データサイエンスと人工知能 – 違いは何ですか?

公開: 2020-11-16

テクノロジーの進歩により、非常に多くのキャリアの機会が生まれています。確かに、人工知能とデータサイエンスについてはご存知かもしれません。これら 2 つは、今日のトレンドである最も重要なテクノロジーです。世界中で需要が高いため、望ましいスキルを持つ人材も求められています。この 2 つの違いは一体何なのか疑問に思われるかもしれませんので、この記事でさらに詳しく見ていきましょう。

これは、特定の業務で人工知能を使用するデータサイエンスですが、完全に使用するわけではありません。データサイエンスもある程度AIに貢献します。多くの人は、現代のデータサイエンスは人工知能に他ならないと理解していますが、それはまったく真実ではありません。わかりやすくするために、データサイエンスと人工知能について詳しく理解しましょう。

目次の表示

データサイエンスとは何ですか?
人工知能とは何ですか?
違いは何ですか?
結論

データサイエンスとは何ですか?

データサイエンスは、今日の IT 分野をリードしているトレンド分野の 1 つです。ほぼすべての業界にスペースを与えたといわれています。これは、通常、データとそのシステムのプロセスに関連付けられる広範なバージョンです。データサイエンスの焦点は、貴重な情報を取得するために一連のデータを取得することです。このような分野では、データは組織に関連するすべての重要な情報を収集するのに役立つ燃料のように機能します。このようにして、現在市場を支配しているトレンドを特定することが簡単になります。

これには、数学、統計学、プログラミングなど、さまざまな基礎的な分野が含まれます。データサイエンティストの役割は、データのパターンと傾向を理解するための機械学習アルゴリズムの知識とともに、これらの主題に関する優れた知識を身につけることです。これには、かなりの献身、集中力、スキルが必要です。

データサイエンスには、理解する必要がある特定のプロセスがあります。これには、操作、データ抽出、視覚化、データ保守などが含まれます。データサイエンティストの支援により、業界はデータに基づいた意思決定を行うことができます。さらに、パフォーマンスを評価し、パフォーマンスを向上させるために何らかの変更を行う必要があるかどうかを確認することもできます。

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人工知能とは何ですか?

データサイエンスの対極にあるのが人工知能（AI）です。それは機械ベースの知能です。この種のテクノロジーは、人間の自然な知能をポストするように設計されています。この種のインテリジェンスの最も優れた点は、人間のインテリジェンスをマシンに強制したり、シミュレートしたりできることです。この種のテクノロジーでは、自律的な行動を支援する多くのアルゴリズムが利用されています。従来の人工知能アルゴリズムの多くは、その目標を明確に述べていました。

今日では、データパターンを深く理解し、適切な目標を見つけ出すような、現代的な AI アルゴリズムがトレンドになっています。この種のインテリジェンスは、多くのソフトウェアエンジニアリングの原則を利用して、既存の問題に対する解決策を作成します。 Amazon、Google、Facebook などの大手企業をご存じかもしれません。そうですね、その結果、人工知能テクノロジーを活用して自律システムを構築することになります。

そういえば、その最も優れた例の 1 つは、Google の AlphaGo です。これは、AlphaGo の第一人者である柯潔氏を倒すことに成功した、囲碁自律システムです。このAlphaGoは、時間の経過とともに情報を把握する人間の神経症にヒントを得た人工ニューラルネットワークを駆使しました。

違いは何ですか?

データサイエンスと人工知能について明確に理解できたところで、心の中にいくつかの疑問があるかもしれません。具体的には、どれを選択するのが正しいのか疑問に思うかもしれません。人工知能とはデータサイエンスですか? 以下の情報は、違いを理解し、すぐに決定するのに役立ちます。

1. 範囲

データサイエンスの範囲は多岐にわたります。つまり、データ収集に制限はありません。これには、もちろん人工知能には存在しないさまざまなデータ操作が含まれます。どのソースからどの手段でデータを収集したとしても、どの時点でもがっかりしたり制限されたりすることはありません。

人工知能の場合は、ML アルゴリズムの実装にのみ制限されます。データサイエンスのような広範囲な範囲を持たないため、範囲の観点を念頭に置くと、データサイエンスの方が需要が高くなります。

2. 必要性

データサイエンスは、データに存在する隠れたパターンを発見するために重要です。 AIの場合は全く違います。 AI は、データモデルに実行される自律性の付与に関連付けられています。データサイエンスは、統計的洞察を活用したモデルの作成にも使用されます。

