วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับปัญญาประดิษฐ์ – อะไรคือความแตกต่าง?

ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ทำให้มีโอกาสในการทำงานมากมาย แน่นอนว่าคุณอาจรู้จักปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล สองสิ่งนี้เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดที่กำลังได้รับความนิยมในยุคปัจจุบัน เป็นที่ต้องการอย่างสูงทั่วโลก และนี่คือเหตุผลว่าทำไมบุคคลที่มีทักษะที่ต้องการจึงเป็นที่ต้องการเช่นกัน เนื่องจากคุณอาจสงสัยว่าความแตกต่างระหว่างทั้งสองคืออะไร เรามาสำรวจโพสต์นี้กันดีกว่า

เป็นวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการดำเนินการบางอย่าง แต่ไม่ใช่ทั้งหมด วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังมีส่วนช่วย AI ในระดับหนึ่ง หลายคนเข้าใจว่า Data Science ในปัจจุบันนั้นไม่มีอะไรนอกจากปัญญาประดิษฐ์ แต่นั่นไม่เป็นความจริงเลย ให้เราเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Data Science vs. Artificial Intelligence เพื่อความชัดเจน

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่กำลังได้รับความนิยมซึ่งเป็นผู้นำในด้านไอทีในปัจจุบัน ได้รับการกล่าวขานว่ามีช่องว่างในเกือบทุกอุตสาหกรรม เป็นเวอร์ชันกว้างๆ ที่มักจะเกี่ยวข้องกับกระบวนการของข้อมูลและระบบของมัน จุดเน้นของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการใช้ชุดข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีค่า ในภาคดังกล่าว ข้อมูลทำงานเหมือนเชื้อเพลิงซึ่งช่วยในการรวบรวมข้อมูลสำคัญทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับองค์กร ด้วยวิธีนี้จะทำให้ง่ายต่อการระบุแนวโน้มที่กำลังครอบงำตลาดอยู่ในขณะนี้

ประกอบด้วยฟิลด์พื้นฐานต่างๆ เช่น คณิตศาสตร์ สถิตศาสตร์ และการเขียนโปรแกรม เป็นต้น บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการมีความรู้ที่ดีในเรื่องเหล่านี้พร้อมกับความรู้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูล สิ่งนี้ต้องใช้ความทุ่มเท โฟกัส และทักษะค่อนข้างมาก

มีกระบวนการบางอย่างของวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องเข้าใจ ซึ่งรวมถึงการจัดการ การดึงข้อมูล การสร้างภาพ และการบำรุงรักษาข้อมูล เป็นต้น ด้วยความช่วยเหลือจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล อุตสาหกรรมต่างๆ สามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลักได้ นอกจากนี้ยังสามารถประเมินประสิทธิภาพและดูว่าจำเป็นต้องทำการเปลี่ยนแปลงบางอย่างเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพหรือไม่

แนะนำสำหรับคุณ: เทคโนโลยีการขุดค้นข้อมูลเชิงลึก: การล่าขุมทรัพย์ระดับโลกในโลกแห่งความจริง

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

ตรงกันข้ามกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือปัญญาประดิษฐ์ (AI) มันเป็นข่าวกรองตามเครื่องจักร เทคโนโลยีประเภทนี้ได้รับการออกแบบเพื่อโพสต์ความฉลาดของมนุษย์ตามธรรมชาติ ส่วนที่ดีที่สุดเกี่ยวกับความฉลาดประเภทนี้คือคุณสามารถกำหนดและจำลองความฉลาดของมนุษย์ในเครื่องได้ เทคโนโลยีประเภทนี้ใช้อัลกอริทึมมากมายที่ช่วยในการช่วยเหลือการดำเนินการด้วยตนเอง อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์แบบดั้งเดิมจำนวนมากระบุเป้าหมายไว้อย่างชัดเจน

ในยุคปัจจุบัน อัลกอริทึม AI ร่วมสมัยกำลังมาแรง ซึ่งเปรียบเหมือนการทำความเข้าใจรูปแบบข้อมูลเชิงลึก แล้วมุ่งไปสู่เป้าหมายที่ถูกต้อง ความฉลาดดังกล่าวยังใช้หลักการทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์มากมายเพื่อสร้างวิธีแก้ปัญหาที่มีอยู่ คุณอาจรู้จักยักษ์ใหญ่เช่น Amazon, Google และ Facebook พวกเขาส่งผลให้ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติ

เมื่อพูดถึงตัวอย่างที่ดีที่สุดตัวอย่างหนึ่งคือ AlphaGo โดย Google มันเป็นระบบอัตโนมัติสำหรับเล่นโกะที่สามารถเอาชนะ Ke Jie ซึ่งเป็นผู้เล่น AlphaGo ผู้เชี่ยวชาญอันดับ 1 ได้ AlphaGo นี้ใช้ประโยชน์จากเครือข่ายประสาทเทียมอย่างสมบูรณ์ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากโรคประสาทของมนุษย์ซึ่งได้รับข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป

อะไรคือความแตกต่าง?

