Știința datelor vs. Inteligența artificială – Care sunt diferențele?

Odată cu progresul tehnologic, au apărut atât de multe oportunități de carieră. Cu siguranță, ați putea fi conștienți de inteligența artificială și știința datelor. Ei bine, aceste două sunt cele mai importante tehnologii care sunt în tendințe în zilele noastre. Este foarte solicitat în întreaga lume și de aceea sunt solicitați și indivizii cu abilitățile dorite. Deoarece s-ar putea să vă întrebați care este exact diferența dintre cele două, permiteți-ne să explorăm această postare într-un mod mai bun.

Este știința datelor care folosește inteligența artificială în anumite operațiuni, dar nu în totalitate. Știința datelor contribuie, de asemenea, la AI într-o oarecare măsură. Mulți oameni înțeleg că știința datelor contemporane nu este altceva decât inteligență artificială, dar asta nu este deloc adevărat. Să înțelegem mai multe despre Data Science vs. Artificial Intelligence pentru claritate.

Ce este Data Science?

Știința datelor este un sector în tendințe care a fost lider în domeniul IT astăzi. S-a spus că a făcut spațiu în aproape fiecare industrie. Este o versiune amplă care, de obicei, este asociată cu procesul de date și cu sistemul acestuia. Accentul științei datelor se concentrează pe seturi de date pentru a obține informații valoroase. Într-un astfel de sector, datele funcționează ca un combustibil care ajută la colectarea tuturor informațiilor importante asociate cu organizația. În acest fel, devine ușor de identificat tendințele care domină piața în prezent.

Include diferite câmpuri subiacente, cum ar fi Matematică, Statică și programare, pentru a numi câteva. Rolul unui om de știință a datelor este de a avea cunoștințe bune în aceste subiecte, împreună cu cunoștințe despre algoritmii de învățare automată pentru a înțelege tiparele și tendințele datelor. Acest lucru necesită destul de multă dedicare, concentrare și abilități.

Există un anumit proces de știință a datelor care trebuie înțeles. Include manipularea, extragerea datelor, vizualizarea și întreținerea datelor, pentru a numi câteva. Cu ajutorul cercetătorilor de date, industriile pot lua decizii bazate pe date. În plus, ei pot, de asemenea, să evalueze performanța și să vadă dacă trebuie făcute unele modificări pentru a le crește performanța.

Recomandat pentru dvs.: Săpătura tehnologiei pe date profunde: o vânătoare globală de comori în lumea reală.

Ce este Inteligența Artificială?

Spre deosebire de știința datelor este inteligența artificială (AI). Este inteligența bazată pe mașini. Acest tip de tehnologie a fost conceput pentru a posta inteligența umană naturală. Cea mai bună parte a unui astfel de tip de inteligență este că puteți impune și chiar simula inteligența umană în mașină. Un astfel de tip de tehnologie folosește mulți algoritmi care ajută la asistarea acțiunilor autonome. Mulți algoritmi tradiționali de inteligență artificială și-au declarat clar obiectivele.

În zilele noastre, tendințele contemporane ale algoritmilor AI sunt ca și cum ați înțelege în profunzime tiparele de date și apoi găsiți obiectivul potrivit. Un astfel de tip de inteligență folosește, de asemenea, multe principii de inginerie software pentru a crea soluții la problemele existente. S-ar putea să cunoașteți giganți precum Amazon, Google și Facebook. Ei bine, acestea au ca rezultat valorificarea tehnologiei Inteligenței Artificiale pentru a crea un sistem autonom.

Apropo de asta, unul dintre cele mai bune exemple este AlphaGo de la Google. Este un sistem autonom Go-playing care a reușit chiar să-l învingă pe Ke Jie, care a fost jucătorul expert numărul 1 AlphaGo. Acest AlphaGo a folosit complet rețelele neuronale artificiale care au fost inspirate de nevroza oamenilor, care au înțeles informațiile de-a lungul timpului.

Care sunt diferențele?

Acum că aveți o înțelegere clară a științei datelor și a inteligenței artificiale, este posibil să aveți câteva îndoieli în minte. Mai precis, s-ar putea să vă întrebați – care ar putea fi opțiunea potrivită pentru a alege. Este inteligența artificială sau știința datelor? Informațiile prezentate mai jos vă pot ajuta să înțelegeți diferența și să treceți la decizie.

1 Domeniul de aplicare

Există o gamă largă de domenii pentru știința datelor. Aceasta înseamnă că pentru a culege date nu există limite. Include diferite operațiuni de date care, desigur, în Inteligența Artificială nu sunt prezente. Indiferent din ce sursă și prin ce mijloace adunați datele, ei bine, nu veți fi dezamăgiți sau restricționați în niciun moment.

În cazul inteligenței artificiale, ei bine, aceasta se limitează doar la implementarea algoritmilor ML. Nu are o gamă largă de domenii precum știința datelor, motiv pentru care știința datelor este mai solicitată, având în vedere perspectiva domeniului de aplicare.

2. Nevoia

Știința datelor este importantă pentru a afla tiparele ascunse care sunt disponibile în date. În cazul AI, este complet diferit. AI este asociată cu conferirea de autonomie care se face modelului de date. Știința datelor este, de asemenea, utilizată pentru crearea de modele cu ajutorul unor perspective statistice.

