Hlavné rozdiely medzi dátovou vedou a umelou inteligenciou

Pokiaľ ide o vedu o údajoch a umelú inteligenciu (AI), tieto dve oblasti sa často prelínajú. Umelá inteligencia má množstvo podmnožín, ako napríklad strojové učenie a hlboké učenie, a veda o údajoch využíva tieto technológie na interpretáciu a analýzu údajov, objavovanie vzorcov, vytváranie predpovedí a generovanie poznatkov. Rozhodovanie medzi umelou inteligenciou a dátovou vedou môže byť teda zložité.

Na druhej strane technológie, ako je strojové učenie, závisia od spoľahlivých postupov dátovej vedy, aby sa zabezpečilo, že algoritmy a systémy strojového učenia budú trénované čistými, kvalitnými a relevantnými údajmi. Nehovoriac o tom, že dátová veda je interdisciplinárna oblasť, ktorá často zahŕňa znalosti umelej inteligencie a strojového učenia, a mnohé kariéry v oblasti umelej inteligencie, ako napríklad inžinier umelej inteligencie, si vyžadujú zručnosti dátového vedca.

Je teda ľahké začať uvažovať, kde začať? Táto otázka je obzvlášť naliehavá pre tých, ktorí chápu, že dopyt po zručnostiach v oblasti dátovej vedy a umelej inteligencie prudko rastie, a chcú sa do nej zapojiť.

Neexistuje žiadna správna alebo nesprávna odpoveď alebo základná hierarchia. Ale kľúčové rozdiely v znalostiach a zručnostiach potrebných pre určité pracovné pozície budú v konečnom dôsledku formovať vašu cestu k odbornosti a vašu kariérnu projekciu.

Prehľad vedy o údajoch

Dátová veda je mnohostranná oblasť, ktorá využíva vedecké techniky, algoritmy, postupy a systémy na získavanie poznatkov z organizovaných aj chaotických údajov. Spája odborné znalosti z oblastí, ako je štatistika, informatika a informačná veda, s cieľom vytvoriť z údajov využiteľné informácie. Medzi hlavné zložky dátovej vedy patria:

Zber údajov: Zhromažďovanie nespracovaných údajov z rôznych zdrojov.
Čistenie údajov: Predbežné spracovanie a čistenie údajov, aby boli pripravené na analýzu.
Prieskumná analýza údajov: Pochopenie vzorov a vzťahov v rámci údajov.
Modelovanie a strojové učenie: Vytváranie prediktívnych alebo klasifikačných modelov pomocou algoritmov.
Validácia a testovanie: Hodnotenie výkonnosti týchto modelov.
Vizualizácia: Vizualizácia: Reprezentácia údajov v grafickom alebo vizuálnom formáte na pochopenie a prezentáciu poznatkov.

Prehľad umelej inteligencie (AI)

Umelá inteligencia označuje emuláciu ľudského poznania v strojoch navrhnutých na napodobňovanie ľudského myslenia a správania. Cieľom je navrhnúť systémy schopné vykonávať činnosti vyžadujúce ľudský intelekt vrátane vizuálnej interpretácie, rozpoznávania hlasu, formulovania rozhodnutí a konverzie jazyka.

Umelú inteligenciu možno rozdeliť na:

úzku umelú inteligenciu: špecializuje sa na jednu úlohu. Napr. hlasoví asistenti.
Všeobecná umelá inteligencia: Stroje, ktoré dokážu vykonávať akúkoľvek intelektuálnu úlohu, ktorú dokáže vykonávať človek.
Superinteligentná AI: Ak stroje prekonávajú ľudské schopnosti.

Umelá inteligencia zahŕňa množstvo technológií vrátane strojového učenia (podmnožina umelej inteligencie), neurónových sietí, spracovania prirodzeného jazyka, robotiky a kognitívnych počítačov.

Hlavné rozdiely medzi dátovou vedou a umelou inteligenciou

Účel: Dátová veda sa zameriava najmä na získavanie poznatkov a informácií z obrovského množstva údajov. Umelá inteligencia sa na druhej strane zameriava na vytváranie systémov, ktoré dokážu vykonávať úlohy bez explicitných pokynov.
Rozsah pôsobnosti: Veda o údajoch zahŕňa rôzne techniky zo štatistiky, analýzy údajov a strojového učenia na analýzu a interpretáciu komplexných údajov. Umelá inteligencia je širšia a zahŕňa oblasti ako robotika, spracovanie prirodzeného jazyka a ďalšie.
Nástroje: Dátoví vedci často používajú nástroje ako Python, R, SQL a platformy ako Jupyter a Tableau. Výskumníci a vývojári umelej inteligencie môžu používať platformy TensorFlow, PyTorch alebo OpenAI.
Implementácia: Zatiaľ čo dátová veda často končí poznatkami a rozhodnutiami, umelá inteligencia sa zameriava na automatizáciu a vytváranie systémov, ktoré dokážu konať samy.

Spoločné podobnosti medzi dátovou vedou a umelou inteligenciou

Strojové učenie: Obe oblasti využívajú strojové učenie. Zatiaľ čo dátoví vedci ho používajú na analýzu údajov a vytváranie predpovedí, výskumníci v oblasti umelej inteligencie ho používajú na učenie strojov, ako sa učiť z údajov.
Závislosť od údajov: Obe oblasti sa vo veľkej miere spoliehajú na údaje. Údaje sú základom pre poznatky v dátovej vede a pre trénovanie modelov v umelej inteligencii.
Interdisciplinárne: Obe oblasti čerpajú z rôznych disciplín, ako je matematika, informatika a špecifické poznatky z danej oblasti.
Inovácie a rast: Obe oblasti sú na čele technologických inovácií a zaznamenávajú rýchly rast a pokrok.
Riešenie problémov: Obe oblasti sa zameriavajú na využívanie technológií na riešenie zložitých problémov, či už prostredníctvom rozhodovania založeného na údajoch alebo automatizácie úloh pomocou umelej inteligencie.

V dynamickom svete technológií predstavujú sféry umelej inteligencie a dátovej vedy dva piliere inovácií, ktoré sú hnacou silou rastu a nanovo definujú priemyselné odvetvia. Rozhodovanie medzi umelou inteligenciou a dátovou vedou pre vašu kariérnu dráhu nie je o tom, aby ste si vybrali jednu z nich, ale skôr o tom, aby ste pochopili, v čom spočíva vaša vášeň a silné stránky. Či už vás zaujímajú nuansy interpretácie údajov, alebo vás láka prísľub strojov, ktoré dokážu myslieť a učiť sa, čaká na vás svet príležitostí.