Введение в науку о данных против искусственного интеллекта
Искусственный интеллект - это большой запас, использующий восприятие для распознавания образов и неконтролируемые данные с математической разработкой алгоритмов и логической дискриминацией для перспективы робототехники для понимания нейронной сети робототехники. ИИ рассматривается как расследование «проницательных операторов» любого гаджета, который видит его состояние и предпринимает действия, которые увеличивают его риск эффективного достижения своих целей. Data Science - это «идея объединить измерения, исследования информации и связанные с ними стратегии», чтобы «постигать и анализировать настоящие чудеса» с помощью данных. Он использует системы и предположения, полученные из многочисленных областей в обширных областях арифметики, инсайтов, науки о данных и разработки программного обеспечения, особенно из поддоменов машинного обучения, характеризации, группового исследования, оценки уязвимости, вычислительной науки, интеллектуального анализа информации, баз данных и представление.
Дайте нам больше информации об искусственном интеллекте и науке о данных:
- Искусственный интеллект В настоящее время ошеломляет и жизнеспособен, однако нет места близко человеческому знанию. Люди используют информацию, выставленную вокруг них, и информацию, собранную в прошлом, чтобы понять все без исключения. В любом случае, ИИ сейчас не имеют такой возможности. ИИ просто огромные информационные свалки, чтобы очистить свои цели. Это подразумевает, что ИИ требуют колоссального объема информации для выполнения чего-то столь же простого, как и изменение букв. В разговорной речи выражение «искусственная интеллектуальная сила» связано, когда машина эмулирует «психологические» способности, которые люди связывают с другими человеческими личностями, например, «обучение» и «критическое мышление».
- Степень искусственного интеллекта обсуждается: поскольку машины становятся все более опытными, задания, рассматриваемые как требующие «понимания», регулярно исключаются из определения. Это чудо, известное как воздействие искусственного интеллекта, вызывает шутку: «Искусственный интеллект - это то, что еще не было сделано». еще.
- Например, «искусственный интеллект» обычно избегает оптического распознавания символов, превратился в рутинную технологию. По большому счету, возможности делегированного ИИ, начиная с 2017 года, включают в себя эффективное понимание человеческой речи, борьбу с ненормальным состоянием в жизненно важных структурах утечки, сложную информацию, включая изображения и записи. Различные модели, такие как модель Бернулли, наивная модель Байеса и т. Д.
- Наука данных - это междисциплинарная область процедур и структур для извлечения знаний или знаний из информации в различных структурах. Это подразумевает, что информатика позволяет ИИ осмысливать ответы на вопросы, подключая сравнительную информацию на некоторое время позже.
- В общем смысле информатика учитывает ИИ, чтобы находить правильные и значимые данные из этих колоссальных пулов быстрее и все более продуктивно.
- Примером этого является структура подтверждения лиц в Facebook, которая через некоторое время накапливает большое количество информации о существующих клиентах и применяет аналогичные методы для подтверждения лиц с новыми клиентами. Другой иллюстрацией являются автомобили самообслуживания Google, которые постепенно накапливают информацию из своего окружения и формируют эти данные, чтобы сделать правильный выбор.
Data Science - это «идея объединить измерения, исследования информации и связанные с ними стратегии», чтобы «постигать и анализировать настоящие чудеса» с помощью данных. Он использует системы и предположения, полученные из многочисленных областей в обширных областях арифметики, инсайтов, науки о данных и разработки программного обеспечения, особенно из поддоменов машинного обучения, характеризации, группового исследования, оценки уязвимости, вычислительной науки, интеллектуального анализа информации, баз данных и представление.
Сравнение лицом к лицу между наукой о данных и искусственным интеллектом (инфографика)
Ниже приведено сравнение 9 лучших данных между наукой о данных и искусственным интеллектом.
Ключевые различия между наукой о данных и искусственным интеллектом
Обе науки о данных против искусственного интеллекта являются популярным выбором на рынке; Давайте обсудим некоторые основные различия между наукой о данных и искусственным интеллектом:
- Data Science - это сбор и обработка массовых данных для анализа, в то время как Искусственный интеллект внедряет эти данные в Machine для понимания этих данных.