ตอนนี้คุณมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์แล้ว คุณอาจมีข้อสงสัยในใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งคุณอาจสงสัยว่า – ซึ่งอาจเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมในการเลือก ปัญญาประดิษฐ์หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? ข้อมูลด้านล่างนี้สามารถช่วยให้คุณเข้าใจความแตกต่างและตัดสินใจได้

1 ขอบเขต

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีขอบเขตที่หลากหลาย ซึ่งหมายความว่าในการรวบรวมข้อมูลไม่มีขีดจำกัด รวมถึงการดำเนินการด้านข้อมูลต่างๆ ซึ่งแน่นอนว่าในปัญญาประดิษฐ์ไม่มีอยู่จริง ไม่ว่าคุณจะรวบรวมข้อมูลจากแหล่งใดและด้วยวิธีใด คุณจะไม่ผิดหวังหรือถูกจำกัด ณ จุดใดเวลาหนึ่ง

ในกรณีของปัญญาประดิษฐ์ จะจำกัดเฉพาะการใช้อัลกอริธึม ML เท่านั้น ไม่มีขอบเขตที่กว้างเหมือนวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งเป็นสาเหตุที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นที่ต้องการมากขึ้นเมื่อพิจารณาจากมุมมองของขอบเขตในใจ

2. ความต้องการ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญในการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ซึ่งมีอยู่ในข้อมูล ในกรณีของ AI นั้นแตกต่างอย่างสิ้นเชิง AI เกี่ยวข้องกับการให้อิสระที่กระทำกับโมเดลข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลเชิงลึกทางสถิติ

ในขณะที่การใช้ Ai คือการสร้างแบบจำลองที่เลียนแบบการรับรู้และความเข้าใจของมนุษย์ นอกจากขอบเขตแล้ว ความต้องการวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็กว้างขึ้นเช่นกัน ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงเป็นที่ต้องการมากขึ้น

3. แอปพลิเคชัน

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาใช้ในภาคส่วนต่างๆ เช่น อุตสาหกรรมการขนส่ง ภาคการดูแลสุขภาพ ภาคระบบอัตโนมัติ อุตสาหกรรมหุ่นยนต์ และแม้แต่อุตสาหกรรมการผลิต เป็นต้น

หากคุณนับมุมมองของวิทยาการข้อมูลในอุตสาหกรรมต่างๆ แล้วมันค่อนข้างกว้างกว่าในลักษณะของมัน มันถูกใช้ในด้านของเครื่องมือค้นหาทางอินเทอร์เน็ต เช่น Yahoo, Google, ด้านการตลาด, Bing, ด้านการโฆษณา และแม้แต่ภาคการธนาคาร เป็นต้น ซึ่งหมายความว่าในระดับโลกในเวลาอันสั้น จะสามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ได้

คุณอาจชอบ: 7 อาชีพที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่สามารถแทนที่ได้

4. เพย์สเกล

“สิ่งที่เราเห็นข้างต้นคือมุมมองโดยรวมของการนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้งานหรือปัญญาประดิษฐ์ แต่ผู้ที่ทำงานในภาคส่วนนี้ก็มีโอกาสในการทำงานที่ดีกว่าเช่นกัน” – ตามที่ Marcel Kasprzak กรรมการผู้จัดการของ NeuroSYS กล่าวถึงในหนึ่งในบล็อกโพสต์ล่าสุดของเขาเกี่ยวกับ AI & Data Science payscale

เมื่อพูดถึงเรื่องนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างรายได้ประมาณ 113,000 เหรียญสหรัฐต่อปีในสหรัฐอเมริกา นอกจากนี้ยังมีขอบเขตสำหรับผู้เชี่ยวชาญดังกล่าวที่จะได้รับการปรับขึ้นที่ดีในอนาคตสูงถึง 154,000 เหรียญสหรัฐต่อปี ในทางตรงกันข้าม วิศวกรที่ทำงานเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้างรายได้ประมาณ 107,000 เหรียญสหรัฐต่อปี นอกจากนี้ยังมีขอบเขตสำหรับผู้เชี่ยวชาญดังกล่าวที่จะได้รับการปรับขึ้นที่ดีในอนาคตสูงถึง 107,000 เหรียญสหรัฐต่อปี แต่ขึ้นอยู่กับผลงาน ประสบการณ์ และบริษัทที่พวกเขาทำงานอยู่

