Andmeteadus vs tehisintellekt - 9 peamist erinevust, mida õppida

Sissejuhatus andmeteadusesse vs tehisintellekti

Tehisintellekt on suur varu, kasutades tajumist mustrituvastuseks ja juhendamata andmeid koos matemaatilise, algoritmi väljatöötamise ja loogilise diskrimineerimisega, et robotitehnoloogia saaks aru robotitehnoloogia närvivõrgust. AI uurimist iseloomustatakse kui "mõistlike ettevõtjate" uurimist, mis tahes vidin, mis näeb selle seisundit ja võtab ette tegevusi, mis suurendavad selle eesmärgi tulemusliku saavutamise riski. Andmeteadus on „mõte viia mõõtmised, teabe uurimine ja nendega seotud strateegiad kokku”, et andmetega „mõista ja lahutada tegelikke imesid”. See kasutab arvutusi, aritmeetika, teadmiste, infoteaduse ja tarkvaratehnoloogia laiendatud piirkondade sisemisi süsteeme ja spekulatsioone, eriti masinõppe, iseloomustamise, rühmaeksami, haavatavuse hindamise, arvutusteaduse, teabe kaevandamise, andmebaaside ja esindus.

Andke meile üksikasjalikult teada AI-st ja andmeteadusest:

Kunstlik intelligentsus on tänapäeval mõeldav ja elujõuline, kuid samas ei ole see inimese lähedasi teadmisi. Inimesed kasutavad enda ümber eksponaadis olevat teavet ja minevikus kogutud teavet kõige eranditult mõistmiseks. Igal juhul pole AI-l seda võimekust praegu. AI-d on eesmärkide saavutamiseks lihtsalt tohutul hulgal teavet. See tähendab, et AI-d vajavad midagi nii sirgjoonelist kui tähtede muutmine, et teha kolossaalne teabekogu. Keeleliselt on väljend „inimese loodud ajujõud” ühendatud siis, kui masin jäljendab „psühholoogilisi” võimeid, mida inimesed seovad teiste inimlike isiksustega, näiteks “õppimiseks” ja “kriitiliseks mõtlemiseks”
AI ulatuse üle vaieldakse: kuna masinad osutuvad järjest põhjalikumaks, arvatakse definitsioonist regulaarselt välja teadmisi nõudvad ülesanded - see on AI-mõjuna tuntud ime, mis ajendab tegema jest “AI on kõik, mida pole tehtud veel.
Näiteks väldib optiliste märkide tunnustamist tavaliselt „inimese loodud ajujõud”, mis on muutunud rutiinseks tehnoloogiaks. Alates 2017. aastast alates delegeeritud AI-d hõlmavad tõhusalt inimkõne mõistmist, võitlevad ebanormaalse olekuga elutähtsate ümbersuunamise raamistike, keeruka teabe, sealhulgas piltide ja salvestustega. Erinevad mudelid, nagu Bernoulli Model, naiivne Bayes'i mudel jne.
Andmeteadus on interdistsiplinaarne protseduuride ja raamistike väli, mille abil eraldatakse õppimine või teadmiste tükid erinevate struktuuride teabest. See tähendab, et infoteadus võimaldab intellektuaalomanditel mõistma vastuseid küsimustele, ühendades mõne aja pärast võrdlevat teavet.
Infoteadus võtab üldises plaanis arvesse AI-sid, et leida kiiremad ja produktiivsemad andmed nendest kolossaalsetest kogumitest.
Selle näiteks on Facebooki näotuvastuse raamistik, mis mõne aja möödudes koguneb palju teavet olemasolevate klientide kohta ja rakendab samade meetodite abil uute klientide näotuvastust. Veel üks näide on Google'i isesõitvad autod, mis koguvad järk-järgult teavet oma ümbrusest ja moodustavad need andmed nutikate valikute tegemiseks.

Andmeteadus on „mõte viia mõõtmised, teabe uurimine ja nendega seotud strateegiad kokku”, et andmetega „mõista ja lahutada tegelikke imesid”. See kasutab arvutusi, aritmeetika, teadmiste, infoteaduse ja tarkvaratehnoloogia laiendatud piirkondade sisemisi süsteeme ja spekulatsioone, eriti masinõppe, iseloomustamise, rühmaeksami, haavatavuse hindamise, arvutusteaduse, teabe kaevandamise, andmebaaside ja esindus.

