Data Science vs. tekoäly - 9 tärkeimmät erot oppimiseksi

Johdatus tietojenkäsittelyyn vs. tekoäly

Keinotekoinen älykkyys on suuri liikkumavara, joka käyttää havaintoa kuvioiden tunnistamiseen ja ilman valvontaa olevaa tietoa matemaattisella, algoritmien kehittämisellä ja loogisella syrjinnällä robotiikkateknologialle mahdollisuuden ymmärtää robottitekniikan hermoverkkoa. AI-tutkimukselle on ominaista "oivallisten operaattoreiden" tutkinta kaikille laitteille, jotka näkevät sen tilan ja ryhtyvät toimiin, jotka lisäävät sen riskiä saavuttaa tavoitteensa tehokkaasti. Data Science on ”idea, jonka avulla voidaan koota mittaukset, tiedon tutkiminen ja niihin liittyvät strategiat”, jotta ”ymmärretään ja leikataan todelliset ihmeet” tiedoilla. Se hyödyntää järjestelmiä ja spekulaatioita, jotka on otettu lukuisista kentistä aritmeetian, oivalluksen, tietotekniikan ja ohjelmistosuunnittelun laajoilla alueilla, erityisesti koneoppimisen, karakterisoinnin, ryhmätutkimuksen, haavoittuvuuden arvioinnin, laskennallisen tieteen, tiedon louhinnan, tietokantojen ja edustus.

Kerro meille lisää AI: stä ja tietotekniikasta yksityiskohtaisesti:

Keinotekoinen älykkyys Nykyään on mielenkiintoinen ja elinkelpoinen, mutta ei kuitenkaan ole tiivistä ihmisen tietämystä. Ihmiset hyödyntävät ympärillään olevaa näyttelyä ja aiemmin kerättyä tietoa ymmärtää kaiken poikkeuksetta. Joka tapauksessa AI: lla ei ole tätä kapasiteettia tällä hetkellä. AI: lla on yksinkertaisesti valtavia tiedonlähteitä tavoitteidensa selvittämiseksi. Tämä tarkoittaa, että AI: t vaativat kolosiaalista tietopohjaa jotain yhtä suoraviivaista kuin kirjainten muuttaminen. Kielellä ilmaisu ”ihmisen luomat aivovoimat” kytkeytyy, kun kone jäljittelee “psykologisia” kykyjä, jotka ihmiset yhdistävät muihin ihmisen persoonallisuuksiin, esimerkiksi “oppimiseen” ja “kriittiseen ajatteluun”.
AI: n laajuudesta keskustellaan: kun koneet osoittautuvat vähitellen taitaviksi, tehtävät, joiden katsotaan edellyttävän ”ymmärrystä”, poistetaan säännöllisesti määritelmästä, mikä on AI-vaikutuksena tunnettu ihme, joka saa aikaan tekstin “AI on mitä ei ole tehty vielä.
Esimerkiksi optinen hahmon tunnistaminen vältetään tavallisesti ”ihmisen aiheuttamalla aivovoimalla”, ja siitä on tullut rutiinitekniikka. Vuodesta 2017 lähtien valtuutettujen AI: n kykyihin sisältyy tehokkaasti ymmärrettävä ihmisen puhe, selviytyminen epänormaalista tilasta elintärkeissä ohjauskehyksissä, monimutkaisessa tiedossa, mukaan lukien kuvat ja tallenteet. Erilaisia malleja, kuten Bernoulli-malli, naiivi Bayes-malli jne.
Data Science on monitieteinen toimintatapojen ja puitteiden ala oppimisen tai tietämyksen erottamiseksi eri rakenteiden tiedoista. Tämä tarkoittaa, että informaatiotiede antaa AI: lle mahdollisuuden ymmärtää vastauksia kysymyksiin yhdistämällä vertailevaa tietoa jonkin aikaa myöhemmin.
Yleisessä mielessä informaatiotiede ottaa AI: t huomioon löytääkseen asianmukaisen ja merkittävän tiedon noista kolossaalisista poolista nopeammin ja entistä tuottavammin.
Esimerkki tästä on Facebookin kasvojen tunnustamisjärjestelmä, joka jonkin ajan kuluttua kertyy paljon tietoa olemassa olevista asiakkaista ja soveltaa samanlaisia menetelmiä kasvojen tunnustamiseen uusien asiakkaiden kanssa. Toinen esimerkki on Googlen itseohjautuvat autot, jotka keräävät tietoa ympäristöstään asteittain ja muodostavat nämä tiedot asettuakseen älykkäisiin valintoihin.

Data Science on ”idea, jonka avulla voidaan koota mittaukset, tiedon tutkiminen ja niihin liittyvät strategiat”, jotta ”ymmärretään ja leikataan todelliset ihmeet” tiedoilla. Se hyödyntää järjestelmiä ja spekulaatioita, jotka on otettu lukuisista kentistä aritmeetian, oivalluksen, tietotekniikan ja ohjelmistosuunnittelun laajoilla alueilla, erityisesti koneoppimisen, karakterisoinnin, ryhmätutkimuksen, haavoittuvuuden arvioinnin, laskennallisen tieteen, tiedon louhinnan, tietokantojen ja edustus.

