نحن نعيش في عالم تقوده التكنولوجيا. كل شيء وكل شخص يعتمد على التكنولوجيا بطريقة أو بأخرى. المجالات المختلفة تشكل الصناعة التكنولوجية.
إنهم يشكلون أساس الابتكارات والتكنولوجيا. يعد الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات من الفروع المهمة للتكنولوجيا التي تساهم كثيرًا في الابتكارات الحديثة.
الوجبات السريعة الرئيسية
- يركز الذكاء الاصطناعي على تطوير أنظمة ذكية يمكنها محاكاة صنع القرار البشري ، بينما يتعامل Data Science مع استخلاص الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة.
- يتطلب الذكاء الاصطناعي خوارزميات واسعة ومعرفة بلغة البرمجة ، بينما يركز علم البيانات على المهارات الإحصائية والتحليلية.
- يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعلم والتكيف بمرور الوقت ، بينما يحلل Data Science البيانات السابقة بشكل أساسي لعمل تنبؤات.
الذكاء الاصطناعي مقابل علم البيانات
الفرق بين الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات هو أن الذكاء الاصطناعي يمنح الآلات القدرة على العمل كهيئات مستقلة من ناحية أخرى، يتعامل علم البيانات مع البيانات. تعد البيانات أمرًا بالغ الأهمية للعديد من الشركات لتصنيع الأشياء المطلوبة والتي سيفضلها العملاء. يستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء آلات تستخدم لمعالجة البيانات.
تم إنشاء الذكاء الاصطناعي لتقليد الذكاء الطبيعي للكائنات الحية. لكنها تُعطى للآلات والروبوتات. يمكن للآلات المزودة بهذه التكنولوجيا أن تعمل من تلقاء نفسها اعتمادًا على البيئة المحيطة.
تم دمج هذه التكنولوجيا على نطاق واسع في الاختراعات الجديدة. يتم تسويق المكانس الكهربائية والثلاجات والسيارات ذات الذكاء الاصطناعي. يفضل الناس الأجهزة المزودة بهذه التكنولوجيا لأنها تقلل من الوقت والعمل.
علم البيانات هو توحيد الإحصاء والمعلوماتية وتحليل البيانات لفهم الحقائق أو الظواهر الحقيقية غير المعروفة. تعتبر النظريات من مختلف المجالات بما في ذلك الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر وما إلى ذلك في علم البيانات.
إنها واحدة من المجالات الناشئة وعلماء البيانات المطلوبة. يجب أن يكون علماء البيانات متعددي المواهب حتى يتمكنوا من الربط بين الأشياء المختلفة وتحليلها.
جدول المقارنة
| معلمات المقارنة | الذكاء الاصطناعي | العلوم البيانات |
|---|---|---|
| الأدوات | بندقية ، Tensorflow ، PyTorch ، كافيه ، إلخ | Python، R، SAS، SPSS |
| الوظيفة | لإنشاء آلات تتمتع بالاستقلالية والإدراك | لتحليل والعثور على نمط مخفي في البيانات |
| نوع البيانات | موحدة | منظم أو غير منظم |
| طلب توظيف جديد | الرعاية الصحية والروبوتات والنقل | التسويق والإعلان |
| مجال | تنفيذ الخوارزميات للحصول على النتيجة المرجوة | يتم تنفيذ عمليات البيانات |
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
أصبح الذكاء الاصطناعي تخصصًا من الأكاديميين في عام 1956. ومنذ ذلك الحين ، واجه هذا المجال الدعم وكذلك الانتقادات. كان نقص النتائج أيضًا أزمة كبيرة للبحث في هذا المجال خلال العصور المبكرة.
تم تجربة العديد من الأساليب الجديدة وعمل الكثير منها ، لكن القليل منها مثل تقليد وظيفة أدمغة الإنسان في حل المشكلات وسلوك الحيوان قد تم تجاهله.
تم تصميم الآلات المُصنَّعة باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي هذه بطرق تحتوي على بعض الميزات الخاصة مثل الحركة تلقائيًا ، والإدراك ، والتعرف على اللغة ، وما إلى ذلك.
تم أيضًا دمج تقنيات حل المشكلات في اختراعات الذكاء الاصطناعي الجديدة. كان الهدف الرئيسي للذكاء الاصطناعي هو صنع آلات لها القدرة على التصرف مثل العقول البشرية.
الذكاء الاصطناعي له تطبيقات واسعة اليوم. تم العثور عليها في محركات البحث مثل جوجل.
