Wprowadzenie do nauki o danych a sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja jest dużym marginesem, wykorzystując percepcję do rozpoznawania wzorców i danych bez nadzoru, z matematyką, rozwojem algorytmów i logiczną dyskryminacją w perspektywie technologii robotycznej do zrozumienia sieci neuronowej technologii robotycznej. AI analizuje się jako badanie „wnikliwych operatorów” każdego gadżetu, który dostrzega jego stan i podejmuje działania, które zwiększają ryzyko skutecznego osiągnięcia jego celów. Data Science to „pomysł na połączenie pomiarów, badania informacji i powiązanych strategii”, aby „zrozumieć i przeanalizować prawdziwe cuda” za pomocą danych. Wykorzystuje systemy i spekulacje zaczerpnięte z wielu dziedzin w rozległych regionach arytmetyki, spostrzeżeń, analizy danych i inżynierii oprogramowania, w szczególności z poddomen uczenia maszynowego, charakteryzacji, badania grupowego, oceny podatności, nauki obliczeniowej, eksploracji informacji, baz danych i reprezentacja.
Daj nam szczegółowo poznać więcej na temat sztucznej inteligencji i nauki danych:
- Sztuczna inteligencja W chwili obecnej jest zadziwiająca i wykonalna, jednak nie ma miejsca blisko ludzkiej wiedzy. Ludzie wykorzystują informacje wokół nich i informacje zebrane w przeszłości, aby zrozumieć wszystko bez wyjątku. W każdym razie AI nie mają teraz tej zdolności. Sztuczna inteligencja po prostu ogromne zrzuty informacji, aby osiągnąć swoje cele. Oznacza to, że AI potrzebują kolosalnej puli informacji, aby osiągnąć coś tak prostego jak zmiana liter. Potocznie wyrażenie „siła robocza stworzona przez człowieka” jest połączone, gdy maszyna naśladuje zdolności „psychologiczne”, które ludzie łączą z innymi osobowościami ludzkimi, na przykład „uczenie się” i „krytyczne myślenie”
- Zakres sztucznej inteligencji jest dyskutowany: ponieważ maszyny okazują się być coraz bardziej sprawne, zadania uważane za wymagające „wglądu” są regularnie usuwane z definicji, co jest cudem znanym jako wpływ sztucznej inteligencji, co powoduje, że „AI jest tym, co nie zostało zrobione jeszcze.
- Na przykład optyczne potwierdzanie charakteru jest zwykle unikane przez „siłę roboczą człowieka”, zamieniło się w rutynową technologię. Zdolności dużej delegowanej AI począwszy od 2017 r. Obejmują skuteczne rozumienie mowy ludzkiej, walcząc z nienormalnym stanem w istotnych ramach dywersji, złożonych informacji, w tym zdjęć i nagrań. Różne modele, takie jak model Bernoulliego, naiwny model Bayesa itp.
- Data Science to interdyscyplinarna dziedzina procedur i ram do wydobywania wiedzy lub fragmentów wiedzy z informacji w różnych strukturach. Oznacza to, że informatyka umożliwia AI znalezienie odpowiedzi na problemy poprzez połączenie informacji porównawczych na jakiś czas później.
- W ogólnym sensie informatyka bierze pod uwagę sztuczną inteligencję, aby odkryć właściwe i znaczące dane z tych ogromnych pul szybciej i tym bardziej produktywnie.
- Przykładem tego są ramy potwierdzania twarzy Facebooka, które po pewnym czasie gromadzą wiele informacji o istniejących klientach i stosują podobne metody potwierdzania twarzy u nowych klientów. Inną ilustracją są samobieżne samochody Google, które stopniowo gromadzą informacje z otoczenia i formują te dane, aby podejmować mądre decyzje.
Data Science to „pomysł na połączenie pomiarów, badania informacji i powiązanych strategii”, aby „zrozumieć i przeanalizować prawdziwe cuda” za pomocą danych. Wykorzystuje systemy i spekulacje zaczerpnięte z wielu dziedzin w rozległych regionach arytmetyki, spostrzeżeń, analizy danych i inżynierii oprogramowania, w szczególności z poddomen uczenia maszynowego, charakteryzacji, badania grupowego, oceny podatności, nauki obliczeniowej, eksploracji informacji, baz danych i reprezentacja.
Bezpośrednie porównanie między nauką o danych a sztuczną inteligencją (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 9 najlepszych między Data Science a Artificial Intelligence
Kluczowe różnice między nauką o danych a sztuczną inteligencją
Zarówno nauka o danych, jak i sztuczna inteligencja są popularnymi wyborami na rynku; omówmy niektóre z głównych różnic między Data Science a Artificial Intelligence:
- Data Science to gromadzenie i przetwarzanie danych masowych do analizy, podczas gdy sztuczna inteligencja implementuje te dane w maszynie w celu ich zrozumienia
- Data Science to zbiór umiejętności takich jak technika statystyczna, a technika algorytmu sztucznej inteligencji.
