Ключові відмінності між наукою про дані та штучним інтелектом

Коли мова заходить про науку про дані та штучний інтелект (ШІ), часто можна знайти багато перетинів між цими двома напрямками. Штучний інтелект має численні підмножини, такі як машинне навчання та глибоке навчання, а наука про дані використовує ці технології для інтерпретації та аналізу даних, виявлення закономірностей, прогнозування та генерування інсайтів. Отже, вибір між штучним інтелектом та наукою про дані може бути непростим.

З іншого боку, такі технології, як машинне навчання, залежать від надійних практик науки про дані, щоб гарантувати, що чисті, якісні та релевантні дані навчають алгоритми та системи машинного навчання. Не кажучи вже про те, що наука про дані – це міждисциплінарна галузь, яка часто включає в себе знання зі штучного інтелекту та машинного навчання, і багато професій у сфері штучного інтелекту, наприклад, інженер зі штучного інтелекту, вимагають навичок науковця про дані.

Тож легко почати задаватися питанням, з чого ж почати? Це особливо актуальне питання для тих, хто розуміє, що попит на навички в галузі науки про дані та штучного інтелекту стрімко зростає, і хоче потрапити на борт.

Тут немає правильної чи неправильної відповіді або фундаментальної ієрархії. Але ключові відмінності у знаннях та навичках, необхідних для певних робочих ролей, зрештою визначатимуть ваш шлях до майстерності та кар’єрний прогноз.

Огляд науки про дані

Наука про дані – це багатогранна галузь, яка використовує наукові методи, алгоритми, процедури та системи для отримання розуміння як з організованих, так і з хаотичних даних. Вона поєднує в собі знання з таких галузей, як статистика, комп’ютерні науки та інформатика, для створення дієвого інтелекту на основі даних. Основні компоненти науки про дані включають

• Збір даних: Збір необроблених даних з різних джерел.
• Очищення даних: Попередня обробка та очищення даних, щоб зробити їх готовими до аналізу.
• Дослідницький аналіз даних: Розуміння закономірностей і взаємозв’язків у даних.
• Моделювання та машинне навчання: Створення прогностичних або класифікаційних моделей за допомогою алгоритмів.
• Перевірка та тестування: Оцінка продуктивності цих моделей.
• Візуалізація: Представлення даних у графічному або візуальному форматі для розуміння та представлення інсайтів.

Огляд штучного інтелекту (ШІ)

Штучний інтелект означає емуляцію людського пізнання в машинах, призначених для імітації людського мислення і поведінки. Метою є розробка систем, здатних виконувати дії, що потребують людського інтелекту, включаючи візуальну інтерпретацію, розпізнавання голосу, формулювання рішень і перетворення мови.

Штучний інтелект можна класифікувати на:

• Вузький ШІ: спеціалізується на виконанні одного завдання. Наприклад, голосові помічники.
• Загальний ШІ: машини, які можуть виконувати будь-яке інтелектуальне завдання, яке може виконати людина.
• Надінтелектуальний ШІ: коли машини перевершують людські здібності.

Штучний інтелект включає в себе численні технології, в тому числі машинне навчання (підмножина штучного інтелекту), нейронні мережі, обробку природної мови, робототехніку і когнітивні обчислення.

Ключові відмінності між наукою про дані та штучним інтелектом

• Мета: Наука про дані в основному зосереджена на вилученні інсайтів та інформації з величезних масивів даних. Штучний інтелект, з іншого боку, зосереджений на створенні систем, які можуть виконувати завдання без будь-яких чітких інструкцій.
• Сфера застосування: Наука про дані охоплює різні методи зі статистики, аналізу даних і машинного навчання для аналізу та інтерпретації складних даних. Штучний інтелект ширший і включає такі сфери, як робототехніка, обробка природної мови тощо.
• Інструменти: Data scientists часто використовують такі інструменти, як Python, R, SQL та платформи, як Jupyter і Tableau. Дослідники та розробники штучного інтелекту можуть використовувати платформи TensorFlow, PyTorch або OpenAI.
• Впровадження: У той час як наука про дані часто завершується висновками та рішеннями, штучний інтелект спрямований на автоматизацію та створення систем, які можуть діяти самостійно.

Спільні риси між наукою про дані та штучним інтелектом

• Машинне навчання: Обидві галузі використовують машинне навчання. У той час як дослідники даних використовують його для аналізу даних і прогнозування, дослідники штучного інтелекту використовують його, щоб навчити машини вчитися на основі даних.
• Залежність від даних: Обидві галузі значною мірою покладаються на дані. Дані є основою для інсайтів у науці про дані та для навчання моделей у штучному інтелекті.
• Міждисциплінарність: Обидві галузі спираються на різні дисципліни, такі як математика, комп’ютерні науки та знання з конкретних галузей.
• Інновації та зростання: Обидві галузі знаходяться на передовій технологічних інновацій і переживають швидке зростання і розвиток.
• Вирішення проблем: Обидві галузі націлені на використання технологій для вирішення складних проблем, чи то через прийняття рішень на основі даних, чи то через автоматизацію завдань за допомогою штучного інтелекту.

У динамічному світі технологій сфери штучного інтелекту та науки про дані є двома стовпами інновацій, що стимулюють зростання та переосмислення галузей. Обираючи між штучним інтелектом та наукою про дані для своєї кар’єри, ви не повинні віддавати перевагу одній з цих галузей, а скоріше зрозуміти, в чому полягає ваша пристрасть та сильні сторони. Незалежно від того, чи вас інтригують нюанси інтерпретації даних, чи приваблюють перспективи машин, які вміють мислити та навчатися, на вас чекає світ можливостей.