În timp ce utilizarea Ai este de a construi modele care emulează cunoașterea și, de asemenea, înțelegerea omului. Odată cu domeniul de aplicare, nevoia de știință a datelor este și mai largă, motiv pentru care este mai solicitată.

3. Aplicații

Aplicațiile inteligenței artificiale sunt utilizate în diferite sectoare, cum ar fi industria transporturilor, sectorul sănătății, sectorul automatizării, industria robotică și chiar industria prelucrătoare pentru a numi câteva.

Dacă luați în considerare perspectiva științei datelor în diferite industrii, ei bine, este destul de mai largă în felul său. Este folosit în domeniul motoarelor de căutare pe Internet precum Yahoo, Google, domeniul marketingului, Bing, domeniul publicității și chiar sectorul bancar pentru a numi câteva. Aceasta înseamnă că, la nivel global, într-o perioadă mai mică, poate fi folosită Inteligența Artificială.

S-ar putea să vă placă: 7 ocupații de neînlocuit prin inteligență artificială (AI).

4. Scala de plată

„Lucrurile pe care le-am văzut mai sus au fost perspectiva generală a utilizării științei datelor sau a inteligenței artificiale. Dar cei care lucrează în acest sector au și oportunități de carieră mai bune.” – așa cum a discutat Marcel Kasprzak, Managing Director la NeuroSYS, într-una dintre postările sale recente pe blog despre AI & Data Science paycale.

Apropo de asta, cercetătorul de date poate câștiga în jur de 113.000 USD pe an în Statele Unite. Există, de asemenea, posibilitatea ca un astfel de expert să obțină o excursie bună în viitor de până la 154.000 USD pe an. Dimpotrivă, inginerii care lucrează la inteligența artificială pot câștiga în jur de 107.000 USD pe an. Există, de asemenea, posibilitatea ca astfel de experți să obțină o excursie bună în viitor de până la 107.000 USD pe an, dar asta depinde de performanța, experiența lor și de compania în care lucrează.

5. Tip de date

Inteligența artificială constă de obicei din date care sunt într-o formă standardizată. Acum, asta poate fi fie în tipul de înglobare, fie în formele vectoriale. Cu toate acestea, dacă luați în considerare datele din care constă știința datelor, veți avea destul de multe opțiuni.

Există atât de multe tipuri de date pe care le puteți vedea, cum ar fi datele care sunt într-un format structurat. Format semistructurat și în format de tip nestructurat. Acesta este motivul principal pentru care trebuie să obțineți date de calitate din știința datelor și vă puteți baza chiar pe aceleași.

6. Scopul

„Accentul inteligenței artificiale este de a genera un proces care este automatizat în natură. Obține autonomia modelului de date.” – după cum a explicat Vijay Pasupulati, CEO-ul OdinSchool, într-unul dintre interviurile sale recente.

Cu toate acestea, scopul principal al științei datelor este de a căuta modele care, în mod ideal, nu sunt atât de ușor vizibile în date. Aceasta înseamnă că ar putea exista un anumit cod sau model care trebuie descoperit. Doar experții pot dezvălui astfel de date.

Cu toate acestea, dacă luați în considerare scopul ambelor tehnologii, ei bine, ele au propriile lor obiective și, desigur, diferă una de cealaltă într-o mare măsură.

7. Instrumente folosite

Mergând mai departe, știința datelor utilizează instrumentele care sunt destul de frecvent utilizate și în AI. Motivul este clar, care a fost menționat și mai devreme, știința datelor include diferiți pași pentru a analiza datele și chiar a aduna informații mai bune din acestea.

Mergând mai departe în știința datelor, instrumentele care sunt cele mai utilizate sunt Python, Keras, SPSS și SAS pentru a numi câteva. În cazul inteligenței artificiale, instrumentele care sunt cele mai utilizate sunt Shogun, Mahout, Kaffe și TensorFlow Scikit-învățați să numiți câteva.

8. Proces și tehnici

În ceea ce privește procesele și tehnicile, ambele tehnologii funcționează în multe moduri diferite. Știința artificială are un proces care include evenimente viitoare. Aceste evenimente pot fi prognozate cu ajutorul unui model predictiv. Dacă luăm în considerare procesul științei datelor, sunt incluși anumiți pași, cum ar fi analiza, vizualizarea, predicția și chiar preprocesarea datelor, pentru a numi câțiva.

În afară de aceasta, tehnologiile care sunt utilizate în inteligența artificială constau în algoritmi din computere. Ajută la rezolvarea problemei. Dar dacă numărați știința datelor, ei bine, sunt atât de multe metode statistice care sunt folosite.

S-ar putea să vă placă și: Utilizarea inteligenței artificiale (AI) în designul modern UI și UX.

Concluzie

După cum putem vedea în această postare despre Data Science vs. Artificial Intelligence, ambii termeni sunt cumva folosiți interschimbabil. Fără îndoială că, dacă vrei un domeniu larg, atunci inteligența artificială este încă de explorat. Dar dacă luați în considerare știința datelor, ei bine, acesta este un astfel de domeniu care în sine utilizează o parte a AI pentru a crea evenimentele.

Cu toate acestea, se concentrează și pe transferul datelor pentru vizualizare și analiză ulterioară. De aceea, dacă doriți să concluzionați la sfârșit, ei bine, știința datelor este cea care poate efectua analiza datelor, în timp ce AI este doar un instrument care creează produsele într-un mod mai bun folosind autonomie.