Elämme teknologiavetoisessa maailmassa. Kaikki ja jokainen riippuu tavalla tai toisella tekniikasta. Teknologisen teollisuuden muodostavat useat alat.
Ne muodostavat perustan innovaatioille ja teknologialle. Tekoäly ja datatiede ovat kaksi niistä tärkeistä tekniikan osa-alueista, jotka vaikuttavat suuresti nykyaikaisiin innovaatioihin.
Keskeiset ostokset
- Tekoäly keskittyy älykkäiden järjestelmien kehittämiseen, jotka voivat simuloida ihmisen päätöksentekoa, kun taas Data Science käsittelee oivallusten poimimista suurista tietojoukoista.
- Tekoäly vaatii laajaa algoritmien ja ohjelmointikielen tuntemusta, kun taas Data Science painottaa tilastollisia ja analyyttisiä taitoja.
- Tekoälyjärjestelmät voivat oppia ja mukautua ajan myötä, kun taas Data Science analysoi ensisijaisesti menneitä tietoja ennustaakseen.
Tekoäly vs tietotiede
Ero tekoälyn ja tietojenkäsittely on, että tekoäly antaa koneille kyvyn toimia itsenäisinä kappaleina, toisaalta Datatiede käsittelee dataa. Tieto on erittäin tärkeää monille yrityksille, jotta he voivat valmistaa tuotteita, joilla on kysyntää ja joita asiakkaat haluavat. Tekoälyn avulla luodaan koneita, joita käytetään tietojenkäsittelyyn.
Tekoäly luotiin jäljittelemään elävien organismien luonnollista älykkyyttä. Mutta se annetaan koneille ja roboteille. Tällä tekniikalla varustetut koneet voivat toimia itsenäisesti ympäristöstä riippuen.
Tämä tekniikka on laajalti sisällytetty uusiin keksintöihin. Pölynimureita, jääkaappeja ja tekoälyllä varustettuja autoja markkinoidaan. Ihmiset suosivat tällä tekniikalla varustettuja laitteita, koska se vähentää aikaa ja työtä.
Datatiede on tilastojen, tietotekniikan ja data-analyysin yhdistäminen tuntemattomien todellisten tosiasioiden tai ilmiöiden ymmärtämiseksi. Tietotieteessä otetaan huomioon eri alojen teoriat, mukaan lukien matematiikka, tilastot, tietojenkäsittely jne.
Se on yksi nousevista aloista, ja datatieteilijöille on kysyntää. Datatieteilijöiden on oltava monilahjakkaita, jotta he voivat suhteuttaa ja analysoida erilaisia asioita.
Vertailu Taulukko
| Vertailun parametrit | Tekoäly | data Science |
|---|---|---|
| Työkalut | Haulikko, Tensorflow, PyTorch, Kaffe jne | Python, R, SAS, SPSS |
| Toiminto | Luoda koneita, joissa on autonomia ja kognitio | Analysoida ja löytää piilotettu kuvio tiedoista |
| Tyyppi | standardoitu | Strukturoitu tai jäsentämätön |
| Hakemus | Terveydenhuolto, robotiikka, liikenne | Markkinointi, mainonta |
| Laajuus | Algoritmien käyttöönotto halutun tuloksen saavuttamiseksi | Dataoperaatioita suoritetaan |
Mikä on tekoäly?
Tekoälystä tehtiin akateemikkojen tieteenala vuonna 1956. Siitä lähtien ala on saanut sekä tukea että kritiikkiä. Löydösten puute oli myös suuri kriisi alan tutkimukselle alkuaikoina.
Monia uusia lähestymistapoja on kokeiltu ja monia kehitetty, mutta harvat kuten ihmisaivojen toiminnan matkiminen ongelmanratkaisussa ja eläinten käyttäytymisessä on hylätty.
Tällä tekoälyteknologialla valmistetut koneet on suunniteltu siten, että niissä on joitain erityisominaisuuksia, kuten automaattinen liikkuminen, havainto, kielentunnistus jne.
Ongelmanratkaisutekniikoita sisällytetään myös uusiin tekoälykeksintöihin. Tekoälyn päätavoitteena oli tehdä koneita, jotka pystyvät toimimaan ihmismielten tavoin.
Tekoälyllä on nykyään laaja sovellus. Se löytyy hakukoneista, kuten Googlesta.
Myös Streaming-alustojen, kuten Netflixin ja Amazon Primen, suositusjärjestelmät käyttävät tekoälyä tunnistamaan käyttäjän valinnan elokuvissa ja verkkosarjoissa ja suosittelemaan heille vastaavia elokuvia.
