Chúng ta đang sống trong một thế giới được thúc đẩy bởi công nghệ. Mọi thứ và mọi người đều phụ thuộc vào công nghệ theo cách này hay cách khác. Các lĩnh vực khác nhau tạo nên ngành công nghiệp công nghệ.
Chúng tạo thành nền tảng của sự đổi mới và công nghệ. Trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu là hai trong số những nhánh công nghệ quan trọng đóng góp rất nhiều cho những đổi mới hiện đại.
Chìa khóa chính
- Trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc phát triển các hệ thống thông minh có thể mô phỏng quá trình ra quyết định của con người, trong khi Khoa học dữ liệu xử lý việc trích xuất thông tin chuyên sâu từ các tập dữ liệu lớn.
- AI yêu cầu các thuật toán mở rộng và kiến thức về ngôn ngữ lập trình, trong khi Khoa học dữ liệu nhấn mạnh các kỹ năng thống kê và phân tích.
- Các hệ thống AI có thể học hỏi và thích nghi theo thời gian, trong khi Khoa học dữ liệu chủ yếu phân tích dữ liệu trong quá khứ để đưa ra dự đoán.
Trí tuệ nhân tạo vs Khoa học dữ liệu
Sự khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu là trí tuệ nhân tạo mang lại cho máy móc khả năng hoạt động như những cơ thể tự trị, mặt khác Khoa học dữ liệu xử lý dữ liệu. Dữ liệu rất quan trọng đối với nhiều công ty để sản xuất những thứ có nhu cầu và sẽ được khách hàng ưa thích. Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để tạo ra các máy dùng để xử lý dữ liệu.
Trí tuệ nhân tạo được tạo ra để bắt chước trí thông minh tự nhiên của các sinh vật sống. Nhưng, nó được trao cho máy móc và người máy. Những cỗ máy với công nghệ này có thể tự hoạt động tùy thuộc vào xung quanh.
Công nghệ này được kết hợp rộng rãi trong các phát minh mới. Máy hút bụi, tủ lạnh và ô tô có trí tuệ nhân tạo đang được bán trên thị trường. Mọi người thích các thiết bị có công nghệ này vì nó giúp giảm thời gian và công việc.
Khoa học dữ liệu là sự thống nhất của thống kê, Tin học và phân tích dữ liệu để hiểu các sự kiện hoặc hiện tượng thực tế chưa biết. Các lý thuyết từ các lĩnh vực khác nhau bao gồm toán học, thống kê, khoa học máy tính, v.v. được xem xét trong khoa học dữ liệu.
Đây là một trong những lĩnh vực mới nổi và các nhà khoa học dữ liệu đang có nhu cầu. Các nhà khoa học dữ liệu phải đa tài để họ có thể liên hệ và phân tích những thứ khác nhau.
Bảng so sánh
| Các thông số so sánh | Trí tuệ nhân tạo | Khoa học dữ liệu |
|---|---|---|
| CÔNG CỤ | Shotgun, Tensorflow, PyTorch, Kaffe, v.v. | Python, R, SAS, SPSS |
| Chức năng | Để tạo ra những cỗ máy có quyền tự chủ và nhận thức | Để phân tích và tìm một mẫu ẩn trong dữ liệu |
| Loại dữ liệu | Tiêu chuẩn hóa | Có cấu trúc hoặc không có cấu trúc |
| Các Ứng Dụng | Chăm sóc sức khỏe, Robotics, Giao thông vận tải | Tiếp thị, quảng cáo |
| Phạm vi | Thực hiện các thuật toán để có được kết quả mong muốn | Các thao tác dữ liệu được thực hiện |
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo đã trở thành một ngành học thuật vào năm 1956. Kể từ đó, lĩnh vực này đã phải đối mặt với sự ủng hộ cũng như những lời chỉ trích. Thiếu phát hiện cũng là một cuộc khủng hoảng lớn đối với nghiên cứu trong lĩnh vực này trong thời gian đầu.
Nhiều cách tiếp cận mới đã được thử nghiệm và nhiều cách đã thành công nhưng một số ít như bắt chước chức năng của bộ não con người trong việc giải quyết vấn đề và hành vi của động vật đã bị loại bỏ.
Các máy được sản xuất bằng công nghệ Trí tuệ nhân tạo này được thiết kế để có một số tính năng đặc biệt như tự động di chuyển, nhận thức, nhận dạng ngôn ngữ, v.v.
Các kỹ thuật giải quyết vấn đề cũng được đưa vào các phát minh trí tuệ nhân tạo mới. Mục tiêu chính của Trí tuệ nhân tạo là tạo ra những cỗ máy có khả năng hoạt động giống như tâm trí con người.
Trí tuệ nhân tạo có ứng dụng rộng rãi ngày nay. Nó được tìm thấy trong các công cụ tìm kiếm như Google.
