Veri Bilimi ve Yapay Zeka - Farklar Nelerdir?

Yayınlanan: 2020-11-16

Teknolojik gelişmelerle birlikte, ortaya çıkan pek çok kariyer fırsatı var. Elbette, Yapay zeka ve veri biliminden haberdar olabilirsiniz. Bu ikisi, günümüzün trend olan en önemli teknolojileridir. Dünya çapında oldukça talep görüyor ve bu nedenle istenen becerilere sahip bireyler de talep görüyor. İkisi arasındaki farkın tam olarak ne olduğunu merak ettiğiniz için, bu gönderiyi daha iyi bir şekilde inceleyelim.

Yapay zekayı tamamen değil, belirli operasyonlarda kullanan veri bilimidir. Veri bilimi ayrıca bir dereceye kadar yapay zekaya katkıda bulunur. Pek çok insan, çağdaş Veri Biliminin Yapay Zekadan başka bir şey olmadığını anlıyor, ancak bu hiç de doğru değil. Açıklık için Veri Bilimi ve Yapay Zeka hakkında daha fazla bilgi edelim.

İçindekiler tablosu gösterisi
  • Veri Bilimi Nedir?
  • Yapay Zeka Nedir?
  • Farklılıklar nedir?
  • Çözüm

Veri Bilimi Nedir?

laptop-klavye-yazma-veri yazma

Veri bilimi, bugün BT alanında lider olan trend sektörlerinden biridir. Hemen hemen her sektörde yer açtığı söylenmiştir. Genellikle verilerin süreci ve sistemi ile ilişkilendirilen geniş bir versiyondur. Veri biliminin odak noktası, değerli bilgiler elde etmek için veri kümelerini ele almaktır. Böyle bir sektörde veriler, kuruluşla ilgili tüm önemli bilgilerin toplanmasına yardımcı olan yakıt gibi çalışır. Bu şekilde, şu anda piyasayı yöneten trendleri belirlemek kolaylaşıyor.

Bazılarını adlandırmak için Matematik, Statik ve programlama gibi farklı temel alanları içerir. Bir veri bilimcinin rolü, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri anlamak için makine öğrenimi algoritmaları bilgisinin yanı sıra bu konularda iyi bir bilgiye sahip olmaktır. Bu oldukça fazla özveri, odaklanma ve beceri gerektirir.

Anlaşılması gereken belirli bir veri bilimi süreci vardır. Bazılarını adlandırmak için manipülasyon, veri çıkarma, görselleştirme ve veri bakımını içerir. Veri bilimcilerin yardımıyla endüstriler veri odaklı kararlar alabilir. Ayrıca, performansı değerlendirebilir ve performanslarını artırmak için bazı değişikliklerin yapılması gerekip gerekmediğini de görebilirler.

Size tavsiye edilen: Derin Verilerde Teknoloji Kazma: Gerçek Dünyada Küresel Bir Hazine Avı.

Yapay Zeka Nedir?

teknoloji-yapay-zeka-mühendislik-mikroişlemci

Veri biliminin aksine Yapay zekadır (AI). Makine tabanlı zekadır. Bu tür bir teknoloji, doğal insan zekasını yayınlamak için tasarlanmıştır. Böyle bir zeka türünün en iyi yanı, insan zekasını makineye empoze edebilmeniz ve hatta simüle edebilmenizdir. Bu tür bir teknoloji, otonom eylemlere yardımcı olan birçok algoritmadan yararlanır. Birçok geleneksel Yapay Zeka algoritması, hedeflerini açıkça belirtti.

Bugünün zamanında, veri modellerini derinlemesine anlamak ve ardından doğru hedefe ulaşmak gibi olan, çağdaş AI Algoritmaları trendidir. Bu tür zeka, mevcut sorunlara çözüm üretmek için birçok yazılım mühendisliği ilkesinden de yararlanır. Amazon, Google ve Facebook gibi devlerin farkında olabilirsiniz. Otonom bir sistem oluşturmak için Yapay Zeka teknolojisinden yararlanmayla sonuçlanıyorlar.

