Introducere în știința datelor vs inteligența artificială
Inteligența artificială este o marjă mare care utilizează percepția pentru recunoașterea modelului și a datelor nesupervizate cu ajutorul matematicii, dezvoltării algoritmilor și discriminării logice pentru perspectiva tehnologiei robotice pentru a înțelege rețeaua neuronală a tehnologiei robotizate. AI analiză este caracterizată ca fiind investigarea „operatorilor insightful” orice gadget care își vede starea și își desfășoară activități care își cresc riscul de a-și îndeplini eficient obiectivele. Data Science este o „idee de a reuni măsurători, investigarea informațiilor și strategiile lor corelate”, astfel încât „să înțeleagă și să disecă minunile reale” cu datele. Utilizează sisteme și speculații extrase din numeroase domenii din regiunile expansive ale aritmeticii, informațiilor, științei datelor și ingineriei software, în special din subdomeniile învățării mașinilor, caracterizării, examinării de grup, evaluării vulnerabilității, științei computationale, mineritului informațiilor, bazelor de date și reprezentare.
Vă rugăm să cunoaștem mai multe despre AI și știința datelor în detaliu:
- Inteligența artificială În prezent, este viabilă și viabilă, însă nu are loc cunoașterii umane apropiate. Oamenii folosesc informațiile expuse în jurul lor și informațiile adunate în trecut pentru a înțelege totul fără excepție. În orice caz, AIs nu au această capacitate în acest moment. Este pur și simplu depozite de informații imense pentru a-și șterge obiectivele. Acest lucru implică faptul că AIs necesită un grup colosal de informații pentru a realiza ceva atât de simplu precum modificarea literelor. În mod colocvial, expresia „puterea creierului creată de om” este conectată atunci când o mașină emulează capacități „psihologice” pe care oamenii le conectează cu alte personalități umane, de exemplu „învățare” și „gândire critică”
- Amploarea AI-ului este dezbătut: pe măsură ce mașinile se dovedesc progresive, sarcinile considerate ca necesitând „cunoștințe” sunt expulzate în mod regulat din definiție, o minune cunoscută sub numele de impactul AI, ceea ce determină cel mai mult „AI nu a fost făcut. inca.
- De exemplu, recunoașterea caracterului optic este obișnuit evitată de „puterea creierului creată de om”, s-a transformat într-o tehnologie de rutină. Capacitățile și AI-urile delegate mari începând cu 2017 includ o înțelegere eficientă a vorbirii umane, care se confruntă cu o stare anormală în cadre de deviere vitală, informații complexe, inclusiv imagini și înregistrări. Un model divers, cum ar fi Bernoulli Model, modelul naiv Bayes etc.
- Data Science este un domeniu interdisciplinar de proceduri și cadre pentru extragerea învățării sau a informațiilor din diferite structuri. Acest lucru implică știința informației permite AI-urilor să înțeleagă răspunsurile la probleme, conectând informații comparative pentru ceva timp mai târziu.
- Într-un sens general, știința informației ia în considerare AIs pentru a descoperi date adecvate și semnificative din acele bazine colosale mai rapid și cu atât mai productiv.
- Un caz în acest sens este cadrul de recunoaștere facială a Facebook, care, după un timp, acumulează o mulțime de informații despre clienții existenți și aplică metode similare pentru recunoașterea facială cu clienții noi. O altă ilustrație este automobilele automate ale Google, care acumulează informații din împrejurimile sale în mod progresiv și formează acele date pentru a se baza pe alegerile inteligente.
Data Science este o „idee de a reuni măsurători, investigarea informațiilor și strategiile lor corelate”, astfel încât „să înțeleagă și să disecă minunile reale” cu datele. Utilizează sisteme și speculații extrase din numeroase domenii din regiunile expansive ale aritmeticii, informațiilor, științei datelor și ingineriei software, în special din subdomeniile învățării mașinilor, caracterizării, examinării de grup, evaluării vulnerabilității, științei computationale, mineritului informațiilor, bazelor de date și reprezentare.
Comparație față în față între știința datelor și inteligența artificială (infografie)
Mai jos este Top 9 Comparație între Știința Datelor și Inteligența Artificială
Diferențele cheie între știința datelor și inteligența artificială
Atât știința datelor, cât și inteligența artificială sunt alegeri populare pe piață; hai să discutăm unele dintre diferențele majore dintre știința datelor și inteligența artificială:
- Data Science reprezintă colectarea și curatarea datelor de masă pentru analiză, în timp ce Inteligența Artificială implementează aceste date în Mașină pentru înțelegerea acestor date
- Data Science este o colecție de abilități precum tehnica statistică, în timp ce tehnica algoritmului de inteligență artificială.
