私たちはテクノロジー主導の世界に住んでいます。 Everything and Everyone は何らかの形でテクノロジに依存しています。 様々な分野が技術産業を構成しています。
それらは革新と技術の基礎を形成します。 人工知能とデータ サイエンスは、現代のイノベーションに大きく貢献する重要な技術分野の XNUMX つです。
主なポイント
- 人工知能は人間の意思決定をシミュレートできるインテリジェント システムの開発に重点を置いていますが、データ サイエンスは大規模なデータセットから洞察を抽出することに取り組んでいます。
- AI には広範なアルゴリズムとプログラミング言語の知識が必要ですが、データ サイエンスでは統計と分析のスキルが重視されます。
- AI システムは時間をかけて学習し、適応することができますが、データ サイエンスは主に過去のデータを分析して予測を行います。
人工知能 vs データサイエンス
人工知能とデータ サイエンスの違いは、人工知能は機械に自律的な動作能力を与えるのに対し、データ サイエンスはデータを取り扱うという点です。多くの企業にとって、需要があり顧客に好まれる製品を製造するには、データが不可欠です。人工知能は、データ処理に使用される機械を作成するために使用されます。
人工知能は、生物の自然な知性を模倣するために作成されました。 しかし、それは機械やロボットに与えられます。 この技術を搭載した機械は、周囲の状況に応じて独自に行動できます。
この技術は、新しい発明に広く取り入れられています。 人工知能を搭載した掃除機、冷蔵庫、自動車が販売されています。 時間と労力を削減できるため、人々はこの技術を搭載した電化製品を好みます。
データサイエンスとは、統計学、情報学、データ分析を統合し、未知の現実の事実や現象を理解することです。 データサイエンスでは、数学、統計学、計算機科学など、さまざまな分野の理論が考慮されます。
これは新興分野の XNUMX つであり、データ サイエンティストが求められています。 データサイエンティストは、さまざまなものを相互に関連付けて分析できるように、多才でなければなりません。
比較表
| 比較のパラメータ | Artificial Intelligence | データサイエンス |
|---|---|---|
| ツール | Shotgun、Tensorflow、PyTorch、Kaffe など | Python、R、SAS、SPSS |
| 演算 | 自律性と認知機能を備えた機械を作成する | データの隠れたパターンを分析して見つける |
| データの種類 | 標準化されました | 構造化または非構造化 |
| 検査に対応 | ヘルスケア、ロボティクス、輸送 | マーケティング、広告 |
| 対象領域 | 望ましい結果を得るためのアルゴリズムの実装 | データ操作が実行されます |
人工知能とは何ですか？
人工知能は 1956 年に学問の分野になりました。それ以来、この分野は支持と批判に直面してきました。 発見の欠如は、初期のこの分野の研究にとって大きな危機でもありました。
多くの新しいアプローチが試みられ、多くがうまくいきましたが、問題解決や動物の行動における人間の脳の機能を模倣するようなものはほとんどありません.
この人工知能技術を使用して製造された機械は、自動移動、知覚、言語認識などの特別な機能を持つように設計されています。
問題解決技術は、新しい人工知能の発明にも組み込まれています。 人工知能の主な目標は、人間の心のように振る舞う能力を備えた機械を作ることでした。
今日、人工知能は幅広いアプリケーションを持っています。 Googleなどの検索エンジンで見つけられます。
Netflix や Amazon プライムなどのストリーミング プラットフォームのレコメンデーション システムも、人工知能を使用して、ユーザーの映画や Web シリーズの選択を認識し、類似の映画をレコメンドします。
AmazonのアシスタントAlexaやAppleのSiriも人工知能によって開発されている。携帯電話では顔認識が使われ、スパムフィルタリングにも人工知能が組み込まれている。
ゲームには、ユーザーに素晴らしい体験を提供する人工知能も含まれています。
また、絵画や詩などの芸術作品の作成、数学や物理学の定理の証明、生化学におけるタンパク質の構造を短期間で特定するためにも使用されます。
タンパク質構造を完了して特定するのに何年もかかった手順は、人工知能によって簡単になりました。
データサイエンスとは
データサイエンスは多くの分野の組み合わせです。 データセットはデータの大きな集まりであり、これらのデータセットは、さまざまな分野で発生するさまざまな問題を解決するために使用されます。
データセットは分析用に準備され、次に問題が定式化され、データを分析することによって解決策が見つかります。 情報科学、統計学、数学、グラフィック デザイン、ビジネス、コミュニケーションなどの分野は、データ サイエンスの一部です。
データ サイエンスという用語は、当初、Jeff Wu によって統計の代替として使用されました。 コンピューター サイエンスの代わりとして使用する人もいますが、多くの人は同意しません。
多くの科学者は、データ サイエンスは別の分野ではなく、統計学の別名にすぎないと今でも信じています。 データ サイエンスと統計学の関係については、依然として議論の余地があります。
データ サイエンスの初期の用途は金融でした。 データサイエンティストは、企業が直面する損失を減らすのを助けるために任命されました。
これは、データサイエンティストが顧客プロファイルやその他の機能に応じてデータを分割する銀行会社に適用されました。 医学では、腫瘍の検出とテクスチャの識別の手順でデータ サイエンスが使用されました。
ゲノミクスなどの分野では、データ サイエンスはパーソナライズされた医薬品の発見の研究に役立っています。医薬品の発見はかつては面倒なプロセスでしたが、現在ではデータ サイエンスと機械学習の助けを借りて簡素化されています。
データ サイエンスは、医薬品の成功率を予測するために使用されます。 これは製薬業界に大きな影響を与えます。
人工知能とデータサイエンスの主な違い
- 人工知能は特定の機能を実行するように設計されたモデルを実装していますが、データサイエンスはデータ収集を分析して解決策を見つけることで構成されています
- 人工知能はコンピュータ アルゴリズムによって形成されますが、データ サイエンスはさまざまな統計的、数学的、およびコンピュータ ベースの技術を利用します。
- 人工知能は複雑な分野ですが、データ サイエンスよりも単純であると考えられています。 データ サイエンスには、面倒な結論に至るまでに複数のツールと手順が必要です。
- 人工知能は、モデルに自律的に機能する能力を与えます。 しかし、データ サイエンスの主な目標は、データに隠されたパターンを見つけて、有益な方法で使用できるようにすることです。
- 人間の認知的理解は人工知能のインスピレーションとして使用されますが、データサイエンスは統計を使用してモデルを作成することです.
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