Mēs dzīvojam tehnoloģiju virzītā pasaulē. Viss un Ikviens vienā vai otrā veidā ir atkarīgs no tehnoloģijām. Tehnoloģiju nozari veido dažādas jomas.
Tie veido inovāciju un tehnoloģiju pamatu. Mākslīgais intelekts un datu zinātne ir divas no svarīgākajām tehnoloģiju nozarēm, kas sniedz lielu ieguldījumu mūsdienu inovācijās.
Atslēgas
- Mākslīgais intelekts koncentrējas uz viedo sistēmu izstrādi, kas var simulēt cilvēku lēmumu pieņemšanu, savukārt datu zinātne nodarbojas ar ieskatu gūšanu no lielām datu kopām.
- AI prasa plašas algoritmu un programmēšanas valodu zināšanas, savukārt datu zinātne uzsver statistikas un analītiskās prasmes.
- AI sistēmas laika gaitā var mācīties un pielāgoties, savukārt datu zinātne galvenokārt analizē pagātnes datus, lai veiktu prognozes.
Mākslīgais intelekts pret datu zinātni
Atšķirība starp mākslīgo intelektu un datu zinātne ir tas, ka mākslīgais intelekts dod mašīnām iespēju darboties kā autonomām struktūrām, no otras puses, datu zinātne nodarbojas ar datiem. Dati ir ļoti svarīgi daudziem uzņēmumiem, lai ražotu preces, kas ir pieprasītas un kurām klienti dos priekšroku. Mākslīgais intelekts tiek izmantots, lai izveidotu mašīnas, kuras izmanto datu apstrādei.
Mākslīgais intelekts tika izveidots, lai atdarinātu dzīvo organismu dabisko intelektu. Bet tas tiek dots mašīnām un robotiem. Mašīnas ar šo tehnoloģiju var darboties pašas atkarībā no apkārtējās vides.
Šī tehnoloģija ir plaši iekļauta jaunos izgudrojumos. Tiek tirgoti putekļsūcēji, ledusskapji un automašīnas ar mākslīgo intelektu. Cilvēki dod priekšroku ierīcēm ar šo tehnoloģiju, jo tā samazina laiku un darbu.
Datu zinātne ir statistikas, informātikas un datu analīzes apvienošana, lai izprastu nezināmus reālus faktus vai parādības. Datu zinātnē tiek aplūkotas teorijas no dažādām jomām, tostarp matemātikas, statistikas, datorzinātnes utt.
Tā ir viena no jaunajām jomām, un datu zinātnieki ir pieprasīti. Datu zinātniekiem ir jābūt talantīgiem, lai viņi varētu savstarpēji saistīt un analizēt dažādas lietas.
Salīdzināšanas tabula
| Salīdzināšanas parametri | Mākslīgais intelekts | Datu Zinātne |
|---|---|---|
| darbarīki | Shotgun, Tensorflow, PyTorch, Kaffe utt | Python, R, SAS, SPSS |
| funkcija | Radīt mašīnas ar autonomiju un izziņu | Lai analizētu un atrastu datos slēptu modeli |
| Datu tips | Standartizēts | Strukturēts vai nestrukturēts |
| iesniegums | Veselības aprūpe, robotika, transports | Mārketings, reklāma |
| Joma | Algoritmu ieviešana, lai iegūtu vēlamo rezultātu | Tiek veiktas datu operācijas |
Kas ir mākslīgais intelekts?
Mākslīgais intelekts 1956. gadā kļuva par akadēmiķu disciplīnu. Kopš tā laika šī joma ir saskārusies ar atbalstu un kritiku. Atklājumu trūkums bija arī liela krīze pētniecībai šajā jomā agrīnajos laikos.
Ir izmēģinātas daudzas jaunas pieejas, un daudzas ir izstrādātas, taču dažas no tām ir atmestas, piemēram, imitēt cilvēka smadzeņu funkciju problēmu risināšanā un dzīvnieku uzvedībā.
Mašīnas, kas ražotas, izmantojot šo mākslīgā intelekta tehnoloģiju, ir izstrādātas tā, lai tām būtu dažas īpašas funkcijas, piemēram, automātiska kustība, uztvere, valodas atpazīšana utt.
Problēmu risināšanas metodes tiek iekļautas arī jaunos mākslīgā intelekta izgudrojumos. Mākslīgā intelekta galvenais mērķis bija radīt mašīnas, kas spēj darboties kā cilvēka prāts.
Mūsdienās mākslīgajam intelektam ir plašs pielietojums. Tas ir atrodams tādās meklētājprogrammās kā Google.
