データサイエンスと人工知能の主な違い

15/12/2023 1 min read

データサイエンスと人工知能（AI）に関しては、この2つのスキルパスの間に多くの交差点が見られることが多い。人工知能には、機械学習やディープラーニングなど数多くのサブセットがあり、データサイエンスは、データの解釈と分析、パターンの発見、予測、洞察の生成にこれらのテクノロジーを活用します。そのため、人工知能かデータサイエンスかを決めるのは難しい。

一方、機械学習のようなテクノロジーは、クリーンで高品質、かつ関連性の高いデータが機械学習アルゴリズムとシステムをトレーニングすることを確実にするため、強固なデータサイエンスの実践に依存している。言うまでもなく、データサイエンスは人工知能や機械学習の知識を取り入れた学際的な分野であり、人工知能エンジニアのような人工知能のキャリアの多くはデータサイエンティストのスキルを必要とする。

では、何から始めればいいのだろうか？これは、データサイエンスや人工知能のスキルの需要が急増していることを理解し、それに乗っかりたいと考えている人にとっては特に切実な問題です。

正解も間違いもなければ、基本的な階層もない。しかし、特定の職務に必要とされる知識やスキルの主な違いは、最終的にあなたの熟達への道のりやキャリアの展望を形作ることになるでしょう。

データサイエンスの概要

データサイエンスは、科学的手法、アルゴリズム、手順、システムを用いて、組織化されたデータと無秩序なデータの両方から理解を導き出す多面的な領域です。統計学、コンピュータサイエンス、情報科学などの分野の専門知識を組み合わせて、データから実用的なインテリジェンスを生み出します。データサイエンスの主な構成要素は以下の通り：

データ収集：さまざまなソースから生のデータを収集する。
データのクリーニング：データを分析できる状態にするための前処理とクリーニング。
探索的データ分析：データ内のパターンと関係を理解する。
モデリングと機械学習アルゴリズムを用いて予測モデルや分類モデルを作成する。
検証とテスト：これらのモデルのパフォーマンスを評価する。
可視化：洞察力を理解し提示するために、データをグラフィカルまたはビジュアル形式で表現すること。

人工知能（AI）の概要

人工知能とは、人間の思考や行動を模倣するように設計された機械において、人間の認知をエミュレートすることを指す。その目的は、視覚的解釈、音声認識、意思決定、言語変換など、人間の知性を必要とする活動を引き受けることができるシステムを設計することである。

人工知能は以下のように分類される：

ナローAI：1つのタスクに特化したもの。例：音声アシスタント
一般的なAI：人間ができるあらゆる知的タスクを実行できる機械。
超知的AI：機械が人間の能力を凌駕する。

人工知能には、機械学習（人工知能のサブセット）、ニューラルネットワーク、自然言語処理、ロボット工学、コグニティブ・コンピューティングなど、数多くの技術が組み込まれている。