一方、Ai の使用は、人間の認知と理解をエミュレートするモデルを構築することです。データサイエンスの範囲が広がるとともに、データサイエンスのニーズも広がっており、そのため需要が高まっています。

3. アプリケーション

人工知能のアプリケーションは、輸送業界、ヘルスケア部門、オートメーション部門、ロボット産業、さらには製造業界など、さまざまな分野で使用されています。

さまざまな業界におけるデータサイエンスの視点を数えてみると、その見方は非常に幅広いものになります。 Yahoo、Google などのインターネット検索エンジン、マーケティング分野、Bing、広告分野、さらには銀行分野などでも使用されています。これは、より短期間で世界レベルで人工知能を使用できるようになるということを意味します。

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4.給与明細

「上で見たのは、データサイエンスや人工知能の利用に関する全体的な視点でした。しかし、この分野で働く人には、より良いキャリアの機会もあります。」 – NeuroSYS のマネージングディレクターである Marcel Kasprzak が、AI とデータサイエンスの給与スケールに関する最近のブログ投稿の 1 つで説明したとおりです。

そういえば、データサイエンティストは米国で年間約 11 万 3,000 米ドルを稼ぐことができます。このような専門家には、将来的に年間最大 15 万 4,000 米ドルまでの大幅な引き上げが見込まれる余地もあります。これとは対照的に、人工知能に取り組むエンジニアは、年間約 10 万 7,000 米ドルを稼ぐことができます。このような専門家には、将来的に年間最大 10 万 7,000 米ドルまでの大幅な増額が見込まれる余地もありますが、それは彼らの業績、経験、勤務先の会社によって異なります。

5. データ型

人工知能は通常、標準化された形式のデータで構成されます。これは、埋め込みのタイプまたはベクトル形式のいずれかになります。ただし、データサイエンスを構成するデータを考慮すると、かなり多くの選択肢があることがわかります。

構造化された形式のデータなど、表示できるデータの種類は非常にたくさんあります。半構造化形式と非構造化型の形式。これが、データサイエンスから高品質のデータを取得する必要がある主な理由であり、データサイエンスに依存することもできます。

6. 目的

「人工知能の焦点は、本質的に自動化されたプロセスを生成することです。データモデルの自律性が得られます。」 – OdinSchool の CEO、Vijay Pasupulati 氏が最近のインタビューで説明したとおりです。

ただし、データサイエンスの主な目的は、理想的にはデータ内で簡単には見えないパターンを探すことです。これは、特定のコードまたはパターンを見つける必要がある可能性があることを意味します。このようなデータを明らかにできるのは専門家だけです。

ただし、これら両方のテクノロジーの目的を考えると、それぞれに独自の目的があり、当然ながら、互いに大きく異なります。

7. 使用ツール

さらに進むと、データサイエンスでは、AI でもよく使用されるツールが使用されます。理由は明らかで、先ほども述べましたが、データサイエンスには、データを分析し、そこからさらに優れた洞察を収集するためのさまざまなステップが含まれています。

データサイエンスの分野でさらに進むと、最もよく使用されるツールとしては、Python、Keras、SPSS、SAS などが挙げられます。人工知能の場合、最もよく使用されるツールは、いくつか例を挙げると、Shogun、Mahout、Kaffe、TensorFlow Scikit です。

8. プロセスとテクニック

プロセスとテクニックの観点から見ると、両方のテクノロジーはさまざまな方法で機能します。人工科学には未来の出来事を含むプロセスがあります。これらのイベントは、予測モデルを利用して予測できます。データサイエンスのプロセスを考えると、分析、視覚化、予測、さらにはデータの前処理などの特定のステップが含まれます。

このほか、人工知能に使われる技術はコンピュータのアルゴリズムで構成されています。問題の解決に役立ちます。しかし、データサイエンスを数えてみると、非常に多くの統計手法が使用されています。

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結論

データサイエンスと人工知能に関するこの投稿でわかるように、両方の用語はどういうわけか同じ意味で使用されています。広い領域が必要な場合、それがまだ探求されていない人工知能であることは間違いありません。しかし、データサイエンスについて考えてみると、これはイベントの発生を作成するために AI の一部を使用する分野の 1 つであることがわかります。

ただし、さらなる視覚化と分析のためにデータを転送することにも重点を置いています。だからこそ、最後に結論を言えば、データ分析を行うのがデータサイエンスであるのに対し、AIは自律性を活かしてより良い形でプロダクトを生み出すツールに過ぎません。