Straumēšanas platformu, piemēram, Netflix un Amazon Prime, ieteikumu sistēmas arī izmanto mākslīgo intelektu, lai atpazītu lietotāja izvēli filmās un tīmekļa seriālos un ieteiktu viņiem līdzīgas filmas.
Amazon palīgs Alexa un Apple Siri tos izstrādā arī mākslīgais intelekts. Sejas atpazīšana tiek izmantota mobilajos tālruņos, un surogātpasta filtrēšana ietver mākslīgo intelektu.
Spēlēs ir iekļauts arī mākslīgais intelekts, lai sniegtu lietotājiem pārsteidzošu pieredzi.
To izmanto arī, lai radītu mākslu, piemēram, gleznas un dzeju, pierādītu matemātikas un fizikas teorēmas, bioķīmijā, lai īsā laikā noteiktu olbaltumvielu struktūru.
Procedūras, kas prasīja vairākus gadus, lai pabeigtu un identificētu proteīna struktūru, ir atvieglotas ar mākslīgo intelektu.
Kas ir datu zinātne?
Datu zinātne ir daudzu jomu kombinācija. Datu kopas ir lielas datu kopas, kas tiek izmantotas dažādu problēmu risināšanai, kas rodas dažādās jomās.
Datu kopa tiek sagatavota analīzei, pēc tam tiek formulētas problēmas un, analizējot datus, tiek meklēti risinājumi. Tādas jomas kā informācijas zinātne, statistika, matemātika, grafiskais dizains, uzņēmējdarbība, komunikācija utt. ir daļa no datu zinātnes.
Terminu datu zinātne sākotnēji kā alternatīvu statistikai izmantoja Džefs Vu. Daži cilvēki to ir izmantojuši kā datorzinātņu aizstājēju, bet daudzi ir nepiekrituši.
Daudzi zinātnieki joprojām uzskata, ka datu zinātne nav cita joma, bet tikai cits statistikas nosaukums. Attiecības starp datu zinātni un statistiku joprojām ir pretrunīgas.
Agrākais datu zinātnes pielietojums bija finansēs. Datu zinātnieki tika iecelti, lai palīdzētu uzņēmumiem samazināt zaudējumus, ar kuriem tie saskaras.
Tas attiecās uz banku uzņēmumiem, kur datu zinātnieki sadalīja datus atkarībā no klienta profila un citām funkcijām. Medicīnā datu zinātne tika izmantota audzēju noteikšanas un tekstūras identificēšanas procedūrā.
Tādās jomās kā genomika datu zinātne ir bijusi noderīga personalizētas medicīnas atklāšanas izpētē. Zāļu atklāšana pagātnē bija nogurdinošs process, bet tagad tas ir vienkāršots ar datu zinātnes un mašīna mācīšanās.
Datu zinātne tiek izmantota, lai prognozētu zāļu panākumu procentus. Tam ir milzīga ietekme uz farmācijas nozari.
Galvenās atšķirības starp mākslīgo intelektu un datu zinātni
- Mākslīgais intelekts ievieš modeli, kas bija paredzēts konkrētu funkciju veikšanai, savukārt datu zinātne sastāv no datu vākšanas analīzes, lai atrastu risinājumu
- Mākslīgo intelektu veido datoralgoritmi, savukārt datu zinātne izmanto dažādas statistikas, matemātiskas un datorizētas metodes.
- Mākslīgais intelekts ir sarežģīta joma, taču to uzskata par vienkāršāku nekā datu zinātne. Datu zinātne ietver vairākus rīkus un darbības, lai nonāktu pie secinājuma, kas var būt apgrūtinoši
- Mākslīgais intelekts dod modeļiem iespēju darboties autonomi. Taču datu zinātnes galvenais mērķis ir atrast datos paslēptos modeļus, lai tos varētu izmantot izdevīgā veidā
- Cilvēka kognitīvā izpratne tiek izmantota kā iedvesma mākslīgajā intelektā, savukārt datu zinātne ir modeļu veidošana, izmantojot statistiku.
Pēdējo reizi atjaunināts: 13. gada 2024. februārī
Esmu pielicis tik daudz pūļu, rakstot šo emuāra ierakstu, lai sniegtu jums vērtību. Tas man ļoti noderēs, ja apsverat iespēju to kopīgot sociālajos medijos vai ar draugiem/ģimeni. DALĪŠANĀS IR ♥️
Sandeep Bhandari ir ieguvis inženierzinātņu bakalaura grādu datorzinātnēs Tapara universitātē (2006). Viņam ir 20 gadu pieredze tehnoloģiju jomā. Viņam ir liela interese par dažādām tehniskajām jomām, tostarp datu bāzu sistēmām, datortīkliem un programmēšanu. Vairāk par viņu varat lasīt viņa vietnē bio lapa.
