Data Science vs Artificial Intelligence 9 Hlavné rozdiely, ktoré sa treba naučiť

Úvod do vedy o údajoch vs umelá inteligencia

Umelá inteligencia predstavuje veľkú rezervu, ktorá využíva vnímanie vzorov a údaje bez dozoru s matematickým vývojom, algoritmom a logickou diskrimináciou, aby perspektíva robotickej technológie pochopila neurónovú sieť robotickej technológie. AI sa pozerá na to, čo je charakterizované ako vyšetrovanie „dôvtipných operátorov“ každého gadgetu, ktorý vidí jeho stav a podniká činnosti, ktoré zvyšujú riziko efektívneho splnenia jeho cieľov. Data Science je „myšlienka spojiť merania, skúmanie informácií a súvisiace stratégie“ s cieľom „porozumieť a rozobrať skutočné zázraky“ s údajmi. Využíva systémy a špekulácie z mnohých oblastí vo vnútri rozsiahlych oblastí aritmetiky, vhľadov, vedy o údajoch a softvérového inžinierstva, konkrétne z subdomén strojového učenia, charakterizácie, skupinového vyšetrenia, hodnotenia zraniteľnosti, výpočtovej vedy, ťažby informácií, databáz a reprezentácie.

Dajte nám vedieť viac o AI a Data Science podrobne:

Umelá inteligencia V súčasnosti je to neuveriteľné a životaschopné, ale nie je na mieste blízke ľudské poznanie. Ľudia využívajú informácie vystavené okolo nich a informácie zhromaždené v minulosti, aby zmysel všetkého dali bez výnimky. V každom prípade AI momentálne nemajú túto kapacitu. AI jednoducho ohromne ukladajú informácie, aby si mohli jasne stanoviť svoje ciele. Z toho vyplýva, že AI vyžadujú kolosálny súbor informácií, aby vykonali niečo také priame ako zmena písmen. Hovorovo povedané, výraz „ľudská mozgová sila“ je spojený, keď stroj emuluje „psychologické“ kapacity, ktoré ľudia spájajú s inými ľudskými osobnosťami, napríklad „učenie“ a „kritické myslenie“.
Diskutuje sa o rozsahu AI: keďže sa ukáže, že stroje sú progresívne zdatné, úlohy, ktoré sa považujú za vyžadujúce „nahliadnutie“, sú pravidelne vylúčené z definície, čo je zázrak známy ako vplyv AI, čo podnecuje žart „AI je to, čo sa neurobilo ešte.
Napríklad optickému potvrdeniu charakteru sa zvyčajne predíde „ľudskou mozgovou silou“, ktorá sa stala rutinnou technológiou. Schopnosti AI a veľké delegované AI od roku 2017 zahŕňajú efektívne porozumenie ľudskej reči, zápasiacu s neobvyklým stavom v rámcoch životne dôležitých odchýlok, komplexné informácie vrátane obrázkov a záznamov. Rôzne modely ako Bernoulli Model, naive Bayesov model atď.
Data Science je interdisciplinárna oblasť postupov a rámcov na získavanie poznatkov alebo poznatkov z informácií v rôznych štruktúrach. To znamená, že veda o informáciách umožňuje AI zmysel odpovedí na problémy pripojením porovnávacích informácií o nejaký čas neskôr.
Vo všeobecnom zmysle informačná veda berie do úvahy AI, aby zistila správne a významné údaje z týchto kolosálnych združení rýchlejšie a produktivnejšie.
Ide napríklad o rámec na uznanie tváre Facebooku, ktorý po určitom čase zhromažďuje veľké množstvo informácií o existujúcich klientoch a používa podobné metódy na potvrdzovanie tváre u nových klientov. Ďalším príkladom sú samohybné autá spoločnosti Google, ktoré progresívne zhromažďujú informácie zo svojho okolia a vytvárajú tieto údaje na uspokojenie inteligentných rozhodnutí.

Data Science je „myšlienka spojiť merania, skúmanie informácií a súvisiace stratégie“ s cieľom „porozumieť a rozobrať skutočné zázraky“ s údajmi. Využíva systémy a špekulácie z mnohých oblastí vo vnútri rozsiahlych oblastí aritmetiky, vhľadov, vedy o údajoch a softvérového inžinierstva, konkrétne z subdomén strojového učenia, charakterizácie, skupinového vyšetrenia, hodnotenia zraniteľnosti, výpočtovej vedy, ťažby informácií, databáz a reprezentácie.