Head of Head -vertailu datatieteen ja keinotekoisen älykkyyden välillä (infografia)

Seuraavassa on 9 parasta vertailua Data Science vs. tekoälyn välillä

Tietotekniikan ja tekoälyn keskeiset erot

Sekä Data Science vs. tekoäly ovat suosittuja valintoja markkinoilla; keskustelemme joistakin tärkeimmistä eroista datatieteen ja tekoälyn välillä:

Data Science on massadatan kerääminen ja kuratointi analysointia varten, kun taas tekoäly toteuttaa nämä tiedot koneessa näiden tietojen ymmärtämiseksi
Data Science on kokoelma taitoja, kuten tilastollista tekniikkaa, kun taas tekoälyn algoritmitekniikka.
Tietotekniikka käyttää tilastollista oppimista, kun taas tekoäly on koneoppimista
Data Science noudattaa tietomuotoa päätöksenteossa, kun taas AI tutkii älykästä raporttia päätöstä varten
Tietotiede näyttää osan silmukasta AI: n havainnon ja toiminnan suunnittelun silmukasta
Tietojenkäsittelyssä prosessointi on keskitasoa tietojen manipuloimiseksi, kun taas AI: n korkea tilaus käsittelee tieteellistä tietoa manipulointia varten
Tietotekniikassa graafinen esitys on mukana, kun taas tekoälyn algoritmissa ja verkkosolmun esityksessä
Keinotekoinen älykkyystekniikka sisältää robottihallintaprosessin, kun taas tietotekniikka tiedon louhinnassa ja manipuloinnissa.

Data Science vs. keinotekoisen älykkyyden vertailutaulukko

Seuraavassa on joitain avainvertailuja tieteen ja keinotekoisen älykkyyden välillä

Tietojen ja tekoälyn vertailun perustiedot	Data Science	Tekoäly
merkitys	Data Science on massadatan kuratointi analytiikkaa ja visualisointia varten	Keinotekoinen älykkyys toteuttaa nämä tiedot koneessa
Skills	Tilastollisen tekniikan suunnittelu ja kehittäminen	Algoritmitekniikan suunnittelu ja kehittäminen
Tekniikka	Data Science on Data Analytics -tekniikka	Keinotekoinen äly on koneoppimistekniikka
Tietojen käyttö	Data Science käyttää tilastollista oppimista analyysiin	Keinotekoinen äly on koneoppimista
havainto	Kuviot dataa varten päätöstä varten	Tietojen ratkaisu päätöksentekoa varten
Ongelmien	Tietotiede pyrkii käyttämään tämän silmukan osia tiettyjen ongelmien ratkaisemiseksi	Keinotekoinen älykkyys edustaa havainto- ja suunnittelusilmukkaa
käsittely	Data Science Keskitason tietojen käsittely tietojen manipulointia varten	Korkean tason tekoälyn käsittely tieteellistä tietoa käsittelyä varten
Graafinen	Tietotekniikka osallistuu datan esittämiseen eri graafisessa muodossa	Keinotekoinen älykkyys liittyy algoritmiverkkosolmun esitykseen
ohjaus	Tiedonhallinta ja manipulointi Data Science -tekniikalla	Robottisäätö tekoälyn ja koneoppimistekniikoiden avulla

Johtopäätös - Data Science vs. tekoäly

Tutkinnan kohteena olevan tiedonkäsittelyn alalla seuraavien muutaman vuoden aikana tapahtuu muutos valinta-apukehysten valikoivasta hyödyntämisestä kehyksien ylimääräiseen hyödyntämiseen, jotka päättävät eduistamme. Varsinkin tietojen tutkinnan alalla olemme tällä hetkellä luomassa yksittäisiä diagnoosivasteita tiettyihin aiheisiin huolimatta siitä, että näitä järjestelyjä ei voida hyödyntää poikittain erilaisissa olosuhteissa - esimerkiksi vastaus, joka on luotu erottamaan epäjohdonmukaisuudet osakearvon kehityksessä ei voida käyttää kuvan sisällön ymmärtämiseen. Tämä jatkuu myöhemmin, huolimatta siitä, että AI-puitteet tulevat

Sisällytä yksittäiset yhdistävät segmentit ja pystyy myöhemmin käsittelemään asteittain hämmentäviä tehtäviä, joita nykyään pidetään yksinomaan ihmisille - selkeä kuvio, jonka voisimme jo katsella tänään. Kehys, joka käsittelee nykyistä arvopapereiden vaihtoa koskevaa tietoa, samoin kuin se vie ja hajottaa poliittisten rakenteiden parantamisen uutisten tai nauhoitusten valossa, poimii tunteita sivustojen tai ihmissuhteiden organisaatioiden kirjoituksista, seuloo ja ennustaa sovellettavat rahat niihin liittyvät markkerit ja niin edelleen vaatii monenlaisten alakomponenttien yhdistelmän.

Suositeltava artikkeli

Tämä on opas tietotieteen ja keinotekoisen älykkyyden tärkeimpiin eroihin. Täällä keskustellaan myös Data Science vs. Artificial Intelligence -erot infografioiden ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita -