Data Science a sztuczna inteligencja – jakie są różnice?

Wraz z postępem technologicznym pojawiło się tak wiele możliwości kariery. Z pewnością możesz być świadomy sztucznej inteligencji i nauki o danych. Cóż, te dwie są najważniejszymi technologiami, które zyskują na popularności w dzisiejszych czasach. Jest bardzo poszukiwany na całym świecie i dlatego poszukiwane są również osoby z pożądanymi umiejętnościami. Ponieważ możesz się zastanawiać, jaka jest dokładnie różnica między nimi, przyjrzyjmy się temu postowi w lepszy sposób.

Jest to nauka o danych, która wykorzystuje sztuczną inteligencję w niektórych operacjach, ale nie do końca. Nauka o danych również w pewnym stopniu przyczynia się do sztucznej inteligencji. Wiele osób rozumie, że współczesna Data Science to nic innego jak sztuczna inteligencja, ale to wcale nie jest prawda. Pozwól nam zrozumieć więcej o Data Science vs. Artificial Intelligence dla jasności.

Czym jest nauka o danych?

Nauka o danych to jeden z trendów, który jest dziś liderem w dziedzinie IT. Mówi się, że zrobił miejsce w prawie każdej branży. Jest to szeroka wersja, która zwykle jest związana z procesem danych i ich systemem. Nauka o danych koncentruje się na zestawach danych w celu uzyskania cennych informacji. W takim sektorze dane działają jak paliwo, które pozwala zebrać wszystkie ważne informacje związane z organizacją. W ten sposób łatwo jest zidentyfikować trendy panujące obecnie na rynku.

Obejmuje różne podstawowe dziedziny, takie jak matematyka, statyka i programowanie, aby wymienić tylko niektóre. Rolą naukowca danych jest posiadanie dobrej wiedzy na te tematy wraz ze znajomością algorytmów uczenia maszynowego, aby zrozumieć wzorce i trendy w danych. Wymaga to sporo poświęcenia, skupienia i umiejętności.

Istnieje pewien proces nauki o danych, który należy zrozumieć. Obejmuje między innymi manipulację, ekstrakcję danych, wizualizację i konserwację danych. Z pomocą analityków danych branże mogą podejmować decyzje w oparciu o dane. Poza tym mogą również ocenić wydajność i zobaczyć, czy należy wprowadzić jakieś zmiany, aby zwiększyć ich wydajność.

Polecane dla Ciebie: Kopanie technologii w głębokich danych: globalne poszukiwanie skarbów w świecie rzeczywistym.

Czym jest sztuczna inteligencja?

W przeciwieństwie do nauki o danych jest sztuczna inteligencja (AI). Jest to inteligencja oparta na maszynach. Ten rodzaj technologii został zaprojektowany, aby postować naturalną ludzką inteligencję. Najlepsze w tego rodzaju inteligencji jest to, że można narzucić, a nawet symulować ludzką inteligencję w maszynie. Tego typu technologia wykorzystuje wiele algorytmów wspomagających autonomiczne działania. Wiele tradycyjnych algorytmów sztucznej inteligencji jasno określiło swoje cele.

W dzisiejszych czasach trendy w algorytmach sztucznej inteligencji są jak dogłębne zrozumienie wzorców danych, a następnie określenie właściwego celu. Tego rodzaju inteligencja wykorzystuje również wiele zasad inżynierii oprogramowania do tworzenia rozwiązań istniejących problemów. Być może znasz gigantów, takich jak Amazon, Google i Facebook. Cóż, skutkują one wykorzystaniem technologii sztucznej inteligencji do stworzenia autonomicznego systemu.

Mówiąc o tym, jednym z takich najlepszych przykładów jest AlphaGo firmy Google. Jest to autonomiczny system Go-playing, któremu udało się nawet pokonać Ke Jie, który był ekspertem numer 1 w AlphaGo. Ten AlphaGo w pełni wykorzystał sztuczne sieci neuronowe, które zostały zainspirowane nerwicą ludzi, którzy uchwycili informacje w czasie.

Jakie są różnice?

Teraz, gdy masz jasne zrozumienie nauki o danych i sztucznej inteligencji, możesz mieć pewne wątpliwości. Mówiąc dokładniej, możesz się zastanawiać – co może być właściwą opcją do wyboru. Czy sztuczna inteligencja czy data science? Podane poniżej informacje mogą pomóc Ci zrozumieć różnicę i szybko podjąć decyzję.

1 Zakres

Istnieje szeroki zakres możliwości nauki o danych. Oznacza to, że w gromadzeniu danych nie ma ograniczeń. Obejmuje różne operacje na danych, których oczywiście w sztucznej inteligencji nie ma. Bez względu na to, z jakiego źródła i za pomocą jakich środków gromadzisz dane, cóż, w żadnym momencie nie będziesz rozczarowany ani ograniczony.

W przypadku sztucznej inteligencji ogranicza się ona jedynie do implementacji algorytmów ML. Nie ma szerokiego zakresu, takiego jak nauka o danych, dlatego nauka o danych jest bardziej pożądana, biorąc pod uwagę perspektywę zakresu.

2. Potrzeba

Nauka o danych jest ważna, aby znaleźć ukryte wzorce, które są dostępne w danych. W przypadku AI jest zupełnie inaczej. Sztuczna inteligencja jest powiązana z nadawaniem autonomii modelowi danych. Nauka o danych jest również wykorzystywana do tworzenia modeli za pomocą wglądów statystycznych.

Natomiast wykorzystanie Ai polega na budowaniu modeli naśladujących poznanie, a także rozumienie człowieka. Wraz z zakresem potrzeba nauki o danych jest również szersza, dlatego jest bardziej poszukiwana.