Các hệ thống đề xuất của các nền tảng Phát trực tuyến như Netflix và Amazon prime cũng sử dụng trí tuệ nhân tạo để nhận ra lựa chọn của người dùng về phim và sê-ri web và đề xuất cho họ những bộ phim tương tự.
Trợ lý Alexa của Amazon và của Apple Siri cũng được phát triển bởi trí tuệ nhân tạo. Nhận dạng khuôn mặt được sử dụng trong điện thoại di động và lọc thư rác bao gồm trí tuệ nhân tạo.
Các trò chơi cũng bao gồm trí tuệ nhân tạo để cung cấp cho người dùng trải nghiệm tuyệt vời.
Nó cũng được sử dụng để làm nghệ thuật như hội họa và thơ ca, chứng minh các định lý toán học và vật lý, trong hóa sinh để xác định cấu trúc của protein trong một thời gian ngắn.
Các thủ tục mất nhiều năm để hoàn thành và xác định cấu trúc protein đã được thực hiện dễ dàng với trí tuệ nhân tạo.
Khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu là sự kết hợp của nhiều lĩnh vực. Bộ dữ liệu là tập hợp dữ liệu lớn, các bộ dữ liệu này được sử dụng để giải quyết các vấn đề khác nhau phát sinh trong các lĩnh vực khác nhau.
Tập dữ liệu được chuẩn bị để phân tích, sau đó các vấn đề được hình thành và các giải pháp được tìm ra bằng cách phân tích dữ liệu. Các lĩnh vực như Khoa học thông tin, thống kê, toán học, thiết kế đồ họa, kinh doanh, truyền thông, v.v. là một phần của khoa học dữ liệu.
Thuật ngữ khoa học dữ liệu ban đầu được sử dụng thay thế cho thống kê bởi Jeff Wu. Một số người đã sử dụng nó để thay thế cho khoa học máy tính nhưng nhiều người không đồng ý.
Nhiều nhà khoa học vẫn tin rằng khoa học dữ liệu không phải là một lĩnh vực khác mà chỉ là một tên gọi khác của thống kê. Mối quan hệ giữa khoa học dữ liệu và thống kê vẫn còn gây tranh cãi.
Ứng dụng trước đó của khoa học dữ liệu là trong lĩnh vực tài chính. Các nhà khoa học dữ liệu đã được bổ nhiệm để giúp các công ty giảm bớt tổn thất mà họ phải đối mặt.
Điều này áp dụng cho các công ty ngân hàng nơi các nhà khoa học dữ liệu phân chia dữ liệu tùy thuộc vào hồ sơ khách hàng và các tính năng khác. Trong y học, khoa học dữ liệu được sử dụng trong quy trình phát hiện khối u và xác định kết cấu.
Trong các lĩnh vực như bộ gen, khoa học dữ liệu đã rất hữu ích trong nghiên cứu khám phá y học cá nhân hóa. Trước đây, khám phá thuốc là một quá trình mệt mỏi, nhưng giờ đây nó đã được đơn giản hóa với sự trợ giúp của khoa học dữ liệu và học máy.
Khoa học dữ liệu được sử dụng để dự đoán tỷ lệ phần trăm thành công của một loại thuốc. Điều này có ảnh hưởng to lớn đến ngành công nghiệp dược phẩm.
Sự khác biệt chính giữa Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu
- Trí tuệ nhân tạo đang triển khai một mô hình được thiết kế để thực hiện các chức năng cụ thể trong khi khoa học dữ liệu bao gồm phân tích thu thập dữ liệu để tìm ra giải pháp
- Trí tuệ nhân tạo được hình thành bởi các thuật toán máy tính, trong khi khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật thống kê, toán học và dựa trên máy tính khác nhau
- Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực phức tạp nhưng được coi là đơn giản hơn so với khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu liên quan đến nhiều công cụ và các bước để đi đến kết luận có thể rườm rà
- Trí tuệ nhân tạo mang đến cho các mô hình khả năng hoạt động độc lập. Tuy nhiên, mục tiêu chính của khoa học dữ liệu là tìm ra các mẫu ẩn trong dữ liệu để có thể sử dụng nó một cách có lợi
- Sự hiểu biết về nhận thức của con người được sử dụng làm nguồn cảm hứng trong Trí tuệ nhân tạo trong khi khoa học dữ liệu là tạo ra các mô hình bằng cách sử dụng số liệu thống kê.
Cập nhật lần cuối: ngày 13 tháng 2024 năm XNUMX
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
Sandeep Bhandari có bằng Cử nhân Kỹ thuật Máy tính của Đại học Thapar (2006). Ông có 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ. Anh rất quan tâm đến các lĩnh vực kỹ thuật khác nhau, bao gồm hệ thống cơ sở dữ liệu, mạng máy tính và lập trình. Bạn có thể đọc thêm về anh ấy trên trang sinh học.
