Pagrindiniai duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto skirtumai

Kalbant apie duomenų mokslą ir dirbtinį intelektą (DI), šie du įgūdžiai dažnai susikerta. Dirbtinis intelektas turi daug pogrupių, pavyzdžiui, mašininį mokymąsi ir gilųjį mokymąsi, o duomenų mokslas naudoja šias technologijas duomenims interpretuoti ir analizuoti, dėsningumams atrasti, prognozėms atlikti ir įžvalgoms generuoti. Taigi apsispręsti tarp dirbtinio intelekto ir duomenų mokslo gali būti sudėtinga.

Kita vertus, tokios technologijos kaip mašinų mokymasis priklauso nuo patikimų duomenų mokslo praktikų, kad būtų užtikrinta, jog mašinų mokymosi algoritmai ir sistemos būtų mokomos iš švarių, kokybiškų ir tinkamų duomenų. Jau nekalbant apie tai, kad duomenų mokslas yra tarpdisciplininė sritis, į kurią dažnai įtraukiamos dirbtinio intelekto ir mašinų mokymosi žinios, o daugeliui dirbtinio intelekto profesijų, pavyzdžiui, dirbtinio intelekto inžinieriaus, reikalingi duomenų mokslininko įgūdžiai.

Taigi lengva pradėti svarstyti, nuo ko pradėti? Šis klausimas ypač aktualus tiems, kurie supranta, kad duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto įgūdžių paklausa sparčiai auga, ir nori į ją įsitraukti.

Nėra teisingo ar neteisingo atsakymo ar esminės hierarchijos. Tačiau esminiai žinių ir įgūdžių, reikalingų tam tikroms pareigoms atlikti, skirtumai galiausiai nulems jūsų kelią į kvalifikaciją ir karjeros projekcijas.

Duomenų mokslo apžvalga

Duomenų mokslas yra daugialypė sritis, kurioje taikomi moksliniai metodai, algoritmai, procedūros ir sistemos, siekiant išgauti supratimą tiek iš organizuotų, tiek iš chaotiškų duomenų. Joje derinamos tokių sričių kaip statistika, kompiuterių mokslas ir informacijos mokslas žinios, kad iš duomenų būtų galima sukurti naudingą informaciją. Pagrindiniai duomenų mokslo komponentai yra šie:

• Duomenų rinkimas: Pirminių duomenų rinkimas: neapdorotų duomenų rinkimas iš įvairių šaltinių.
• Duomenų valymas: Duomenų apdorojimas: išankstinis duomenų apdorojimas ir valymas, kad jie būtų paruošti analizei.
• Tiriamoji duomenų analizė: Duomenų analizė: suprasti duomenų dėsningumus ir ryšius.
• Modeliavimas ir mašininis mokymasis: Prognozavimo arba klasifikavimo modelių kūrimas naudojant algoritmus.
• Patvirtinimas ir testavimas: Šių modelių efektyvumo vertinimas.
• Vizualizavimas: Duomenų pateikimas grafiniu ar vaizdiniu formatu, kad būtų galima suprasti ir pateikti įžvalgas.

Dirbtinio intelekto (DI) apžvalga

Dirbtinis intelektas reiškia žmogaus pažinimo imitavimą mašinose, sukurtose imituoti žmogaus mąstymą ir elgesį. Tikslas – sukurti sistemas, galinčias atlikti žmogaus intelekto reikalaujančią veiklą, įskaitant vaizdų interpretavimą, balso atpažinimą, sprendimų formulavimą ir kalbos keitimą.

Dirbtinis intelektas gali būti skirstomas į:

• Siaurąjį dirbtinį intelektą: specializuojasi vienoje užduotyje. Pvz., balso asistentai.
• Bendrasis dirbtinis intelektas: mašinos, galinčios atlikti bet kokią intelektinę užduotį, kurią gali atlikti žmogus.
• Superintelektualusis dirbtinis intelektas: kai mašinos pranoksta žmogaus gebėjimus.

Dirbtinis intelektas apima daugybę technologijų, įskaitant mašininį mokymąsi (dirbtinio intelekto porūšis), neuroninius tinklus, natūralios kalbos apdorojimą, robotiką ir kognityvinę kompiuteriją.

Pagrindiniai duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto skirtumai

• Tikslas: duomenų mokslas daugiausia dėmesio skiria įžvalgoms ir informacijai iš didžiulių duomenų kiekių išgauti. Kita vertus, dirbtinis intelektas orientuotas į sistemų, galinčių atlikti užduotis be jokių aiškių nurodymų, kūrimą.
• Taikymo sritis: Duomenų mokslas apima įvairius statistikos, duomenų analizės ir mašininio mokymosi metodus, skirtus sudėtingiems duomenims analizuoti ir interpretuoti. Dirbtinis intelektas yra platesnis ir apima tokias sritis kaip robotika, natūralios kalbos apdorojimas ir kt.
• Įrankiai: Duomenų mokslininkai dažnai naudoja tokius įrankius kaip „Python”, R, SQL ir tokias platformas kaip „Jupyter” ir „Tableau”. Dirbtinio intelekto tyrėjai ir kūrėjai gali naudoti „TensorFlow”, „PyTorch” arba „OpenAI” platformas.
• Įgyvendinimas: Duomenų mokslas dažnai baigiasi įžvalgomis ir sprendimais, o dirbtinis intelektas siekia automatizuoti ir kurti sistemas, galinčias veikti savarankiškai.

Bendri duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto panašumai

• Mašininis mokymasis: Abiejose srityse naudojamas mašininis mokymasis. Duomenų mokslininkai jį naudoja duomenims analizuoti ir prognozėms rengti, o dirbtinio intelekto tyrėjai – mokyti mašinas, kaip mokytis iš duomenų.
• Priklausomybė nuo duomenų: Abi sritys labai priklauso nuo duomenų. Duomenys yra duomenų mokslo įžvalgų ir dirbtinio intelekto modelių mokymo pagrindas.
• Tarpdiscipliniškumas: Abi sritys remiasi įvairiomis disciplinomis, tokiomis kaip matematika, kompiuterių mokslas ir konkrečios srities žinios.
• Inovacijos ir augimas: Abi sritys yra technologinių inovacijų priešakyje ir sparčiai auga bei tobulėja.
• Problemų sprendimas: Abi sritys siekia naudoti technologijas sudėtingoms problemoms spręsti, nesvarbu, ar tai būtų duomenimis paremtas sprendimų priėmimas, ar užduočių automatizavimas naudojant dirbtinį intelektą.

Dinamiškame technologijų pasaulyje dirbtinio intelekto ir duomenų mokslo sritys yra du inovacijų ramsčiai, skatinantys augimą ir iš naujo apibrėžiantys pramonės šakas. Apsisprendžiant dėl karjeros kelio tarp dirbtinio intelekto ir duomenų mokslo reikia ne rinktis vieną iš jų, o suprasti, kur slypi jūsų aistra ir stipriosios pusės. Nesvarbu, ar jus intriguoja duomenų interpretavimo niuansai, ar traukia mašinų, galinčių mąstyti ir mokytis, pažadas, jūsų laukia galimybių pasaulis.