Наука о данных против искусственного интеллекта — в чем разница?

С развитием технологий появилось так много возможностей для карьерного роста. Наверняка вы знаете об искусственном интеллекте и науке о данных. Что ж, эти две технологии являются наиболее важными технологиями, которые находятся в тренде в наше время. Он пользуется большим спросом во всем мире, и поэтому люди с желаемыми навыками также пользуются спросом. Поскольку вам может быть интересно, в чем именно разница между ними, давайте лучше рассмотрим этот пост.

Это наука о данных, которая использует искусственный интеллект в определенных операциях, но не полностью. Наука о данных также в некоторой степени способствует развитию ИИ. Многие понимают, что современная наука о данных — это не что иное, как искусственный интеллект, но это совсем не так. Давайте для ясности подробнее разберемся в науке о данных и искусственном интеллекте.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это один из трендовых секторов, который сегодня лидирует в сфере ИТ. Говорят, что он занял место почти во всех отраслях. Это широкая версия, которая обычно связана с процессом обработки данных и их системой. Наука о данных фокусируется на наборах данных для получения ценной информации. В таком секторе данные работают как топливо, которое помогает собрать всю важную информацию, связанную с организацией. Таким образом, становится легко определить тенденции, которые правят рынком в настоящее время.

Он включает в себя различные базовые области, такие как математика, статика и программирование. Роль ученого данных состоит в том, чтобы иметь хорошие знания по этим предметам, а также знания алгоритмов машинного обучения, чтобы понимать закономерности и тенденции в данных. Это требует довольно большой самоотверженности, внимания и навыков.

Существует определенный процесс науки о данных, который необходимо понять. Он включает в себя манипулирование, извлечение данных, визуализацию и обслуживание данных, и это лишь некоторые из них. С помощью специалистов по данным отрасли могут принимать решения на основе данных. Кроме того, они также могут оценить производительность и посмотреть, нужно ли внести какие-то изменения для повышения их производительности.

Рекомендуется для вас: Технологии поиска глубоких данных: глобальная охота за сокровищами в реальном мире.

Что такое искусственный интеллект?

Науке о данных противостоит искусственный интеллект (ИИ). Это машинный интеллект. Эта технология была разработана для передачи естественного человеческого интеллекта. Самое приятное в таком типе интеллекта то, что вы можете внедрить и даже имитировать человеческий интеллект в машине. Такой тип технологии использует множество алгоритмов, которые помогают в автономных действиях. Многие традиционные алгоритмы искусственного интеллекта четко формулируют свои цели.

В настоящее время в тренде современные алгоритмы искусственного интеллекта, которые похожи на глубокое понимание закономерностей данных, а затем ставят правильную цель. Такой вид интеллекта также использует многие принципы разработки программного обеспечения для решения существующих проблем. Возможно, вы знаете о таких гигантах, как Amazon, Google и Facebook. Что ж, они приводят к использованию технологии искусственного интеллекта для создания автономной системы.

Говоря об этом, одним из таких лучших примеров является AlphaGo от Google. Это автономная система для игры в го, которой даже удалось победить Ке Цзе, который был экспертом номер 1 в AlphaGo. Этот AlphaGo полностью использовал искусственные нейронные сети, которые были вдохновлены неврозом людей, которые со временем усваивали информацию.

В чем отличия?

Теперь, когда у вас есть четкое представление о науке о данных и искусственном интеллекте, у вас могут возникнуть некоторые сомнения. В частности, вы можете задаться вопросом – какой вариант выбрать. Искусственный интеллект или наука о данных? Приведенная ниже информация может помочь вам понять разницу и принять решение.

1 Область применения

Существует широкий спектр возможностей для науки о данных. Это означает, что для сбора данных нет ограничений. Он включает в себя различные операции с данными, которых, конечно, в искусственном интеллекте нет. Независимо от того, из какого источника и с помощью каких средств вы собираете данные, вы не будете разочарованы или ограничены в любой момент времени.

Что касается искусственного интеллекта, то он ограничен только реализацией алгоритмов машинного обучения. Он не имеет широкого диапазона, как наука о данных, поэтому наука о данных более востребована, учитывая перспективу области.

2. Необходимость

Наука о данных важна для выявления скрытых закономерностей, доступных в данных. В случае с ИИ все совершенно иначе. ИИ связан с приданием автономии модели данных. Наука о данных также используется для создания моделей с помощью статистических данных.

Принимая во внимание, что использование ИИ заключается в создании моделей, которые имитируют познание, а также понимание человека. Наряду с масштабом потребность в науке о данных также шире, поэтому она более востребована.

