversi settori, beh, è ​​​​abbastanza più ampia nel suo modo. Viene utilizzato nel campo dei motori di ricerca Internet come Yahoo, Google, nel campo del marketing, Bing, nel campo della pubblicità e persino nel settore bancario per citarne alcuni. Ciò significa che, a livello globale in un periodo inferiore, è possibile utilizzare l'Intelligenza Artificiale.

Ti potrebbe piacere: 7 occupazioni insostituibili dall'intelligenza artificiale (IA).

4. Scala salariale

“Le cose che abbiamo visto sopra erano la prospettiva generale di utilizzare la scienza dei dati o l'intelligenza artificiale. Ma chi lavora in questo settore ha anche migliori opportunità di carriera”. – come discusso da Marcel Kasprzak, amministratore delegato di NeuroSYS, in uno dei suoi recenti post sul blog su AI & Data Science payscale.

A proposito, il data scientist può guadagnare circa 113.000 dollari all'anno negli Stati Uniti. C'è anche spazio per un tale esperto per ottenere un buon aumento in futuro fino a US $ 154k all'anno. Al contrario, gli ingegneri che lavorano sull'intelligenza artificiale possono guadagnare circa 107.000 dollari all'anno. C'è anche spazio per tali esperti per ottenere un buon aumento in futuro fino a $ 107.000 all'anno, ma ciò dipende dalle loro prestazioni, esperienza e dall'azienda in cui lavorano.

5. Tipo di dati

L'Intelligenza Artificiale di solito è costituita da dati in una forma standardizzata. Ora questo può essere nel tipo di incorporamenti o nei moduli vettoriali. Tuttavia, se consideri i dati di cui è composta la scienza dei dati, beh, avrai molte opzioni.

Ci sono così tanti tipi di dati che puoi vedere come i dati che sono in un formato strutturato. Formato semistrutturato e nel formato di tipo non strutturato. Questo è il motivo principale per cui devi ottenere dati di qualità dalla scienza dei dati e puoi anche fare affidamento sugli stessi.

6. Lo scopo

“L'obiettivo dell'Intelligenza Artificiale è generare un processo di natura automatizzata. Ottiene l'autonomia del modello di dati. – come spiegato da Vijay Pasupulati, CEO di OdinSchool, in una delle sue recenti interviste.

Tuttavia, l'obiettivo principale della scienza dei dati è cercare modelli che idealmente non sono così facilmente visibili nei dati. Ciò significa che potrebbe esserci un certo codice o modello che deve essere scoperto. Solo gli esperti possono rivelare tali dati.

Tuttavia, se si considera lo scopo di entrambe queste tecnologie, beh, hanno i propri obiettivi e, naturalmente, differiscono in larga misura l'una dall'altra.

7. Strumenti utilizzati

Andando oltre, la scienza dei dati utilizza gli strumenti che sono abbastanza comunemente usati anche nell'IA. Il motivo è chiaro, come affermato anche in precedenza, la scienza dei dati include diversi passaggi per analizzare i dati e persino raccogliere informazioni migliori dagli stessi.

Andando oltre nella scienza dei dati, gli strumenti più utilizzati sono Python, Keras, SPSS e SAS per citarne alcuni. Nel caso dell'intelligenza artificiale, gli strumenti più utilizzati sono Shogun, Mahout, Kaffe e TensorFlow Scikit, imparate a citarne alcuni.

8. Processo e tecniche

In termini di processi e tecniche, entrambe le tecnologie funzionano in molti modi diversi. La scienza artificiale ha un processo che include eventi futuri. Questi eventi possono essere previsti con l'aiuto di un modello predittivo. Se consideriamo il processo di data science, ci sono alcuni passaggi inclusi come analisi, visualizzazione, previsione e persino pre-elaborazione dei dati per citarne alcuni.

Oltre a questo, le tecnologie utilizzate nell'Intelligenza Artificiale sono costituite dagli algoritmi nei computer. Aiuta a risolvere il problema. Ma se conti la scienza dei dati, beh, ci sono così tanti metodi statistici che vengono utilizzati.

Ti potrebbe piacere anche: Uso dell'Intelligenza Artificiale (AI) nella moderna UI e UX Design.

Conclusione

Come possiamo vedere in questo post su Data Science vs. Artificial Intelligence, entrambi i termini sono in qualche modo usati in modo intercambiabile. Non c'è dubbio che se vuoi un ampio dominio, allora è l'intelligenza artificiale che deve ancora essere esplorata. Ma se consideri la scienza dei dati, beh, questo è uno di questi campi che a sua volta utilizza una parte dell'IA per creare le occorrenze degli eventi.

Tuttavia, si concentra anche sul trasferimento dei dati per ulteriori visualizzazioni e analisi. Ecco perché, se vuoi concludere alla fine, beh, è ​​​​la scienza dei dati che può eseguire l'analisi dei dati mentre l'IA è solo uno strumento che crea i prodotti in un modo migliore utilizzando l'autonomia.