Основные различия между наукой о данных и искусственным интеллектом

Когда речь заходит о науке о данных и искусственном интеллекте (ИИ), часто можно обнаружить множество точек пересечения между этими двумя направлениями. Искусственный интеллект имеет множество подмножеств, таких как машинное обучение и глубокое обучение, а наука о данных использует эти технологии для интерпретации и анализа данных, обнаружения закономерностей, прогнозирования и получения глубоких выводов. Поэтому выбор между искусственным интеллектом и наукой о данных может быть непростым.

С другой стороны, такие технологии, как машинное обучение, зависят от надежных методов работы с данными, которые обеспечивают чистоту, высокое качество и релевантность данных для обучения алгоритмов и систем машинного обучения. Не говоря уже о том, что наука о данных — это междисциплинарная область, которая часто включает в себя знания об искусственном интеллекте и машинном обучении, а многие профессии в области искусственного интеллекта, например инженер искусственного интеллекта, требуют навыков специалиста по изучению данных.

Поэтому легко задаться вопросом: с чего начать? Этот вопрос особенно актуален для тех, кто понимает, что спрос на специалистов по науке о данных и искусственному интеллекту стремительно растет, и хочет попасть на борт.

Не существует правильного или неправильного ответа или фундаментальной иерархии. Но ключевые различия в знаниях и навыках, необходимых для определенных должностных обязанностей, в конечном итоге определят ваш путь к мастерству и карьерный прогноз.

Обзор науки о данных

Наука о данных — это многогранная область, в которой используются научные методы, алгоритмы, процедуры и системы для получения информации как из упорядоченных, так и из хаотичных данных. Она сочетает в себе знания из таких областей, как статистика, информатика и информационные науки, для создания действенного интеллекта из данных. Основные компоненты науки о данных включают в себя:

• Сбор данных: Сбор необработанных данных из различных источников.
• Очистка данных: Предварительная обработка и очистка данных, чтобы сделать их готовыми к анализу.
• Эксплораторный анализ данных: Понимание закономерностей и взаимосвязей в данных.
• Моделирование и машинное обучение: Создание прогностических или классификационных моделей с помощью алгоритмов.
• Валидация и тестирование: Оценка эффективности этих моделей.
• Визуализация: Представление данных в графическом или визуальном формате для понимания и представления информации.

Обзор искусственного интеллекта (ИИ)

Искусственный интеллект обозначает эмуляцию человеческого познания в машинах, созданных для имитации человеческого мышления и поведения. Цель состоит в создании систем, способных выполнять действия, требующие человеческого интеллекта, включая визуальную интерпретацию, распознавание голоса, формулирование решений и преобразование языка.

Искусственный интеллект можно разделить на:

• Узкий ИИ: специализируется на выполнении одной задачи. Например, голосовые помощники.
• Общий ИИ: машины, способные выполнять любые интеллектуальные задачи, которые под силу человеку.
• Сверхинтеллектуальный ИИ: машины, превосходящие человеческие способности.

Искусственный интеллект включает в себя множество технологий, в том числе машинное обучение (подмножество искусственного интеллекта), нейронные сети, обработку естественного языка, робототехнику и когнитивные вычисления.

Ключевые различия между наукой о данных и искусственным интеллектом

• Цель: наука о данных в основном направлена на извлечение знаний и информации из огромных массивов данных. Искусственный интеллект, с другой стороны, фокусируется на создании систем, которые могут выполнять задачи без каких-либо явных инструкций.
• Область применения: Наука о данных включает в себя различные методы статистики, анализа данных и машинного обучения для анализа и интерпретации сложных данных. Искусственный интеллект шире и включает в себя такие области, как робототехника, обработка естественного языка и многое другое.
• Инструменты: Специалисты по изучению данных часто используют такие инструменты, как питон, R, SQL, а также платформы Jupyter и Tableau. Исследователи и разработчики искусственного интеллекта могут использовать TensorFlow, PyTorch или платформы OpenAI.
• Реализация: В то время как наука о данных часто завершается разработкой выводов и решений, искусственный интеллект нацелен на автоматизацию и создание систем, которые могут действовать сами по себе.

Общие черты науки о данных и искусственного интеллекта

• Машинное обучение: Обе области используют машинное обучение. В то время как ученые, занимающиеся изучением данных, используют его для анализа данных и составления прогнозов, исследователи в области искусственного интеллекта используют его для того, чтобы научить машины учиться на основе данных.
• Зависимость от данных: Обе области в значительной степени зависят от данных. Данные являются основой для получения выводов в науке о данных и для обучения моделей в искусственном интеллекте.
• Междисциплинарность: Обе области опираются на различные дисциплины, такие как математика, информатика и специальные знания.
• Инновации и рост: Обе области находятся на переднем крае технологических инноваций и переживают быстрый рост и развитие.
• Решение проблем: Обе области нацелены на использование технологий для решения сложных проблем, будь то принятие решений на основе данных или автоматизация задач с помощью искусственного интеллекта.

В динамичном мире технологий искусственный интеллект и наука о данных являются двумя столпами инноваций, стимулирующими рост и переопределяющими отрасли. Выбор между искусственным интеллектом и Data Science для вашей карьеры — это не выбор одного из них, а скорее понимание того, к чему вы испытываете страсть и в чем ваши сильные стороны. Если вас интригуют тонкости интерпретации данных или привлекают перспективы машин, способных думать и учиться, вас ждет целый мир возможностей.