Porovnanie medzi jednotlivými údajmi medzi vedou o vede a umelou inteligenciou (infografika)

Nasleduje Top 9 Porovnanie medzi Data Science vs Artificial Intelligence

Kľúčové rozdiely medzi vedou o vede a umelou inteligenciou

Obaja údaje veda vs umelá inteligencia sú populárne voľby na trhu; porozprávajme sa o niektorých hlavných rozdieloch medzi vedeckými údajmi a umelou inteligenciou:

Data Science je zhromažďovanie a spravovanie hromadných údajov na analýzu, zatiaľ čo umelá inteligencia implementuje tieto údaje do stroja na porozumenie týmto údajom.
Data Science je súbor zručností, ako je štatistická technika, zatiaľ čo technika algoritmov umelej inteligencie.
Veda o údajoch využíva štatistické učenie, zatiaľ čo umelá inteligencia je strojovým učením
Data Science pozorujú štruktúru údajov pre rozhodovanie, zatiaľ čo AI skúmajú inteligentnú správu na rozhodnutie
Dátová veda vyzerá ako súčasť slučky vnímania a plánovania AI s činnosťou
V spracovaní údajov je spracovanie údajov strednou úrovňou manipulácie s údajmi, zatiaľ čo spracovanie vedeckých údajov na účely manipulácie je vo vysokom poriadku
Vo vede údajov je zapojená grafická reprezentácia, zatiaľ čo algoritmus umelej inteligencie a reprezentácia sieťových uzlov
Technika umelej inteligencie zahŕňa proces robotického riadenia, zatiaľ čo veda o údajoch v oblasti ťažby a manipulácie s údajmi.

Porovnávacia tabuľka údajov o vede proti umelej inteligencii

Nasledujú niektoré kľúčové porovnania medzi Data Science vs Artificial Intelligence

Základ porovnávania medzi vedou o vede a umelou inteligenciou	Data Science	Umela inteligencia
zmysel	Data Science je kurátorom hromadných údajov pre analytiku a vizualizáciu	Spoločnosť Artificial Intelligence implementuje tieto údaje v počítači
zručností	Návrh a vývoj štatistickej techniky	Návrh a vývoj algoritmickej techniky
technika	Data Science je technika na analýzu údajov	Umelá inteligencia je technika strojového učenia
Využitie vedomostí	Data Science používajú štatistické učenie pre analýzu	Umelá inteligencia je strojové učenie
pozorovanie	Vzory v údajoch na rozhodnutie	Spravodajstvo v údajoch na rozhodnutie
riešenie	Veda o údajoch má tendenciu využívať časti tejto slučky na riešenie konkrétnych problémov	Umelá inteligencia predstavuje slučku vnímania a plánovania s činom
spracovanie	Data Science Spracovanie dát na strednej úrovni na spracovanie údajov	Umelé spravodajské služby na vysokej úrovni spracovávajú vedecké údaje na manipuláciu
grafický	Veda o údajoch zapojená do reprezentácie údajov v rôznych grafických formátoch	Umelá inteligencia sa podieľa na reprezentácii sieťových uzlov algoritmu
ovládanie	Kontrola údajov a manipulácia s technikou Data Science	Robotické ovládanie pomocou umelej inteligencie a techniky strojového učenia

Záver - Data Science vs Artificial Intelligence

V oblasti nakladania s vyšetrovacími informáciami nás nasledujúcich pár rokov uvidí zmenu zo selektívneho využívania rámcov pomoci s výberom na ďalšie využitie rámcov, ktoré sa rozhodujú pre náš výber. Najmä v oblasti skúmania informácií v súčasnosti vytvárame individuálne diagnostické odpovede na konkrétne problémy, a to napriek skutočnosti, že tieto usporiadania nemožno použiť krížovo v rôznych prostrediach - napríklad odpoveď vytvorená na rozlíšenie nezrovnalostí vo vývoji hodnoty akcií. nemožno ich použiť na pochopenie podstaty obrázkov. To bude platiť neskôr, aj napriek tomu, že rámce AI budú

Začlenenie jednotlivých spojovacích segmentov a následne majú kapacitu na riešenie progresívnych mätúcich úloh, ktoré sú v súčasnosti držané výlučne pre ľudí - jasný model, ktorý by sme už dnes mohli sledovať. Rámec, ktorý spracúva aktuálne informácie týkajúce sa výmeny cenných papierov, ako aj rámec, ktorý navyše berie a vyraďuje zdokonaľovanie politických štruktúr vo svetle spravodajských správ alebo záznamov, vyťahuje pocity zo spisov v lokalitách alebo medziľudských organizáciách, preveruje a predpovedá použiteľné peniaze. súvisiace markery atď. vyžaduje kombináciu širokej škály podzložiek.

Odporúčaný článok

Toto bol návod na najväčšie rozdiely medzi Data Science vs Artificial Intelligence. Tu diskutujeme aj kľúčové rozdiely medzi Data Science vs Artificial Intelligence s infografikou a porovnávacou tabuľkou. Môžete sa tiež pozrieť na nasledujúce články -