Bunlardan bahsetmişken, buna en güzel örnek Google'ın sunduğu AlphaGo'dur. 1 numaralı uzman AlphaGo oyuncusu olan Ke Jie'yi bile yenmeyi başarmış, Go oynayan otonom bir sistemdir. Bu AlphaGo, bilgiyi zaman içinde kavrayan insanların nevrozundan ilham alan Yapay Sinir Ağlarını tamamen kullandı.

Farklılıklar nedir?

karşılaştırmak-karşılaştırma-rekabet-rakip

Artık veri bilimi ve Yapay Zeka hakkında net bir anlayışa sahip olduğunuza göre, aklınızda bazı şüpheler olabilir. Daha spesifik olarak, hangisinin doğru seçim olabileceğini merak edebilirsiniz. Yapay Zeka mı Veri Bilimi mi? Aşağıda verilen bilgiler, farkı anlamanıza ve karara atlamanıza yardımcı olabilir.

1. Kapsam

sayı-sıra-derece-puan-sıra-1

Veri bilimi için geniş bir kapsam yelpazesi vardır. Bu, veri toplamak için sınır olmadığı anlamına gelir. Elbette Yapay Zekada bulunmayan farklı veri işlemlerini içerir. Verileri hangi kaynaktan ve hangi yolla toplarsanız toplayın, hiçbir zaman hayal kırıklığına uğramaz veya kısıtlanmazsınız.

Yapay zeka söz konusu olduğunda, yalnızca makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasıyla sınırlıdır. Veri bilimi gibi geniş bir kapsam yelpazesine sahip değildir, bu nedenle kapsam perspektifi göz önünde bulundurulduğunda veri bilimi daha fazla talep görmektedir.

2. İhtiyaç

sayı-sıra-derece-puan-sıra-2

Veri bilimi, verilerde bulunan gizli kalıpları bulmak için önemlidir. AI durumunda, tamamen farklıdır. AI, veri modeline yapılmakta olan özerklik verme ile ilişkilidir. Veri bilimi, istatistiksel içgörülerin yardımıyla modeller oluşturmak için de kullanılır.

Oysa yapay zekanın kullanımı, insanın bilişini ve anlayışını taklit eden modeller oluşturmaktır. Kapsamla birlikte, veri bilimine olan ihtiyaç da daha geniştir, bu nedenle daha fazla talep görmektedir.

AI-yapay-zeka-kodu-komut dosyası-tasarım-geliştirme

3. Uygulamalar

sayı-sıra-derece-puan-sipariş-3

Yapay Zeka uygulamaları ulaşım sektörü, sağlık sektörü, otomasyon sektörü, robotik sektörü ve hatta imalat sanayi gibi farklı sektörlerde kullanılmaktadır.

Farklı endüstrilerdeki veri biliminin bakış açısını sayarsanız, kendi tarzında oldukça geniştir. Yahoo, Google gibi internet arama motorları alanında, pazarlama alanı, Bing, reklam alanı ve hatta bazılarını saymak gerekirse bankacılık sektörü alanında kullanılmaktadır. Bu, yapay zekanın küresel düzeyde daha kısa sürede kullanılabileceği anlamına gelir.

İlginizi çekebilir: Yapay Zekanın (AI) Yerini Alamadığı 7 Meslek.

4. Ödeme ölçeği

sayı-sıra-derece-puan-sıra-4

"Yukarıda gördüğümüz şeyler, veri bilimini veya yapay zekayı kullanıma sokmanın genel perspektifiydi. Ama bu sektörde çalışanlar da daha iyi kariyer fırsatlarına sahip oluyor.” – NeuroSYS Genel Müdürü Marcel Kasprzak tarafından AI ve Veri Bilimi maaş ölçeği hakkındaki son blog gönderilerinden birinde tartışıldığı gibi.

Bunlardan bahsetmişken, veri bilimcisi Amerika Birleşik Devletleri'nde yılda yaklaşık 113.000 ABD Doları kazanabilir. Böyle bir uzmanın gelecekte yılda 154.000 ABD Dolarına kadar iyi bir zam elde etme olasılığı da vardır. Bunun aksine, Yapay Zeka üzerinde çalışan Mühendisler yılda yaklaşık 107 bin ABD Doları kazanabilmektedir. Ayrıca, bu tür uzmanların gelecekte yıllık 107.000 ABD Dolarına kadar iyi bir artış elde etme alanları da vardır, ancak bu performanslarına, deneyimlerine ve çalıştıkları şirkete bağlıdır.