5. ประเภทข้อมูล

ปัญญาประดิษฐ์มักจะประกอบด้วยข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบมาตรฐาน ตอนนี้สามารถอยู่ในประเภทของการฝังหรือรูปแบบเวกเตอร์ อย่างไรก็ตาม หากคุณพิจารณาข้อมูลที่ประกอบด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะมีตัวเลือกค่อนข้างมาก

มีประเภทข้อมูลมากมายที่คุณสามารถดูได้ เช่น ข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้าง แบบกึ่งโครงสร้างและแบบไม่มีโครงสร้าง นี่คือเหตุผลหลักว่าทำไมคุณต้องได้รับข้อมูลที่มีคุณภาพจากวิทยาการข้อมูล และคุณยังสามารถพึ่งพาสิ่งเดียวกันได้

6. จุดมุ่งหมาย

“จุดเน้นของปัญญาประดิษฐ์คือการสร้างกระบวนการที่เป็นไปโดยอัตโนมัติโดยธรรมชาติ ได้รับเอกราชของแบบจำลองข้อมูล” – ตามที่อธิบายโดย Vijay Pasupulati ซีอีโอของ OdinSchool ในการสัมภาษณ์ล่าสุดของเขา

อย่างไรก็ตาม จุดมุ่งหมายหลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการมองหารูปแบบที่ไม่สามารถมองเห็นได้ง่ายในข้อมูล ซึ่งหมายความว่า อาจมีรหัสหรือรูปแบบบางอย่างที่ต้องค้นหา ผู้เชี่ยวชาญเท่านั้นที่สามารถเปิดเผยข้อมูลดังกล่าวได้

อย่างไรก็ตาม หากคุณพิจารณาถึงวัตถุประสงค์ของเทคโนโลยีทั้งสองนี้ ก็ย่อมมีเป้าหมายของตัวเอง และแน่นอนว่ามันแตกต่างกันในระดับมาก

7. เครื่องมือที่ใช้

ก้าวต่อไป วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เครื่องมือที่ค่อนข้างใช้กันทั่วไปใน AI เช่นกัน เหตุผลก็ชัดเจนซึ่งระบุไว้ก่อนหน้านี้เช่นกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีขั้นตอนต่างๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลและแม้แต่รวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นจากสิ่งเดียวกัน

ก้าวต่อไปในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เครื่องมือที่ใช้มากที่สุดคือ Python, Keras, SPSS และ SAS เพื่อตั้งชื่อ ในกรณีของปัญญาประดิษฐ์ เครื่องมือที่ใช้มากที่สุดคือ Shogun, Mahout, Kaffe และ TensorFlow Scikit-เรียนรู้ที่จะตั้งชื่อ

8. กระบวนการและเทคนิค

ในแง่ของกระบวนการและเทคนิค เทคโนโลยีทั้งสองทำงานในรูปแบบที่แตกต่างกัน วิทยาศาสตร์ประดิษฐ์มีกระบวนการที่รวมถึงเหตุการณ์ในอนาคต เหตุการณ์เหล่านี้สามารถคาดการณ์ได้โดยใช้แบบจำลองการทำนาย หากเราพิจารณากระบวนการของวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีบางขั้นตอนรวมอยู่ด้วย เช่น การวิเคราะห์ การสร้างภาพ การทำนาย และแม้กระทั่งการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า เป็นต้น

นอกเหนือจากนี้ เทคโนโลยีที่ใช้ในปัญญาประดิษฐ์ประกอบด้วยอัลกอริทึมในคอมพิวเตอร์ ช่วยในการแก้ปัญหา แต่ถ้าคุณนับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ก็มีวิธีทางสถิติมากมายที่ใช้อยู่

คุณอาจชอบ: การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการออกแบบ UI & UX ที่ทันสมัย

บทสรุป

ดังที่เราเห็นในโพสต์นี้เกี่ยวกับ Data Science vs. Artificial Intelligence ทั้งสองคำนี้ใช้แทนกันได้ ไม่ต้องสงสัยเลยว่าหากคุณต้องการโดเมนที่กว้างขวาง ปัญญาประดิษฐ์ที่ยังไม่ได้รับการสำรวจ แต่ถ้าคุณพิจารณาวิทยาศาสตร์ข้อมูล นี่เป็นสาขาหนึ่งที่ใช้ส่วนหนึ่งของ AI ในการสร้างเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น

อย่างไรก็ตาม ยังมุ่งเน้นไปที่การถ่ายโอนข้อมูลสำหรับการแสดงภาพและการวิเคราะห์เพิ่มเติม นั่นคือเหตุผลที่หากคุณต้องการสรุปในตอนท้าย วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลได้ในขณะที่ AI เป็นเพียงเครื่องมือที่สร้างผลิตภัณฑ์ด้วยวิธีที่ดีกว่าโดยใช้ความเป็นอิสระ