Úvod do vědy o datech vs. umělé inteligence

Umělá inteligence je velká rezerva využívající vnímání pro rozpoznávání vzorů a nekontrolovaných dat s matematickým vývojem algoritmů a logickou diskriminací pro perspektivu robotické technologie k pochopení neuronové sítě robotické technologie. AI zkoumá, je charakterizováno jako vyšetřování „důvtipných operátorů“ jakéhokoli gadgetu, který vidí jeho stav a přijímá činnosti, které zvyšují jeho riziko účinného dosažení svých cílů. Data Science je „myšlenka spojit měření, vyšetřování informací a související strategie“, aby „data pochopila a rozložila skutečné zázraky“. Využívá systémy a spekulace čerpané z mnoha oborů uvnitř rozsáhlých oblastí aritmetiky, vhledů, vědy o datech a softwarového inženýrství, konkrétně z subdomén strojového učení, charakterizace, skupinových zkoušek, hodnocení zranitelnosti, výpočetní vědy, dolování informací, databází a reprezentace.

Dejte nám vědět více o AI a Data Science podrobně:

  • Umělá inteligence V současné době je ohromující a životaschopné, ale není na místě blízké lidské poznání. Lidé využívají vystavené informace kolem nich a informace shromážděné v minulosti, aby vše bez výjimky pochopili. V každém případě AI nemají právě tuto kapacitu. AI jednoduše ohromují informační skládky, aby si mohli vyjasnit své cíle. To znamená, že umělá inteligence vyžadují kolosální soubor informací, aby dosáhly něčeho tak přímočarého, jako je změna písmen. Hovorově je výraz „umělá mozková síla“ spojen, když stroj emuluje „psychologické“ kapacity, které lidé spojují s jinými lidskými osobnostmi, například „učení“ a „kritické myšlení“.
  • Diskutuje se o rozsahu AI: jak se ukáže, že stroje jsou progresivně zdatné, úkoly, které se považují za vyžadující „nahlédnutí“, jsou pravidelně vyloučeny z definice, zázrak známý jako dopad AI, pobízející žert „AI je to, co nebylo provedeno dosud.
  • Například uznání optického charakteru se obvykle vyhýbá „lidskou mozkovou silou“, která se stala rutinní technologií. Schopnosti a velká delegovaná umělá inteligence počínaje rokem 2017 zahrnují účinné porozumění lidské řeči, bojující s neobvyklým stavem v životně důležitých rámcích odklonu, komplexní informace, včetně obrázků a nahrávek. Různé modely jako Bernoulli Model, naivní Bayesův model atd.
  • Data Science je interdisciplinární oblast postupů a rámců pro extrakci učení nebo kousků znalostí z informací v různých strukturách. To znamená, že informační věda umožňuje umělým inteligencím pochopit odpovědi na problémy spojením srovnávacích informací na nějakou dobu později.
  • Obecně platí, že informační věda bere v úvahu AI, aby zjistila správná a významná data z těchto kolosálních fondů rychleji a produktivněji.
  • Příkladem je rámec pro rozpoznávání obličeje na Facebooku, který po určité době hromadí velké množství informací o stávajících klientech a používá podobné metody pro potvrzování obličeje u nových klientů. Dalším příkladem jsou samohybná auta společnosti Google, která postupně shromažďují informace z okolí a vytvářejí tato data, aby se mohli pohodlně rozhodovat o inteligentních rozhodnutích.

Data Science je „myšlenka spojit měření, vyšetřování informací a související strategie“, aby „data pochopila a rozložila skutečné zázraky“. Využívá systémy a spekulace čerpané z mnoha oborů uvnitř rozsáhlých oblastí aritmetiky, vhledů, vědy o datech a softwarového inženýrství, konkrétně z subdomén strojového učení, charakterizace, skupinových zkoušek, hodnocení zranitelnosti, výpočetní vědy, dolování informací, databází a reprezentace.