3. Приложения

Приложения искусственного интеллекта используются в различных секторах, таких как транспортная отрасль, сектор здравоохранения, сектор автоматизации, робототехника и даже обрабатывающая промышленность.

Если вы считаете перспективу науки о данных в разных отраслях, то она гораздо шире. Он используется в поисковых системах Интернета, таких как Yahoo, Google, в маркетинговой сфере, Bing, в рекламной сфере и даже в банковском секторе. Это означает, что на глобальном уровне за меньший период времени можно использовать искусственный интеллект.

Вам может понравиться: 7 профессий, незаменимых для искусственного интеллекта (ИИ).

4. Плата

«Вещи, которые мы видели выше, были общей перспективой использования науки о данных или искусственного интеллекта. Но у тех, кто работает в этом секторе, больше возможностей для карьерного роста». – как рассказал Марсель Каспшак, управляющий директор NeuroSYS, в одном из своих недавних сообщений в блоге о шкале вознаграждения AI & Data Science.

Говоря об этом, специалист по данным может зарабатывать около 113 тысяч долларов США в год в Соединенных Штатах. У такого эксперта также есть возможность получить хороший прирост в будущем до 154 000 долларов США в год. Напротив, инженеры, работающие над искусственным интеллектом, могут зарабатывать около 107 тысяч долларов США в год. У таких экспертов также есть возможность получить хороший прирост в будущем до 107 тысяч долларов США в год, но это зависит от их производительности, опыта и компании, в которой они работают.

5. Тип данных

Искусственный интеллект обычно состоит из данных в стандартизированной форме. Теперь это может быть либо тип встраивания, либо векторные формы. Однако, если вы рассмотрите данные, из которых состоит наука о данных, у вас будет довольно много вариантов.

Существует так много типов данных, которые вы можете увидеть, например, данные в структурированном формате. В полуструктурированном формате и в формате неструктурированного типа. Это основная причина, по которой вы должны получать качественные данные из науки о данных, и вы даже можете положиться на них.

6. Цель

«Цель искусственного интеллекта — создать процесс, который по своей природе автоматизирован. Он получает автономию модели данных». – как объяснил Виджей Пасупулати, генеральный директор OdinSchool, в одном из своих недавних интервью.

Однако основная цель науки о данных — искать закономерности, которые в идеале не так легко увидеть в данных. Это означает, что может быть определенный код или шаблон, который необходимо выяснить. Такие данные могут раскрыть только специалисты.

Однако, если учесть назначение обеих этих технологий, у них есть свои цели, и, конечно, они сильно отличаются друг от друга.

7. Используемые инструменты

Двигаясь дальше, наука о данных использует инструменты, которые также довольно часто используются в ИИ. Причина ясна, о чем также говорилось ранее: наука о данных включает в себя различные шаги для анализа данных и даже получения более полных сведений из них.

Двигаясь дальше в науке о данных, наиболее часто используемыми инструментами являются Python, Keras, SPSS и SAS, и это лишь некоторые из них. В случае с искусственным интеллектом чаще всего используются такие инструменты, как Shogun, Mahout, Kaffe и TensorFlow Scikit, и это лишь некоторые из них.

8. Процесс и методы

С точки зрения процессов и методов обе технологии работают по-разному. В искусственной науке есть процесс, который включает будущие события. Эти события можно прогнозировать с помощью прогностической модели. Если мы рассмотрим процесс науки о данных, в него входят определенные этапы, такие как анализ, визуализация, прогнозирование и даже предварительная обработка данных.

Помимо этого, технологии, используемые в искусственном интеллекте, состоят из компьютерных алгоритмов. Это помогает в решении проблемы. Но если вы считаете науку о данных, то там используется так много статистических методов.

Вам также может понравиться: Использование искусственного интеллекта (ИИ) в современном дизайне UI и UX.

Заключение

Как мы можем видеть в этом посте о науке о данных и искусственном интеллекте, оба термина каким-то образом используются взаимозаменяемо. Без сомнения, если вам нужна широкая область, то это искусственный интеллект, который еще предстоит изучить. Но если вы рассматриваете науку о данных, то это одна из таких областей, которая сама использует часть ИИ для создания событий.

Однако он также фокусируется на передаче данных для дальнейшей визуализации и анализа. Вот почему, если вы хотите сделать вывод в конце, ну, это наука о данных, которая может выполнять анализ данных, тогда как ИИ — это просто инструмент, который лучше создает продукты, используя автономию.