- Știința datelor folosește învățarea statistică, în timp ce inteligența artificială este cea a învățării automate
- Datele științifice observă un model de date pentru luarea deciziilor, în timp ce autoritățile informatice analizează un raport inteligent pentru decizie
- Știința datelor arată o parte dintr-o buclă din bucla de percepție și planificare AIs cu acțiune
- În Data Science prelucrarea este la nivel mediu pentru manipularea datelor, în timp ce AI prelucrează ordinele de date științifice pentru manipulare
- În știința datelor, reprezentarea grafică este implicată în timp ce în algoritmul de inteligență artificială și reprezentarea nodurilor de rețea
- Tehnica de inteligență artificială implică un proces de control robotizat, în timp ce știința datelor în extragerea și manipularea datelor.
Știința datelor vs Tabelul de comparare a inteligenței artificiale
Urmează câteva comparații cheie între Știința Datelor și Inteligența Artificială
| Bazele comparațiilor dintre știința datelor și inteligența artificială | Știința datelor | Inteligență artificială |
| Sens | Data Science constă în curarea datelor de masă pentru analiză și vizualizare | Inteligența artificială implementează aceste date în mașină |
| Aptitudini | Proiectare și dezvoltare tehnică statistică | Proiectare și dezvoltare tehnică algoritm |
| Tehnică | Data Science este tehnica Data Analytics | Inteligența artificială este o tehnică de învățare a mașinilor |
| Utilizarea cunoștințelor | Știința datelor folosește învățarea statistică pentru analiză | Inteligența artificială este de învățare a mașinilor |
| Observare | Modele în date pentru decizie | Informații în date pentru decizie |
| rezolvarea | Știința datelor tinde să folosească anumite părți ale acestei bucle pentru a rezolva probleme specifice | Inteligența artificială reprezintă bucla de percepție și Planificare cu acțiune |
| Prelucrare | Data Science Prelucrare la nivel mediu a datelor pentru manipularea datelor | Inteligență artificială, de înaltă comandă, prelucrarea datelor științifice pentru manipulare |
| Grafic | Știința datelor implicată în reprezentarea datelor în diversul format grafic | Inteligența artificială implică în reprezentarea nodurilor din rețeaua algoritmului |
| Control | Controlul și manipularea datelor cu tehnica Data Science | Control robotizat cu inteligență artificială și tehnici de învățare automată |
Concluzie - Știința datelor vs inteligența artificială
În domeniul manipulării informațiilor de investigație, următorii doi ani ne vor schimba de la utilizarea selectivă a cadrelor de ajutor la alegere la utilizarea suplimentară a cadrelor care se bazează pe alegerile pentru beneficiul nostru. În special în domeniul examinării informațiilor, în prezent creăm răspunsuri diagnostice individuale pentru probleme particulare, în ciuda faptului că aceste aranjamente nu pot fi utilizate transversal pe diverse setări - de exemplu, un răspuns creat pentru a distinge incoerențele în evoluția valorii stocului nu poate fi utilizat pentru a înțelege substanța imaginilor. Acest lucru va rămâne cazul ulterior, în ciuda faptului că cadrele AI vor
Încorporați segmente de conectare individuale și, ulterior, aveți capacitatea de a face față sarcinilor care încurcă treptat, care sunt deținute acum doar pentru oameni - un model clar pe care l-am putea urmări deja astăzi. Un cadru care prelucrează informațiile curente cu privire la bursele de valori mobiliare, precum și care, în plus, durează și descompune îmbunătățirea structurilor politice în lumina scrierilor sau înregistrărilor de știri, extrage sentimente din scrierile de pe site-uri sau organizații interpersonale, ecranizează și prezice bani aplicabili markeri înrudiți și așa mai departe necesită combinarea unei game largi de subcomponente.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferențele de top între Știința Datelor și Inteligența Artificială. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie ale științei datelor și ale inteligenței artificiale cu infografia și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire asupra următoarelor articole -
- Știința datelor vs informații de afaceri
- Știința datelor vs Ingineria software
- Informații artificiale și informații de afaceri
- Aplicații de inteligență artificială pe sectoare