Основни разлики между науката за данните и изкуствения интелект

Когато става въпрос за наука за данните и изкуствен интелект (ИИ), често се срещат много пресечни точки между тези две умения. Изкуственият интелект има многобройни подгрупи, като машинно обучение и дълбоко обучение, а науката за данните използва тези технологии, за да интерпретира и анализира данни, да открива модели, да прави прогнози и да генерира прозрения. Така че изборът между изкуствен интелект и наука за данните може да бъде труден.

От друга страна, технологии като машинното обучение зависят от надеждни практики в областта на науката за данните, за да се гарантира, че чисти, висококачествени и релевантни данни обучават алгоритмите и системите за машинно обучение. Да не говорим, че науката за данните е интердисциплинарна област, която често включва познания за изкуствен интелект и машинно обучение, и много кариери в областта на изкуствения интелект, като например инженер по изкуствен интелект, изискват умения на специалист по данни.

Така че е лесно да започнете да се чудите откъде да започнете? Това е особено належащ въпрос за тези, които разбират, че търсенето на умения в областта на науката за данните и изкуствения интелект расте главоломно, и искат да се включат в него.

Няма правилен или грешен отговор или фундаментална йерархия. Но ключовите разлики в знанията и уменията, изисквани за определени работни роли, в крайна сметка ще оформят пътя ви към професионалната квалификация и кариерната ви проекция.

Преглед на науката за данните

Науката за данните е многостранна област, в която се използват научни техники, алгоритми, процедури и системи за извличане на разбиране както от организирани, така и от хаотични данни. Тя съчетава експертни познания от области като статистика, компютърни науки и информатика, за да се създаде използваема информация от данните. Основните компоненти на науката за данните включват:

Събиране на данни: Събиране на необработени данни от различни източници.
Почистване на данни: Предварителна обработка и почистване на данните, за да бъдат готови за анализ.
Проучвателен анализ на данните: Разбиране на моделите и връзките в данните.
Моделиране и машинно обучение: Създаване на прогнозни или класификационни модели с помощта на алгоритми.
Валидиране и тестване: Оценяване на ефективността на тези модели.
Визуализация: Представяне на данни в графичен или визуален формат с цел разбиране и представяне на прозрения.

Преглед на изкуствения интелект (ИИ)

Изкуственият интелект обозначава имитацията на човешкото познание в машини, създадени да имитират човешката мисъл и поведение. Целта е да се създадат системи, способни да извършват дейности, изискващи човешки интелект, включително визуална интерпретация, разпознаване на глас, формулиране на решения и преобразуване на езика.

Изкуственият интелект може да се раздели на:

Тесен изкуствен интелект: специализиран в една задача. Например, гласови асистенти.
Общ изкуствен интелект: Машини, които могат да изпълняват всяка интелектуална задача, която може да изпълни човек.
Свръхинтелигентен ИИ: Когато машините надминават човешките способности.

Изкуственият интелект включва множество технологии, включително машинно обучение (подмножество на изкуствения интелект), невронни мрежи, обработка на естествен език, роботика и когнитивни изчисления.

Основни разлики между науката за данните и изкуствения интелект

Цел: Науката за данните е насочена главно към извличане на прозрения и информация от огромни количества данни. Изкуственият интелект, от друга страна, се фокусира върху създаването на системи, които могат да изпълняват задачи без изрични инструкции.
Обхват: Науката за данните обхваща различни техники от областта на статистиката, анализа на данни и машинното обучение за анализ и интерпретация на сложни данни. Изкуственият интелект е по-широк и включва области като роботика, обработка на естествен език и др.
Инструменти: Научните работници в областта на данните често използват инструменти като Python, R, SQL и платформи като Jupyter и Tableau. Изследователите и разработчиците на изкуствен интелект могат да използват TensorFlow, PyTorch или платформите на OpenAI.
Изпълнение: Докато науката за данните често завършва с прозрения и решения, изкуственият интелект се стреми към автоматизация и създаване на системи, които могат да действат самостоятелно.

Общи прилики между науката за данните и изкуствения интелект

Машинно обучение: И в двете области се използва машинно обучение. Докато учените в областта на данните го използват, за да анализират данни и да правят прогнози, изследователите на изкуствения интелект го използват, за да научат машините как да се учат от данни.
Зависимост от данните: И двете области разчитат в голяма степен на данни. Данните са в основата на прозренията в науката за данните и на обучението на моделите в изкуствения интелект.
Интердисциплинарни: И двете области се основават на различни дисциплини като математика, компютърни науки и специфични за областта знания.
Иновации и растеж: И двете области са в челните редици на технологичните иновации и бележат бърз растеж и напредък.
Решаване на проблеми: И двете области имат за цел да използват технологиите за решаване на сложни проблеми, независимо дали става въпрос за вземане на решения на базата на данни или за автоматизиране на задачи с помощта на изкуствен интелект.

В динамичния свят на технологиите сферите на изкуствения интелект и науката за данните стоят като два стълба на иновациите, които стимулират растежа и предефинират индустриите. Решението между изкуствения интелект и науката за данните за вашия професионален път не е свързано с избора на едното за сметка на другото, а по-скоро с разбирането на това къде са вашата страст и силни страни. Независимо дали сте заинтригувани от нюансите на интерпретацията на данни или ви привлича обещанието за машини, които могат да мислят и да се учат, ви очаква свят на възможности.