3. Aplikacje

Aplikacje sztucznej inteligencji są wykorzystywane w różnych sektorach, takich jak przemysł transportowy, sektor opieki zdrowotnej, sektor automatyki, przemysł robotyki, a nawet przemysł wytwórczy, by wymienić tylko niektóre.

Jeśli weźmiesz pod uwagę perspektywę nauki o danych w różnych branżach, to jest ona dość szersza. Jest używany w wyszukiwarkach internetowych, takich jak Yahoo, Google, w dziedzinie marketingu, Bing, w dziedzinie reklamy, a nawet w sektorze bankowym, by wymienić tylko niektóre. Oznacza to, że na poziomie globalnym w krótszym czasie można zastosować sztuczną inteligencję.

Może ci się spodobać: 7 zawodów niezastąpionych przez sztuczną inteligencję (AI).

4. Skala płac

„Rzeczy, które widzieliśmy powyżej, to ogólna perspektywa wykorzystania nauki o danych lub sztucznej inteligencji. Ale ci, którzy pracują w tym sektorze, mają również lepsze możliwości kariery”. – o czym mówi Marcel Kasprzak, dyrektor zarządzający NeuroSYS, w jednym ze swoich ostatnich wpisów na blogu na temat skali wynagrodzeń AI & Data Science.

Mówiąc o tym, analityk danych może zarobić około 113 000 USD rocznie w Stanach Zjednoczonych. Istnieje również możliwość, aby taki ekspert uzyskał dobrą podwyżkę w przyszłości do 154 000 USD rocznie. W przeciwieństwie do tego inżynierowie pracujący nad sztuczną inteligencją mogą zarobić około 107 000 USD rocznie. Istnieje również możliwość, aby tacy eksperci mogli w przyszłości uzyskać dobrą podwyżkę do 107 000 USD rocznie, ale zależy to od ich wyników, doświadczenia i firmy, w której pracują.

5. Typ danych

Sztuczna inteligencja zazwyczaj składa się z danych, które są w ustandaryzowanej formie. Teraz może to być albo rodzaj osadzania, albo formy wektorowe. Jeśli jednak weźmiesz pod uwagę dane, z których składa się data science, będziesz miał całkiem sporo opcji.

Istnieje tak wiele typów danych, które można zobaczyć, na przykład dane w formacie strukturalnym. Format częściowo ustrukturyzowany oraz w formacie typu nieustrukturyzowanego. Jest to główny powód, dla którego musisz uzyskiwać wysokiej jakości dane z analizy danych, a nawet możesz na nich polegać.

6. Cel

„Celem sztucznej inteligencji jest generowanie procesu, który jest z natury zautomatyzowany. Uzyskuje autonomię modelu danych”. – wyjaśnił w jednym z ostatnich wywiadów Vijay Pasupulati, CEO OdinSchool.

Jednak głównym celem nauki o danych jest poszukiwanie wzorców, które idealnie nie są tak łatwo widoczne w danych. Oznacza to, że może istnieć pewien kod lub wzorzec, który należy znaleźć. Tylko eksperci mogą ujawnić takie dane.

Jeśli jednak weźmiesz pod uwagę cel obu tych technologii, cóż, mają one swoje własne cele i oczywiście w dużym stopniu różnią się od siebie.

7. Użyte narzędzia

Idąc dalej, data science wykorzystuje narzędzia, które są dość powszechnie stosowane również w sztucznej inteligencji. Powód jest jasny, co również zostało stwierdzone wcześniej, nauka o danych obejmuje różne kroki w celu analizy danych, a nawet zebrania z nich lepszych spostrzeżeń.

Idąc dalej w analizie danych, najczęściej używanymi narzędziami są między innymi Python, Keras, SPSS i SAS. W przypadku sztucznej inteligencji najczęściej używanymi narzędziami są Shogun, Mahout, Kaffe i TensorFlow Scikit – naucz się wymieniać tylko niektóre.

8. Proces i techniki

Jeśli chodzi o procesy i techniki, obie technologie działają na wiele różnych sposobów. Sztuczna nauka ma proces, który obejmuje przyszłe wydarzenia. Zdarzenia te można prognozować za pomocą modelu predykcyjnego. Jeśli weźmiemy pod uwagę proces nauki o danych, obejmuje on pewne etapy, takie jak analiza, wizualizacja, przewidywanie, a nawet wstępne przetwarzanie danych, by wymienić tylko niektóre.

Poza tym technologie stosowane w sztucznej inteligencji składają się z algorytmów w komputerach. Pomaga w rozwiązaniu problemu. Ale jeśli policzysz naukę o danych, cóż, jest tak wiele metod statystycznych, które są używane.

Może Cię również zainteresować: Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w nowoczesnym projektowaniu UI i UX.

Wniosek

Jak widzimy w tym poście na temat Data Science vs. Artificial Intelligence, oba terminy są w jakiś sposób używane zamiennie. Bez wątpienia, jeśli chcesz mieć szeroką domenę, to jest to sztuczna inteligencja, która nie została jeszcze zbadana. Ale jeśli weźmiesz pod uwagę naukę o danych, cóż, jest to jedna z takich dziedzin, która sama wykorzystuje część sztucznej inteligencji do tworzenia zdarzeń.

Skupia się jednak również na przekazywaniu danych do dalszej wizualizacji i analizy. Dlatego, jeśli chcesz podsumować na koniec, cóż, to data science może przeprowadzać analizę danych, podczas gdy AI jest tylko narzędziem, które tworzy produkty w lepszy sposób, wykorzystując autonomię.