Amazonin Assistant Alexa ja Applen Siri ovat myös tekoälyn kehittämiä. Kasvojentunnistusta käytetään matkapuhelimissa, ja roskapostin suodatus sisältää tekoälyn.
Pelit sisältävät myös tekoälyä, joka tarjoaa käyttäjille uskomattoman kokemuksen.
Sitä käytetään myös taiteen, kuten maalausten ja runouden, tekemiseen, matematiikan ja fysiikan lauseiden todistamiseen sekä biokemiassa proteiinin rakenteen tunnistamiseen lyhyessä ajassa.
Proteiinirakenteen loppuun saattaminen ja tunnistaminen vuosia kestäneistä toimenpiteistä on tehty helpoksi tekoälyn avulla.
Mikä on tietotiede?
Datatiede on monien alojen yhdistelmä. Tietojoukot ovat suuria tietokokoelmia, joita käytetään ratkaisemaan erilaisia eri aloilla esiintyviä ongelmia.
Aineisto valmistetaan analysoitavaksi, sitten ongelmat muotoillaan ja ratkaisut löydetään dataa analysoimalla. Tietotiede, tilastotiede, matematiikka, graafinen suunnittelu, liiketoiminta, viestintä jne. ovat osa tietotieteitä.
Jeff Wu käytti termiä datatiede alun perin vaihtoehtona tilastoille. Jotkut ihmiset ovat käyttäneet sitä tietojenkäsittelytieteen korvikkeena, mutta monet ovat olleet eri mieltä.
Monet tutkijat uskovat edelleen, että datatiede ei ole eri ala, vaan vain toinen nimi tilastoille. Datatieteen ja tilastojen välinen suhde on edelleen kiistanalainen.
Datatieteen aikaisempi sovellus oli taloudessa. Datatieteilijät nimitettiin auttamaan yrityksiä vähentämään kohtaamiaan tappioita.
Tämä koski pankkiyrityksiä, joissa datatutkijat jakoivat tiedot asiakasprofiilin ja muiden ominaisuuksien mukaan. Lääketieteessä datatiedettä käytettiin kasvainten havaitsemisen ja tekstuurin tunnistamisen prosessissa.
Genomiikan kaltaisilla aloilla datatieteestä on ollut hyötyä yksilöllisen lääkekehityksen tutkimuksessa. Lääkkeiden löytäminen oli ennen väsyttävä prosessi, mutta nyt sitä on yksinkertaistettu datatieteen ja koneoppiminen.
Datatiedettä käytetään ennustamaan lääkkeen menestysprosenttia. Tällä on valtava vaikutus lääketeollisuuteen.
Tärkeimmät erot tekoälyn ja tietotieteen välillä
- Tekoäly toteuttaa mallia, joka oli suunniteltu suorittamaan tiettyjä toimintoja, kun taas datatiede koostuu tiedonkeruun analysoinnista ratkaisun löytämiseksi
- Tekoäly muodostuu tietokonealgoritmeilla, kun taas tietotiede käyttää erilaisia tilastollisia, matemaattisia ja tietokonepohjaisia tekniikoita
- Tekoäly on monimutkainen ala, mutta sitä pidetään yksinkertaisempana kuin datatiede. Datatiede sisältää useita työkaluja ja vaiheita johtopäätösten tekemiseen, mikä voi olla hankalaa
- Tekoäly antaa malleille kyvyn toimia itsenäisesti. Datatieteen päätavoite on kuitenkin löytää dataan piilotetut kuviot, jotta sitä voidaan käyttää hyödyllisellä tavalla
- Ihmisen kognitiivista ymmärrystä käytetään inspiraationa tekoälyssä, kun taas datatiede on mallien tekemistä tilastojen avulla.
Viimeksi päivitetty: 13. helmikuuta 2024
Olen tehnyt niin paljon vaivaa kirjoittaakseni tämän blogikirjoituksen tarjotakseni sinulle lisäarvoa. Siitä on minulle paljon apua, jos harkitset sen jakamista sosiaalisessa mediassa tai ystäviesi/perheesi kanssa. JAKAminen ON ♥️
Sandeep Bhandari on suorittanut tietokonetekniikan kandidaatin tutkinnon Thaparin yliopistosta (2006). Hänellä on 20 vuoden kokemus teknologia-alalta. Hän on kiinnostunut erilaisista teknisistä aloista, mukaan lukien tietokantajärjestelmät, tietokoneverkot ja ohjelmointi. Voit lukea hänestä lisää hänen sivuiltaan bio-sivu.