Srovnání mezi hlavami mezi datovou vědou a umělou inteligencí (infografika)

Níže je uvedeno Top 9 Porovnání mezi Data Science vs Artificial Intelligence

Klíčové rozdíly mezi datovou vědou a umělou inteligencí

Data Science vs Artificial Intelligence jsou populární volby na trhu; pojďme diskutovat o některých hlavních rozdílech mezi datovou vědou a umělou inteligencí:

  1. Data Science je sběr a kurátor hromadných dat pro analýzu, zatímco umělá inteligence implementuje tato data do Machine pro porozumění těmto datům
  2. Data Science je kolekce dovedností, jako je statistická technika, zatímco technika algoritmu umělé inteligence.
  3. Věda o údajích používá statistické učení, zatímco umělá inteligence je strojovým učením
  4. Data Science pozorují vzorec v datech pro rozhodování, zatímco AI vyhledávají inteligentní zprávu pro rozhodnutí
  5. Datová věda vypadá jako součást smyčky vnímání a plánování AI s činností
  6. V Data Science zpracování je střední úroveň pro manipulaci s daty, zatímco AI je zpracování vysokého řádu vědeckých dat pro manipulaci
  7. Ve vědě o datech je grafická reprezentace zapojena do algoritmu umělé inteligence a reprezentace síťových uzlů
  8. Technika umělé inteligence zahrnuje proces robotického řízení, zatímco věda o údajích v těžbě a manipulaci s daty.

Tabulka pro porovnání dat a umělé inteligence

Následuje několik klíčových srovnání mezi Data Science vs Artificial Intelligence

Základní srovnání mezi datovou vědou a umělou inteligencíData ScienceUmělá inteligence
VýznamData Science je kurátorem hromadných dat pro analytiku a vizualizaciSpolečnost Artificial Intelligence implementuje tato data do počítače
DovednostiNávrh a vývoj statistické technikyNávrh a vývoj algoritmické techniky
TechnikaData Science je technika pro analýzu datUmělá inteligence je technika strojového učení
Využití znalostíData Science používají statistické učení pro analýzuUmělá inteligence je strojového učení
PozorováníVzory v datech pro rozhodnutíInteligence v datech pro rozhodnutí
ŘešeníVěda o údajích má tendenci používat části této smyčky k řešení specifických problémůUmělá inteligence představuje smyčku vnímání a plánování s akcí
zpracovává seData Science Střední zpracování dat pro manipulaci s datyUmělá inteligence zpracování vysokého řádu pro zpracování vědeckých dat pro manipulaci
GrafickýVěda o údajích zapojená do reprezentace dat v různých grafických formátechUmělá inteligence se podílí na reprezentaci síťových uzlů algoritmu
ŘízeníŘízení dat a manipulace s technikou Data ScienceRobotické ovládání pomocí umělé inteligence a technik strojového učení

Závěr - Data Science vs Artificial Intelligence

V oblasti nakládání s vyšetřovacími informacemi nás v následujících několika letech uvidíme přechod od selektivního využití rámců nápovědy k výběru k dodatečnému využití rámců, které se rozhodují o volbách v náš prospěch. Zejména v oblasti zkoumání informací v současné době vytváříme individuální diagnostické odpovědi na konkrétní problémy, přestože tato uspořádání nelze použít napříč různými nastaveními - například odpověď vytvořená pro rozlišení nesrovnalostí ve vývoji hodnoty akcií nelze použít k pochopení podstaty obrázků. To bude platit později, navzdory skutečnosti, že rámce AI budou

Začlenění jednotlivých spojovacích segmentů a následné schopnosti řešit postupně matoucí úkoly, které jsou nyní drženy výhradně pro lidi - jasný vzor, ​​který bychom dnes mohli sledovat. Rámec, který zpracovává aktuální informace týkající se burz cenných papírů a který navíc bere a rozkládá zlepšování politických struktur s ohledem na zpravodajství nebo nahrávky, získává pocity ze zápisů na webech nebo v mezilidských organizacích, prověřuje a předpovídá použitelné peníze související markery atd. vyžaduje kombinaci širokého rozsahu dílčích složek.

Doporučený článek

Toto byl průvodce nejvyššími rozdíly mezi Data Science vs Artificial Intelligence. Zde diskutujeme také klíčové rozdíly mezi Data Science vs Artificial Intelligence s infografikou a srovnávací tabulkou. Můžete se také podívat na následující články -

  1. Data science vs Business Intelligence
  2. Data Science vs Softwarové inženýrství
  3. Umělá inteligence vs Business Intelligence
  4. Aplikace umělé inteligence napříč odvětvími

Kategorie: