Živimo u svijetu koji pokreće tehnologija. Sve i Svatko na ovaj ili onaj način ovisi o tehnologiji. Različita područja čine tehnološku industriju.
Oni čine osnovu inovacija i tehnologije. Umjetna inteligencija i podatkovna znanost dvije su važne grane tehnologije koje uvelike pridonose suvremenim inovacijama.
Ključni za poneti
- Umjetna inteligencija usmjerena je na razvoj inteligentnih sustava koji mogu simulirati ljudsko donošenje odluka, dok se Data Science bavi izvlačenjem uvida iz velikih skupova podataka.
- AI zahtijeva opsežno poznavanje algoritama i programskog jezika, dok Data Science naglašava statističke i analitičke vještine.
- Sustavi umjetne inteligencije mogu učiti i prilagođavati se tijekom vremena, dok Data Science prvenstveno analizira prošle podatke kako bi dala predviđanja.
Umjetna inteligencija nasuprot znanosti o podacima
Razlika između umjetne inteligencije i znanost o podacima jest da umjetna inteligencija daje strojevima mogućnost da rade kao autonomna tijela, s druge strane, znanost o podacima bavi se podacima. Podaci su ključni za mnoge tvrtke za proizvodnju stvari koje su tražene i koje će kupci preferirati. Umjetna inteligencija se koristi za stvaranje strojeva koji se koriste za obradu podataka.
Umjetna inteligencija stvorena je da oponaša prirodnu inteligenciju živih organizama. Ali, dano je strojevima i robotima. Strojevi s ovom tehnologijom mogu djelovati sami ovisno o okruženju.
Ova je tehnologija naširoko uključena u nove izume. Na tržište se stavljaju usisavači, hladnjaci i automobili s umjetnom inteligencijom. Ljudi preferiraju uređaje s ovom tehnologijom jer smanjuje vrijeme i rad.
Znanost o podacima je objedinjavanje statistike, informatike i analize podataka za razumijevanje nepoznatih stvarnih činjenica ili pojava. Teorije iz raznih područja uključujući matematiku, statistiku, informatiku itd. razmatraju se u znanosti o podacima.
To je jedno od novih područja i traženi su podatkovni znanstvenici. Znanstvenici koji se bave podacima moraju biti multitalentirani kako bi mogli međusobno povezati i analizirati različite stvari.
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | Umjetna inteligencija | Znanost podatke |
|---|---|---|
| alat | Shotgun, Tensorflow, PyTorch, Kaffe itd | Python, R, SAS, SPSS |
| funkcija | Stvoriti strojeve s autonomijom i kognicijom | Za analizu i pronalaženje skrivenog uzorka u podacima |
| Vrsta podataka | standardizirani | Strukturirani ili nestrukturirani |
| primjena | Zdravstvo, Robotika, Transport | Marketing, oglašavanje |
| Djelokrug | Implementacija algoritama za postizanje željenog rezultata | Podatkovne operacije se provode |
Što je umjetna inteligencija?
Umjetna inteligencija postala je disciplina akademika 1956. godine. Od tada se ovo područje suočavalo s podrškom, ali i kritikama. Nedostatak nalaza također je bio velika kriza za istraživanja na ovom polju u ranim vremenima.
Isprobani su mnogi novi pristupi i mnogi su razrađeni, ali malo je odbačeno poput oponašanja funkcije ljudskog mozga u rješavanju problema i ponašanja životinja.
Strojevi proizvedeni korištenjem ove tehnologije umjetne inteligencije dizajnirani su na način da imaju neke posebne značajke kao što su automatsko kretanje, percepcija, prepoznavanje jezika itd.
Tehnike rješavanja problema također su uključene u nove izume umjetne inteligencije. Glavni cilj umjetne inteligencije bio je napraviti strojeve sa sposobnošću da se ponašaju kao ljudski umovi.
Umjetna inteligencija danas ima široku primjenu. Nalazi se u tražilicama poput Googlea.
Sustavi preporuka Streaming platformi poput Netflixa i Amazon prime također koriste umjetnu inteligenciju kako bi prepoznali izbor korisnika na filmovima i web serijama te im preporučili slične filmove.
Amazonov asistent Alexa i Appleov Siri također razvija umjetna inteligencija. Prepoznavanje lica koristi se u mobitelima, a filtriranje neželjene pošte uključuje umjetnu inteligenciju.
Igre također uključuju umjetnu inteligenciju kako bi korisnicima pružile nevjerojatno iskustvo.
Također se koristi za stvaranje umjetnosti kao što su slike i poezija, dokazivanje teorema matematike i fizike, u biokemiji za identifikaciju strukture proteina u kratkom vremenu.
Postupci za koje su bile potrebne godine da se dovrše i identificiraju strukturu proteina olakšani su pomoću umjetne inteligencije.
Što je znanost o podacima?
Znanost o podacima kombinacija je mnogih područja. Skupovi podataka velike su zbirke podataka, ti se skupovi podataka koriste za rješavanje raznih problema koji se javljaju u različitim područjima.
Skup podataka se priprema za analizu, zatim se formuliraju problemi i pronalaze rješenja analizom podataka. Polja poput informacijskih znanosti, statistike, matematike, grafičkog dizajna, poslovanja, komunikacija itd. dio su podatkovne znanosti.
Jeff Wu je kao alternativu za statistiku prvobitno koristio pojam data science. Neki su ga ljudi koristili kao zamjenu za informatiku, no mnogi se nisu složili s tim.
Mnogi znanstvenici još uvijek vjeruju da znanost o podacima nije posebno polje, već samo drugo ime za statistiku. Odnos između znanosti o podacima i statistike i dalje je kontroverzan.
Ranija primjena znanosti o podacima bila je u financijama. Znanstvenici za podatke imenovani su kako bi pomogli tvrtkama da smanje gubitak s kojim se suočavaju.
To se odnosilo na bankarske tvrtke gdje su znanstvenici podatke podijelili ovisno o profilu klijenta i drugim značajkama. U medicini se data science koristila u postupku detekcije tumora i identifikacije teksture.
U područjima kao što je genomika, znanost o podacima bila je korisna u istraživanju otkrivanja personalizirane medicine. Otkrivanje lijekova je u prošlosti bio naporan proces, ali sada je pojednostavljen uz pomoć znanosti o podacima i stroj za učenje.
Znanost o podacima koristi se za predviđanje postotka uspjeha lijeka. To ima ogroman učinak na farmaceutsku industriju.
Glavne razlike između umjetne inteligencije i podatkovne znanosti
- Umjetna inteligencija implementira model koji je dizajniran za obavljanje specifičnih funkcija, dok se znanost o podacima sastoji od analize prikupljenih podataka kako bi se pronašlo rješenje
- Umjetnu inteligenciju formiraju računalni algoritmi, dok se znanost o podacima koristi različitim statističkim, matematičkim i računalnim tehnikama
- Umjetna inteligencija je složeno područje, ali se smatra jednostavnijim od znanosti o podacima. Znanost o podacima uključuje više alata i koraka za dolazak do zaključka koji može biti težak
- Umjetna inteligencija daje modelima mogućnost autonomnog funkcioniranja. No, glavni cilj znanosti o podacima jest pronaći obrasce skrivene u podacima kako bi se oni mogli koristiti na koristan način
- Ljudsko kognitivno razumijevanje koristi se kao inspiracija u umjetnoj inteligenciji, dok se znanost o podacima bavi izradom modela pomoću statistike.
Zadnje ažuriranje: 13. veljače 2024
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Sandeep Bhandari ima diplomu inženjera računala na Sveučilištu Thapar (2006.). Ima 20 godina iskustva u području tehnologije. Ima veliki interes za razna tehnička područja, uključujući sustave baza podataka, računalne mreže i programiranje. Više o njemu možete pročitati na njegovom bio stranica.
