Glavne razlike med podatkovno znanostjo in umetno inteligenco

Ko gre za podatkovno znanost in umetno inteligenco (AI), se ti dve spretnosti pogosto prepletata. Umetna inteligenca ima številne podvrste, kot sta strojno in globoko učenje, podatkovna znanost pa uporablja te tehnologije za interpretacijo in analizo podatkov, odkrivanje vzorcev, napovedovanje in ustvarjanje vpogledov. Odločitev med umetno inteligenco in podatkovno znanostjo je lahko zapletena.

Po drugi strani so tehnologije, kot je strojno učenje, odvisne od zanesljivih praks podatkovne znanosti, ki zagotavljajo, da se algoritmi in sistemi strojnega učenja usposabljajo s čistimi, kakovostnimi in ustreznimi podatki. Da ne omenjamo, da je podatkovna znanost interdisciplinarno področje, ki pogosto vključuje znanje umetne inteligence in strojnega učenja, in da številne kariere na področju umetne inteligence, kot je inženir umetne inteligence, zahtevajo znanja podatkovnega znanstvenika.

Zato se zlahka začnete spraševati, kje začeti? To je še posebej pereče vprašanje za tiste, ki se zavedajo, da povpraševanje po znanjih s področja podatkovne znanosti in umetne inteligence skokovito narašča, in se želijo vključiti.

Pravega ali napačnega odgovora ali temeljne hierarhije ni. Toda ključne razlike v znanju in veščinah, ki so potrebne za določena delovna mesta, bodo na koncu oblikovale vašo pot do strokovnega znanja in projekcijo vaše kariere.

Pregled podatkovne znanosti

Podatkovna znanost je večplastno področje, ki uporablja znanstvene tehnike, algoritme, postopke in sisteme za pridobivanje razumevanja iz organiziranih in kaotičnih podatkov. Združuje strokovno znanje s področij, kot so statistika, računalništvo in informacijska znanost, da bi iz podatkov ustvarili uporabno inteligenco. Glavne sestavine podatkovne znanosti vključujejo:

• Zbiranje podatkov: Zbiranje neobdelanih podatkov iz različnih virov.
• Čiščenje podatkov: Predobdelava in čiščenje podatkov, da so pripravljeni za analizo.
• Raziskovalna analiza podatkov: Razumevanje vzorcev in razmerij v podatkih.
• Modeliranje in strojno učenje: Ustvarjanje napovednih ali klasifikacijskih modelov z uporabo algoritmov.
• Potrjevanje in testiranje: Ocenjevanje učinkovitosti teh modelov.
• Vizualizacija: Predstavitev podatkov v grafični ali vizualni obliki za razumevanje in predstavitev spoznanj.

Pregled umetne inteligence (AI)

Umetna inteligenca označuje posnemanje človeške kognicije v strojih, zasnovanih za posnemanje človeškega mišljenja in vedenja. Cilj je izdelati sisteme, ki bodo sposobni opravljati dejavnosti, za katere je potreben človeški intelekt, vključno z vizualno interpretacijo, prepoznavanjem glasu, oblikovanjem odločitev in pretvorbo jezika.

Umetno inteligenco lahko razdelimo na:

• ozko umetno inteligenco: specializirano za eno nalogo. Npr. glasovni pomočniki.
• Splošna umetna inteligenca: stroji, ki lahko opravijo katero koli intelektualno nalogo, ki jo lahko opravi človek.
• Superinteligentna umetna inteligenca: kadar stroji presegajo človeške sposobnosti.

Umetna inteligenca vključuje številne tehnologije, vključno s strojnim učenjem (podmnožica umetne inteligence), nevronskimi mrežami, obdelavo naravnega jezika, robotiko in kognitivnim računalništvom.

Glavne razlike med podatkovno znanostjo in umetno inteligenco

• Namen: podatkovna znanost je osredotočena predvsem na pridobivanje vpogledov in informacij iz velikih količin podatkov. Umetna inteligenca pa se osredotoča na ustvarjanje sistemov, ki lahko izvajajo naloge brez izrecnih navodil.
• Področje uporabe: Podatkovna znanost zajema različne tehnike iz statistike, analize podatkov in strojnega učenja za analizo in razlago kompleksnih podatkov. Umetna inteligenca je širša in vključuje področja, kot so robotika, obdelava naravnega jezika in druga.
• Orodja: Podatkovni znanstveniki pogosto uporabljajo orodja, kot so Python, R, SQL, in platforme, kot sta Jupyter in Tableau. Raziskovalci in razvijalci umetne inteligence lahko uporabljajo TensorFlow, PyTorch ali platforme OpenAI.
• Izvajanje: Medtem ko se podatkovna znanost pogosto zaključi z vpogledi in odločitvami, je cilj umetne inteligence avtomatizacija in ustvarjanje sistemov, ki lahko delujejo samostojno.

Skupne podobnosti med podatkovno znanostjo in umetno inteligenco

• Strojno učenje: Obe področji uporabljata strojno učenje. Medtem ko ga podatkovni znanstveniki uporabljajo za analizo podatkov in napovedovanje, ga raziskovalci umetne inteligence uporabljajo za učenje strojev, kako se učiti iz podatkov.
• Odvisnost od podatkov: Obe področji sta močno odvisni od podatkov. Podatki so osnova za vpogled v podatkovno znanost in za usposabljanje modelov v umetni inteligenci.
• Interdisciplinarnost: Obe področji črpata iz različnih disciplin, kot so matematika, računalništvo in specifično znanje.
• Inovacije in rast: Obe področji sta v ospredju tehnoloških inovacij ter doživljata hitro rast in napredek.
• Reševanje problemov: Obe področji si prizadevata za uporabo tehnologije pri reševanju zapletenih problemov, bodisi s sprejemanjem odločitev na podlagi podatkov bodisi z avtomatizacijo nalog z umetno inteligenco.

V dinamičnem svetu tehnologije sta področji umetne inteligence in podatkovne znanosti dva stebra inovacij, ki spodbujata rast in na novo opredeljujeta panoge. Odločitev med umetno inteligenco in podatkovno znanostjo za vašo poklicno pot ni povezana z izbiro ene pred drugo, temveč z razumevanjem, kje so vaše strasti in prednosti. Ne glede na to, ali vas zanimajo nianse interpretacije podatkov ali pa vas privlačijo obljube strojev, ki lahko razmišljajo in se učijo, vas čaka svet priložnosti.