Andmeteaduse ja tehisintellekti (infograafika) võrdlus ühest kohast teise

Allpool on 9 parimat võrdlust andmeteaduse ja tehisintellekti vahel

Andmeteaduse ja tehisintellekti peamised erinevused

Mõlemad andmeteadus vs tehisintellekt on turul populaarsed valikud; arutagem mõnda peamist erinevust andmeteaduse ja tehisintellekti vahel:

Data Science on massiandmete kogumine ja kureerimine analüüsimiseks, samas kui tehisintellekt rakendab neid andmeid masinas nende andmete mõistmiseks
Data Science on oskuste kogum, näiteks statistiline tehnika, samas kui tehisintellekti algoritmi tehnika.
Andmeteadus kasutab statistilist õpet, samas kui tehisintellekt on masinõppimine
Andmeteadus jälgib otsuste tegemisel andmete mustrit, samal ajal kui AI-d uurivad otsustamiseks intelligentset aruannet
Andmeteadus näeb ette osa silmust, mis tuleneb AI taju ja tegevusega kavandamise ahelast
Andmeteaduses on töötlemine andmete töötlemiseks keskmisel tasemel, samal ajal kui AI-d on teaduslike andmete töötlemiseks mõeldud kõrgel tasemel töötlemine
Andmeteaduses on kaasatud graafiline esitus, samal ajal kui tehisintellekti algoritm ja võrgusõlme esitus
Tehisintellekti tehnika hõlmab robotjuhtimisprotsessi, samas kui andmeteadus andmete kaevandamisel ja manipuleerimisel.

Andmeteadus vs tehisintellekti võrdlustabel

Järgnevalt on toodud mõned peamised võrdlused andmeteaduse ja tehisintellekti vahel

Andmeteaduse ja tehisintellekti võrdluste põhialused	Andmeteadus	Tehisintellekt
Tähendus	Data Science on massiandmete kureerimine analüüsi ja visualiseerimise jaoks	Tehisintellekt rakendab neid andmeid masinas
Oskused	Statistilise tehnika kujundamine ja arendamine	Algoritmi tehnika kujundamine ja arendamine
Tehnika	Andmeteadus on andmete analüüsi tehnika	Tehisintellekt on masinõppe tehnika
Teadmiste kasutamine	Andmeteadus kasutab analüüsi jaoks statistilist õpet	Tehisintellekt on masinõpe
Vaatlus	Andmete mustrid otsustamiseks	Intelligentsus otsustamiseks vajalike andmete osas
Lahendamine	Andmeteadus kipub selle silmuse osi kasutama konkreetsete probleemide lahendamiseks	Tehisintellekt kujutab taju ja tegevuse kavandamise silmust
Töötlemine	Data Science Andmete töötlemise keskmise taseme töötlemine andmete töötlemiseks	Tehisintellekti kõrgel tasemel töötlemine teaduslike andmete töötlemiseks
Graafiline	Andmeteadus osaleb andmete esindamises erinevates graafilistes vormingutes	Tehisintellekt hõlmab algoritmi võrgusõlme esitust
Kontroll	Andmete kontroll ja manipuleerimine Data Science tehnikaga	Robotjuhtimine tehisintellekti ja masinõppe tehnikatega

Järeldus - andmeteadus vs tehisintellekt

Uurimisliku teabe käitlemise valdkonnas näeme paari järgneva aasta jooksul meid muutumas valikute abistamise raamistike valikulisest kasutamisest nende kasulike valikutega tegelevate raamistike ekstra kasutamiseni. Eriti teabe uurimise valdkonnas loome praegu konkreetsetele probleemidele individuaalseid diagnostilisi vastuseid, hoolimata asjaolust, et neid korraldusi ei saa erinevates olukordades risti kasutada - näiteks vastus, mis on loodud varude väärtuse arenguga seotud vastuolude eristamiseks seda ei saa kasutada piltide sisu mõistmiseks. See jääb juhtumiks ka hiljem, hoolimata sellest, et AI raamistikud seda teevad

Kaasake üksikud ühendussegmendid ja on seejärel võimeline tegelema järk-järgult segavate ülesannetega, mida praegu hoitakse ainult inimestele - selge muster, mida meil juba täna oleks võimalik vaadata. Raamistik, mis töötleb praegust teavet väärtpaberibörside kohta, ning lisaks sellele võtab poliitiliste struktuuride täiustamist pärast uudiste kirjutisi või lindistusi arvesse ja katkestab need, ammutab tundeid saitide või inimestevaheliste organisatsioonide kirjutistest, kuvab ja ennustab kasutatavat raha seotud markerid jms nõuab paljude alakomponentide kombinatsiooni.

Soovitatav artikkel

See on juhend peamiste erinevuste vahel andmeteaduse ja tehisintellekti vahel. Siin käsitleme ka andmeteaduse vs tehisintellekti peamisi erinevusi infograafikaga ja võrdlustabelit. Võite vaadata ka järgmisi artikleid -