데이터 과학 대 인공 지능 – 차이점은 무엇입니까?

기술 발전으로 많은 직업 기회가 생겼습니다. 확실히, 당신은 인공 지능과 데이터 과학을 알고 있을 것입니다. 음, 이 두 가지는 오늘날 유행하는 가장 중요한 기술입니다. 전 세계적으로 수요가 높기 때문에 원하는 기술을 가진 개인도 수요가 있습니다. 이 둘의 차이점이 정확히 무엇인지 궁금할 수 있으므로 이 게시물을 더 나은 방법으로 살펴보겠습니다.

특정 작업에서 인공 지능을 사용하지만 완전히는 아닌 것은 데이터 과학입니다. 데이터 과학은 또한 AI에 어느 정도 기여합니다. 많은 사람들이 현대 데이터 과학이 인공 지능에 불과하다는 것을 이해하고 있지만, 그것은 전혀 사실이 아닙니다. 명확성을 위해 데이터 과학 대 인공 지능에 대해 더 많이 이해합시다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 오늘날 IT 분야를 주도해 온 트렌드 분야 중 하나입니다. 거의 모든 산업 분야에서 공간을 만들었다고 합니다. 일반적으로 데이터 및 해당 시스템의 프로세스와 관련된 광범위한 버전입니다. 데이터 과학의 초점은 귀중한 정보를 얻기 위해 일련의 데이터를 사용하는 것입니다. 이러한 부문에서 데이터는 조직과 관련된 모든 중요한 정보를 수집하는 데 도움이 되는 연료와 같은 역할을 합니다. 이렇게 하면 현재 시장을 지배하고 있는 추세를 쉽게 식별할 수 있습니다.

여기에는 수학, 정적 및 일부 이름을 지정하는 프로그래밍과 같은 다양한 기본 필드가 포함됩니다. 데이터 과학자의 역할은 데이터의 패턴과 추세를 이해하기 위한 기계 학습 알고리즘 지식과 함께 이러한 주제에 대한 좋은 지식을 갖는 것입니다. 이것은 상당한 헌신, 집중 및 기술이 필요합니다.

이해해야 할 데이터 과학의 특정 프로세스가 있습니다. 여기에는 조작, 데이터 추출, 시각화 및 데이터 유지 관리가 포함됩니다. 데이터 과학자의 도움으로 업계는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 성능을 평가하고 성능 향상을 위해 일부 변경이 필요한지 확인할 수 있습니다.

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인공 지능이란 무엇입니까?

데이터 사이언스의 반대말은 인공지능(AI)이다. 기계 기반 지능입니다. 이런 기술은 인간의 자연 지능을 게시하기 위해 고안되었습니다. 이러한 유형의 지능에 대한 가장 좋은 부분은 기계에 인간 지능을 부과하고 심지어 시뮬레이션할 수 있다는 것입니다. 이러한 유형의 기술은 자율 작업을 지원하는 데 도움이 되는 많은 알고리즘을 사용합니다. 많은 전통적인 인공 지능 알고리즘은 목표를 명확하게 명시했습니다.

오늘날에는 데이터 패턴을 심층적으로 이해하고 올바른 목표를 제시하는 것과 같은 현대 AI 알고리즘 트렌드입니다. 이러한 종류의 지능은 또한 많은 소프트웨어 엔지니어링 원칙을 사용하여 기존 문제에 대한 솔루션을 만듭니다. Amazon, Google 및 Facebook과 같은 거대 기업에 대해 알고 계실 것입니다. 글쎄, 그들은 인공 지능 기술을 활용하여 자율 시스템을 만들고 있습니다.

말하자면, 가장 훌륭한 예 중 하나는 Google의 AlphaGo입니다. 알파고 전문가 1위인 커제를 꺾기까지 한 바둑 자율주행 시스템이다. 이 AlphaGo는 시간이 지남에 따라 정보를 파악하는 인간의 신경증에서 영감을 얻은 인공 신경망을 완전히 사용했습니다.

차이점은 무엇입니까?

이제 데이터 과학과 인공 지능에 대해 명확하게 이해했으므로 마음에 몇 가지 의문이 생길 수 있습니다. 보다 구체적으로 어떤 선택이 올바른 선택인지 궁금할 수 있습니다. 인공 지능 또는 데이터 과학입니까? 아래 정보는 차이점을 이해하고 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

1. 범위

데이터 과학에는 광범위한 범위가 있습니다. 즉, 데이터를 수집하는 데 제한이 없습니다. 여기에는 물론 인공 지능에는 없는 다양한 데이터 작업이 포함됩니다. 어떤 소스에서 어떤 수단을 통해 데이터를 수집하든 상관없이 어느 시점에서든 실망하거나 제한되지 않을 것입니다.

인공 지능의 경우 ML 알고리즘 구현으로만 제한됩니다. 데이터 과학과 같이 범위가 넓지 않기 때문에 범위 관점을 염두에 두고 데이터 과학이 더 많이 요구됩니다.

2. 필요성

데이터 과학은 데이터에서 사용할 수 있는 숨겨진 패턴을 찾는 데 중요합니다. AI의 경우는 완전히 다릅니다. AI는 데이터 모델에 수행되는 자율성 부여와 관련이 있습니다. 데이터 과학은 통계적 통찰력의 도움을 받아 모델을 만드는 데에도 사용됩니다.

