Мы живем в мире технологий. Все и Все так или иначе зависят от технологий. Различные области составляют технологическую промышленность.
Они составляют основу инноваций и технологий. Искусственный интеллект и наука о данных — две важные отрасли технологий, которые вносят большой вклад в современные инновации.
Основные выводы
- Искусственный интеллект фокусируется на разработке интеллектуальных систем, которые могут имитировать принятие решений человеком, а наука о данных занимается извлечением информации из больших наборов данных.
- ИИ требует обширных алгоритмов и знания языка программирования, тогда как наука о данных делает упор на статистические и аналитические навыки.
- Системы искусственного интеллекта могут учиться и адаптироваться с течением времени, в то время как наука о данных в основном анализирует прошлые данные, чтобы делать прогнозы.
Искусственный интеллект против науки о данных
Разница между искусственным интеллектом и наука о данных заключается в том, что искусственный интеллект дает машинам возможность работать как автономные тела, с другой стороны, наука о данных имеет дело с данными. Данные имеют решающее значение для многих компаний при производстве товаров, пользующихся спросом и предпочитаемых клиентами. Искусственный интеллект используется для создания машин, которые используются для обработки данных.
Искусственный интеллект был создан для имитации естественного интеллекта живых организмов. Но, это отдано машинам и роботам. Машины с этой технологией могут действовать самостоятельно в зависимости от окружения.
Эта технология широко используется в новых изобретениях. Продаются пылесосы, холодильники и автомобили с искусственным интеллектом. Люди предпочитают технику с этой технологией, потому что она сокращает время и работу.
Наука о данных — это объединение статистики, информатики и анализа данных для понимания неизвестных реальных фактов или явлений. В науке о данных рассматриваются теории из различных областей, включая математику, статистику, информатику и т. д.
Это одна из новых областей, и специалисты по данным пользуются спросом. Специалисты по данным должны быть разносторонними, чтобы они могли связывать и анализировать разные вещи.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Artificial Intelligence | Наука данных |
|---|---|---|
| Инструменты | Shotgun, Tensorflow, PyTorch, Kaffe и т. д. | Питон, Р, САС, SPSS |
| Функция | Чтобы создать машины с автономией и познанием | Чтобы проанализировать и найти скрытую закономерность в данных |
| Тип данных | Стандартизированный | Структурированный или неструктурированный |
| Применение | Здравоохранение, Робототехника, Транспорт | Маркетинг, реклама |
| Объем | Реализация алгоритмов для получения желаемого результата | Операции с данными выполняются |
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект стал академической дисциплиной в 1956 году. С тех пор эта область столкнулась как с поддержкой, так и с критикой. Отсутствие результатов также было серьезным кризисом для исследований в этой области в ранние времена.
Многие новые подходы были опробованы, и многие из них были разработаны, но лишь немногие из них, такие как имитация функции человеческого мозга при решении проблем и поведения животных, были отвергнуты.
Машины, изготовленные с использованием этой технологии искусственного интеллекта, разработаны таким образом, чтобы иметь некоторые специальные функции, такие как автоматическое перемещение, восприятие, распознавание языка и т. д.
Методы решения проблем также включены в новые изобретения искусственного интеллекта. Основная цель искусственного интеллекта состояла в том, чтобы создать машины, способные действовать как человеческий разум.
Сегодня искусственный интеллект имеет широкое применение. Его можно найти в поисковых системах, таких как Google.
Системы рекомендаций потоковых платформ, таких как Netflix и Amazon Prime, также используют искусственный интеллект, чтобы распознавать выбор пользователя в отношении фильмов и веб-сериалов и рекомендовать им похожие фильмы.
Помощник Amazon Alexa и Apple Siri также разрабатываются с помощью искусственного интеллекта. Распознавание лиц используется в мобильных телефонах, а фильтрация спама включает искусственный интеллект.
Игры также включают искусственный интеллект, чтобы предоставить пользователям удивительный опыт.
Он также используется для создания произведений искусства, таких как живопись и поэзия, для доказательства теорем математики и физики, в биохимии для определения структуры белка в течение короткого периода времени.
Процедуры, на завершение и идентификацию структуры белка которых ушли годы, упростились благодаря искусственному интеллекту.
Что такое наука о данных?
Наука о данных представляет собой сочетание многих областей. Наборы данных — это большие наборы данных, эти наборы данных используются для решения различных задач, возникающих в разных областях.
Набор данных подготавливается для анализа, затем формулируются проблемы и путем анализа данных находятся решения. Такие области, как информатика, статистика, математика, графический дизайн, бизнес, коммуникации и т. д., являются частью науки о данных.
Термин «наука о данных» первоначально использовался Джеффом Ву в качестве альтернативы статистике. Некоторые люди использовали его как замену информатике, но многие с этим не согласились.
Многие ученые до сих пор считают, что наука о данных — это не отдельная область, а просто другое название статистики. Отношения между наукой о данных и статистикой остаются спорными.
Ранее наука о данных применялась в финансах. Специалисты по данным были назначены, чтобы помочь компаниям уменьшить потери, с которыми они сталкиваются.
Это касалось банковских компаний, где дата-сайентисты разделили данные в зависимости от профиля клиента и других признаков. В медицине наука о данных использовалась в процедуре обнаружения опухолей и идентификации текстуры.
В таких областях, как геномика, наука о данных оказалась полезной в исследованиях открытия персонализированной медицины. В прошлом поиск лекарств был утомительным процессом, но теперь его упростили с помощью науки о данных и обучение с помощью машины.
Наука о данных используется для прогнозирования процента успеха лекарства. Это оказывает огромное влияние на фармацевтическую промышленность.
Основные различия между искусственным интеллектом и наукой о данных
- Искусственный интеллект реализует модель, которая была разработана для выполнения определенных функций, в то время как наука о данных состоит из анализа сбора данных для поиска решения.
- Искусственный интеллект формируется с помощью компьютерных алгоритмов, тогда как наука о данных использует различные статистические, математические и компьютерные методы.
- Искусственный интеллект — сложная область, но считается более простой, чем наука о данных. Наука о данных включает в себя несколько инструментов и шагов, чтобы прийти к выводу, который может быть громоздким.
- Искусственный интеллект дает моделям возможность функционировать автономно. Но главная цель науки о данных — найти закономерности, скрытые в данных, чтобы их можно было использовать с пользой.
- Человеческое когнитивное понимание используется в качестве источника вдохновения для искусственного интеллекта, в то время как наука о данных занимается созданием моделей с использованием статистики.
Последнее обновление: 13 февраля 2024 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