تستخدم أنظمة التوصية لمنصات البث مثل Netflix و Amazon Prime أيضًا الذكاء الاصطناعي للتعرف على اختيار المستخدم للأفلام ومسلسلات الويب والتوصية بأفلام مماثلة لهم.
كما تم تطوير مساعد Alexa من Amazon وSiri من Apple بواسطة الذكاء الاصطناعي. يتم استخدام التعرف على الوجه في الهواتف المحمولة، وتتضمن تصفية البريد العشوائي الذكاء الاصطناعي.
تشمل الألعاب أيضًا الذكاء الاصطناعي لتزويد المستخدمين بتجربة مذهلة.
كما أنها تستخدم في صنع الفن مثل اللوحات والشعر ، وإثبات نظريات الرياضيات والفيزياء ، في الكيمياء الحيوية لتحديد بنية البروتين في فترة قصيرة.
الإجراءات التي استغرقت سنوات لإكمال وتحديد بنية البروتين أصبحت سهلة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
ما هو علم البيانات؟
علم البيانات هو مزيج من العديد من المجالات. مجموعات البيانات هي مجموعات كبيرة من البيانات ، وتستخدم مجموعات البيانات هذه لحل المشكلات المختلفة الناشئة في المجالات المختلفة.
يتم إعداد مجموعة البيانات للتحليل ، ثم تتم صياغة المشكلات وإيجاد الحلول من خلال تحليل البيانات. تعد مجالات مثل علم المعلومات والإحصاء والرياضيات والتصميم الجرافيكي والأعمال والاتصالات وما إلى ذلك جزءًا من علم البيانات.
تم استخدام مصطلح علم البيانات في البداية كبديل للإحصاءات بواسطة Jeff Wu. استخدمه بعض الناس كبديل لعلوم الكمبيوتر لكن الكثيرين اختلفوا.
لا يزال العديد من العلماء يعتقدون أن علم البيانات ليس مجالًا مختلفًا ولكنه مجرد اسم آخر للإحصاءات. العلاقة بين علم البيانات والإحصاء لا تزال مثيرة للجدل.
كان التطبيق المبكر لعلوم البيانات في مجال التمويل. تم تعيين علماء البيانات لمساعدة الشركات على تقليل الخسارة التي تواجهها.
ينطبق هذا على الشركات المصرفية حيث قام علماء البيانات بتقسيم البيانات اعتمادًا على ملف تعريف العميل وميزات أخرى. في الطب ، تم استخدام علم البيانات في إجراء الكشف عن الورم وتحديد النسيج.
في مجالات مثل علم الجينوم، كان علم البيانات مفيدًا في أبحاث اكتشاف الطب الشخصي. كان اكتشاف الأدوية عملية مرهقة في الماضي، ولكن تم تبسيطها الآن بمساعدة علم البيانات والتعلم الآلي.
يستخدم علم البيانات للتنبؤ بنسبة نجاح الدواء. هذا له تأثير هائل على صناعة الأدوية.
الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات
- يقوم الذكاء الاصطناعي بتنفيذ نموذج تم تصميمه لتنفيذ وظائف محددة بينما يتكون علم البيانات من تحليل جمع البيانات لإيجاد حل
- يتكون الذكاء الاصطناعي من خوارزميات الكمبيوتر ، في حين يستخدم علم البيانات تقنيات إحصائية ورياضية وتقنيات حاسوبية مختلفة
- الذكاء الاصطناعي هو مجال معقد ولكنه يعتبر أبسط من علم البيانات. يتضمن علم البيانات أدوات وخطوات متعددة للوصول إلى استنتاج قد يكون مرهقًا
- يمنح الذكاء الاصطناعي النماذج القدرة على العمل بشكل مستقل. لكن الهدف الرئيسي لعلم البيانات هو العثور على الأنماط المخفية في البيانات بحيث يمكن استخدامها بطريقة مفيدة
- يستخدم الفهم المعرفي البشري كمصدر إلهام في الذكاء الاصطناعي بينما يدور علم البيانات حول صنع النماذج باستخدام الإحصائيات.
لقد بذلت الكثير من الجهد في كتابة منشور المدونة هذا لتقديم قيمة لك. سيكون مفيدًا جدًا بالنسبة لي ، إذا كنت تفكر في مشاركته على وسائل التواصل الاجتماعي أو مع أصدقائك / عائلتك. المشاركة هي ♥ ️