- Nauka danych wykorzystuje uczenie statystyczne, podczas gdy sztuczna inteligencja dotyczy uczenia maszynowego
- Nauka danych obserwuje wzorzec danych przy podejmowaniu decyzji, podczas gdy SI analizuje inteligentny raport w celu podjęcia decyzji
- Nauka danych wygląda jak część pętli z pętli percepcji i planowania AI z działaniem
- W przetwarzaniu danych przetwarzanie danych jest na średnim poziomie w celu manipulacji danymi, natomiast przetwarzanie danych naukowych w celu uporządkowania przez AI wysokiego rzędu
- W naukach o danych uczestniczy reprezentacja graficzna, natomiast w algorytmie sztucznej inteligencji i reprezentacji węzłów sieciowych
- Technika sztucznej inteligencji obejmuje proces sterowania robotami, podczas gdy nauka danych w eksploracji i manipulacji danymi.
Analiza danych a tabela sztucznej inteligencji
Poniżej przedstawiono kilka kluczowych porównań między Data Science a Artificial Intelligence
| Podstawy porównań między nauką o danych a sztuczną inteligencją | Data Science | Sztuczna inteligencja |
| Znaczenie | Analiza danych polega na gromadzeniu danych masowych w celu analizy i wizualizacji | Sztuczna inteligencja implementuje te dane w maszynie |
| Umiejętności | Projektowanie i rozwój techniki statystycznej | Projektowanie i rozwój techniki algorytmicznej |
| Technika | Nauka danych to technika analizy danych | Sztuczna inteligencja jest techniką uczenia maszynowego |
| Wykorzystanie wiedzy | Nauka danych wykorzystuje uczenie statystyczne do analizy | Sztuczna inteligencja polega na uczeniu maszynowym |
| Obserwacja | Wzory w danych do decyzji | Inteligencja w danych do decyzji |
| Rozwiązywanie | Analiza danych ma tendencję do wykorzystywania części tej pętli do rozwiązywania określonych problemów | Sztuczna inteligencja reprezentuje pętlę percepcji i planowania wraz z działaniem |
| Przetwarzanie | Data Science Przetwarzanie danych na średnim poziomie w celu manipulacji danymi | Sztuczna inteligencja przetwarzająca dane naukowe w celu manipulacji |
| Graficzny | Nauka danych zaangażowana w reprezentację danych w różnych formatach graficznych | Sztuczna inteligencja obejmuje algorytm reprezentacji węzłów sieci |
| Kontrola | Kontrola danych i manipulacja przy użyciu techniki Data Science | Sterowanie robotami za pomocą sztucznej inteligencji i technik uczenia maszynowego |
Wniosek - analiza danych a sztuczna inteligencja
W dziedzinie przetwarzania informacji dochodzeniowych w ciągu najbliższych kilku lat przejdziemy od selektywnego wykorzystywania ram pomocy w wyborze do dodatkowego wykorzystania ram, które decydują o wyborach dla naszej korzyści. Zwłaszcza w zakresie badania informacji obecnie tworzymy indywidualne odpowiedzi diagnostyczne dla poszczególnych zagadnień, mimo że tych ustaleń nie można zastosować krzyżowo w różnych ustawieniach - na przykład odpowiedź stworzona w celu rozróżnienia niespójności w rozwoju wartości zapasów nie można go wykorzystać do zrozumienia istoty zdjęć. Tak pozostanie w późniejszym okresie, pomimo tego, że tak zrobią ramy AI
Włącz poszczególne segmenty łączące, a następnie będziesz w stanie poradzić sobie z coraz bardziej kłopotliwymi zadaniami, które są obecnie realizowane wyłącznie dla ludzi - wyraźny wzór, który moglibyśmy już dziś oglądać. Ramy, które przetwarzają bieżące informacje dotyczące wymiany papierów wartościowych, a także dodatkowo uwzględniają i niszczą udoskonalenia struktur politycznych w świetle pism lub nagrań, wydobywają uczucia z pism w witrynach lub organizacjach interpersonalnych, ekranują i przewidują odpowiednie pieniądze powiązane markery itd. wymagają kombinacji szerokiej gamy podskładników.
Polecany artykuł
To był przewodnik po najważniejszych różnicach między Data Science a Artificial Intelligence. Tutaj omawiamy także kluczowe różnice między Data Science a Artificial Intelligence z infografikami i tabelą porównawczą. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami -
- Nauka danych a inteligencja biznesowa
- Nauka danych a inżynieria oprogramowania
- Sztuczna inteligencja a inteligencja biznesowa
- Zastosowania sztucznej inteligencji w różnych sektorach