- Наука данных - это совокупность навыков, таких как статистическая техника, а техника искусственного интеллекта.
- Наука о данных использует статистическое обучение, в то время как искусственный интеллект имеет машинное обучение.
- Наука о данных наблюдает паттерн в данных для принятия решений, в то время как ИИ рассматривают интеллектуальный отчет для принятия решений
- Наука о данных выглядит как часть цикла из цикла ИИ восприятия и планирования с действием
- В Data Science обработка данных среднего уровня для манипулирования данными, в то время как AI - обработка научных данных высокого порядка для манипуляций.
- В науке о данных графическое представление задействовано, тогда как в алгоритме искусственного интеллекта и представлении сетевого узла
- Техника искусственного интеллекта предполагает роботизированный процесс управления, тогда как наука о данных в области интеллектуального анализа данных и манипулирования ими.
Data Science vs Сравнительная таблица искусственного интеллекта
Ниже приведены некоторые ключевые сравнения Data Science против искусственного интеллекта.
| Основы сравнений между наукой о данных и искусственным интеллектом | Наука о данных | Искусственный интеллект |
| Смысл | Data Science - это куратор массовых данных для аналитики и визуализации. | Искусственный интеллект реализует эти данные в машине |
| Навыки и умения | Статистическая техника проектирования и разработки | Алгоритм техники проектирования и разработки |
| Техника | Data Science - это метод анализа данных | Искусственный интеллект - техника машинного обучения |
| Использование знаний | Data Science использует статистическое обучение для анализа | Искусственный интеллект - это машинное обучение |
| наблюдение | Шаблоны в данных для принятия решения | Интеллект в данных для принятия решения |
| решение | Наука о данных имеет тенденцию использовать части этого цикла для решения конкретных проблем | Искусственный интеллект представляет собой петлю восприятия и планирования с действием |
| обработка | Data Science Средний уровень обработки данных для манипулирования данными | Искусственный интеллект высокого порядка, обработка научных данных для манипуляций |
| графический | Наука о данных, участвующих в представлении данных в различных графических форматах | Искусственный интеллект вовлекает в алгоритм представления сетевого узла |
| контроль | Управление данными и манипуляция с техникой Data Science | Роботизированное управление с использованием искусственного интеллекта и методов машинного обучения |
Вывод - Data Science против искусственного интеллекта
В области обработки следственной информации в течение следующих нескольких лет мы перейдем от выборочного использования рамок выборочной помощи к дополнительному использованию рамок, которые выбирают для нашей выгоды. Особенно в области изучения информации, в настоящее время мы разрабатываем индивидуальные диагностические ответы для конкретных проблем, несмотря на то, что эти схемы нельзя использовать перекрестно в различных условиях - например, ответ, созданный для различения несоответствий в изменениях стоимости акций не может быть использован, чтобы понять суть картин. Это останется таковым позже, несмотря на то, что структуры ИИ будут
Включите отдельные соединительные сегменты и впоследствии получите возможность справляться с постепенно усложняющимися задачами, которые на данный момент выполняются исключительно для людей - четкая схема, которую мы уже могли бы наблюдать сегодня. Структура, которая обрабатывает текущую информацию в отношении бирж ценных бумаг, а также дополнительно отслеживает и разрушает улучшение политических структур в свете новостных записей или записей, извлекает чувства из записей на сайтах или межличностных организациях, просматривает и прогнозирует применимые деньги связанные маркеры и т. д. требует сочетания широкого спектра подкомпонентов.
Рекомендуемая статья
Это было руководством к основным различиям между наукой о данных и искусственным интеллектом. Здесь мы также обсудим ключевые отличия Data Science от искусственного интеллекта с инфографикой и таблицей сравнения. Вы также можете взглянуть на следующие статьи -
- Наука о данных против бизнес-аналитики
- Data Science vs Software Engineering
- Искусственный интеллект против бизнес-аналитики
- Приложения искусственного интеллекта в разных секторах