5. Veri Türü

sayı-sıra-derece-puan-sıra-5

Yapay Zeka genellikle standartlaştırılmış bir biçimde olan verilerden oluşur. Şimdi bu, yerleştirme türünde veya vektör biçiminde olabilir. Ancak, veri biliminin oluşturduğu verileri göz önünde bulundurursanız, pek çok seçeneğiniz olacaktır.

Yapılandırılmış bir biçimdeki veriler gibi görebileceğiniz pek çok veri türü vardır. Yarı yapılandırılmış biçim ve yapılandırılmamış tip biçiminde. Veri biliminden kaliteli veriler almanızın ana nedeni budur ve hatta buna güvenebilirsiniz.

6. Amaç

sayı-sıra-derece-puan-sipariş-6

“Yapay Zekanın odak noktası, doğası gereği otomatikleştirilmiş bir süreç oluşturmaktır. Veri modelinin özerkliğini alıyor.” - OdinSchool'un CEO'su Vijay Pasupulati'nin son röportajlarından birinde açıkladığı gibi.

Bununla birlikte, veri biliminin birincil amacı, ideal olarak verilerde o kadar kolay görünmeyen kalıpları aramaktır. Bu, bulunması gereken belirli bir kod veya kalıp olabileceği anlamına gelir. Bu tür verileri ancak uzmanlar ortaya çıkarabilir.

Ancak her iki teknolojinin de amacına bakacak olursak, eh, kendi amaçları da var ve tabii ki birbirlerinden çok büyük farklılıklar gösteriyorlar.

7. Kullanılan Araçlar

sayı-sıra-derece-puan-sipariş-7

Daha da ileri giderek, veri bilimi yapay zekada da oldukça yaygın olarak kullanılan araçları kullanır. Daha önce de belirtilen neden açıktır, veri bilimi, verileri analiz etmek ve hatta bunlardan daha iyi içgörüler toplamak için farklı adımlar içerir.

Veri biliminde daha da ileri giderek, en çok kullanılan araçlar Python, Keras, SPSS ve SAS'tır. Yapay zeka söz konusu olduğunda, en çok kullanılan araçlar Shogun, Mahout, Kaffe ve TensorFlow Scikit'tir - bunlardan bazılarını öğrenin.

8. Süreç ve Teknikler

sayı-sıra-derece-puan-sipariş-8

Süreçler ve Teknikler açısından, her iki teknoloji de birçok farklı şekilde çalışır. Yapay bilim, gelecekteki olayları içeren bir sürece sahiptir. Bu olaylar, tahmine dayalı bir modelin yardımıyla tahmin edilebilir. Veri bilimi sürecini düşünürsek, analiz, görselleştirme, tahmin ve hatta bazılarını adlandırmak için veri ön işleme gibi belirli adımlar vardır.

Bunun dışında Yapay Zekada kullanılan teknolojiler bilgisayarlardaki algoritmalardan oluşmaktadır. Sorunun çözümünde yardımcı olur. Ancak veri bilimini de sayarsanız, kullanılan pek çok istatistiksel yöntem var.

Şunlar da hoşunuza gidebilir: Modern UI ve UX Tasarımında Yapay Zekanın (AI) Kullanımı.

Çözüm

veri bilimi-yapay zekaya karşı-sonuç

Veri Bilimi ve Yapay Zeka hakkındaki bu yazıda görebileceğimiz gibi, her iki terim de bir şekilde birbirinin yerine kullanılıyor. Hiç şüphe yok ki, geniş bir etki alanı istiyorsanız, henüz keşfedilmemiş olan yapay zekadır. Ancak veri bilimini düşünürseniz, bu, olay oluşumlarını oluşturmak için yapay zekanın bir bölümünü kullanan böyle bir alandır.

Bununla birlikte, daha fazla görselleştirme ve analiz için verilerin aktarılmasına da odaklanır. Bu nedenle, sonunda sonuçlandırmak isterseniz, veri analizini yapabilen veri bilimidir, oysa AI, ürünleri özerkliği kullanarak daha iyi bir şekilde oluşturan bir araçtır.