Ai의 사용은 인간의 인지와 이해를 모방하는 모델을 구축하는 것입니다. 범위와 함께 데이터 과학에 대한 필요성도 더 넓기 때문에 수요가 더 많습니다.

3. 신청

인공 지능의 응용 프로그램은 운송 산업, 의료 부문, 자동화 부문, 로봇 산업, 심지어 제조 산업과 같은 다양한 부문에서 사용됩니다.

다른 산업에서 데이터 과학의 관점을 세어 보면 그 방식이 상당히 광범위합니다. Yahoo, Google, 마케팅 분야, Bing, 광고 분야, 심지어 은행 분야와 같은 인터넷 검색 엔진 분야에서 사용됩니다. 이것은 짧은 기간에 글로벌 수준에서 인공 지능을 사용할 수 있음을 의미합니다.

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4. 페이스케일

“위에서 본 것은 데이터 과학 또는 인공 지능을 사용하는 전반적인 관점이었습니다. 하지만 이 분야에서 일하는 사람들은 더 나은 경력 기회도 있습니다.” – NeuroSYS의 전무 이사인 Marcel Kasprzak이 최근 AI 및 데이터 과학 급여에 대한 블로그 게시물 중 하나에서 논의한 바와 같습니다.

말하자면, 데이터 과학자는 미국에서 연간 약 113,000달러를 벌 수 있습니다. 그러한 전문가가 향후 연간 최대 154,000달러까지 인상할 수 있는 범위도 있습니다. 이와는 반대로 인공 지능을 연구하는 엔지니어는 연간 약 107,000달러를 벌 수 있습니다. 또한 그러한 전문가들이 향후 연간 최대 107,000달러까지 상당한 인상을 받을 수 있는 범위가 있지만 이는 그들의 성과, 경험 및 그들이 일하는 회사에 따라 다릅니다.

5. 데이터 유형

인공 지능은 일반적으로 표준화된 형태의 데이터로 구성됩니다. 이제 임베딩 유형 또는 벡터 형식일 수 있습니다. 그러나 데이터 과학이 구성하는 데이터를 고려한다면 상당히 많은 옵션이 있을 것입니다.

구조화된 형식의 데이터와 같이 볼 수 있는 데이터 유형이 너무 많습니다. 반구조화된 형식과 비구조화된 형식의 형식. 이것이 데이터 과학에서 양질의 데이터를 가져와야 하는 주된 이유이며 동일한 데이터에 의존할 수도 있습니다.

6. 목표

“인공 지능의 초점은 본질적으로 자동화된 프로세스를 생성하는 것입니다. 데이터 모델의 자율성을 얻습니다.” – 최근 인터뷰 중 하나에서 OdinSchool의 CEO인 Vijay Pasupulati가 설명했습니다.

그러나 데이터 과학의 주요 목표는 이상적으로는 데이터에서 쉽게 볼 수 없는 패턴을 찾는 것입니다. 즉, 찾아야 할 특정 코드나 패턴이 있을 수 있습니다. 전문가만이 이러한 데이터를 공개할 수 있습니다.

그러나 이 두 기술의 목적을 고려한다면 각자의 목표가 있으며 물론 서로 상당한 차이가 있습니다.

7. 사용 도구

더 나아가 데이터 과학은 AI에서도 매우 일반적으로 사용되는 도구를 사용합니다. 앞서 언급한 이유는 분명합니다. 데이터 과학에는 데이터를 분석하고 동일한 데이터에서 더 나은 통찰력을 수집하는 다양한 단계가 포함됩니다.

데이터 과학에서 더 나아가 가장 많이 사용되는 도구는 Python, Keras, SPSS 및 SAS입니다. 인공 지능의 경우 가장 많이 사용되는 도구는 Shogun, Mahout, Kaffe 및 TensorFlow Scikit입니다.

8. 프로세스 및 기법

프로세스 및 기술 측면에서 두 기술 모두 다양한 방식으로 작동합니다. 인공 과학에는 미래 사건을 포함하는 프로세스가 있습니다. 이러한 이벤트는 예측 모델을 통해 예측할 수 있습니다. 데이터 과학의 프로세스를 고려하면 분석, 시각화, 예측, 심지어 데이터 사전 처리와 같은 특정 단계가 포함됩니다.

이 외에 인공지능에 사용되는 기술은 컴퓨터의 알고리즘으로 구성된다. 문제 해결에 도움이 됩니다. 그러나 데이터 과학을 세어 보면 사용되는 통계 방법이 너무 많습니다.

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결론

Data Science vs. Artificial Intelligence에 대한 이 게시물에서 볼 수 있듯이 두 용어는 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다. 넓은 영역을 원한다면 아직 탐구되지 않은 인공 지능이라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 그러나 데이터 과학을 고려한다면 이것은 이벤트 발생을 생성하기 위해 AI의 일부를 자체적으로 사용하는 분야 중 하나입니다.

그러나 추가 시각화 및 분석을 위해 데이터를 전송하는 데에도 중점을 둡니다. 그래서 결국 결론을 내리자면 뭐, 데이터 분석을 할 수 있는 건 데이터 사이언스인데 반해 AI는 자율성을 이용해 더 나은 방식으로 제품을 만드는 도구일 뿐이죠.