Introduzione alla scienza dei dati vs intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale è un ampio margine che utilizza la percezione per il riconoscimento di schemi e dati non supervisionati con lo sviluppo di algoritmi matematici e la discriminazione logica per la prospettiva della tecnologia robotica per comprendere la rete neurale della tecnologia robotica. L'intelligenza artificiale è considerata come l'indagine di "operatori perspicaci" di qualsiasi gadget che vede le sue condizioni e intraprende attività che aumentano il rischio di raggiungere efficacemente i suoi obiettivi. La scienza dei dati è un '"idea per riunire misurazioni, analisi delle informazioni e relative strategie" in modo da "comprendere e analizzare le meraviglie reali" con i dati. Utilizza sistemi e speculazioni tratte da numerosi campi all'interno delle regioni espansive di aritmetica, approfondimenti, scienza dei dati e ingegneria del software, in particolare dai sottodomini di machine learning, caratterizzazione, esame di gruppo, valutazione delle vulnerabilità, scienza computazionale, data mining, database e rappresentazione.
Facci sapere di più su AI e Data Science in dettaglio:
- L'intelligenza artificiale Nel presente, è sbalorditiva e praticabile, ma nessun posto vicino conoscenza umana. Le persone utilizzano le informazioni che li circondano e le informazioni raccolte in passato per dare un senso a tutto senza eccezioni. In ogni caso, gli AI non hanno questa capacità in questo momento. Sono semplicemente immense discariche di informazioni per chiarire i loro obiettivi. Ciò implica che gli AI richiedono un colossale pool di informazioni per realizzare qualcosa di semplice come l'alterazione delle lettere. Colloquialmente, l'espressione "potere cerebrale creato dall'uomo" è connessa quando una macchina emula capacità "psicologiche" che le persone connettono con altre personalità umane, ad esempio "apprendimento" e "pensiero critico"
- Si discute dell'estensione dell'intelligenza artificiale: poiché le macchine risultano progressivamente competenti, gli incarichi considerati "insight" vengono regolarmente espulsi dalla definizione, una meraviglia nota come impatto dell'intelligenza artificiale, spingendo il scherzo "L'intelligenza artificiale è tutto ciò che non è stato fatto ancora.
- Ad esempio, il riconoscimento ottico dei caratteri viene abitualmente evitato dalla "potenza mentale creata dall'uomo", trasformandosi in una tecnologia di routine. Le capacità e l'intelligenza artificiale delegata di grandi dimensioni a partire dal 2017 incorporano in modo efficace la comprensione del linguaggio umano, contendendo uno stato anormale in quadri di diversione vitale, informazioni complesse, tra cui immagini e registrazioni. Un modello diverso come il modello di Bernoulli, il modello ingenuo di Bayes, ecc.
- La scienza dei dati è un campo interdisciplinare di procedure e quadri per estrarre l'apprendimento o frammenti di conoscenza dalle informazioni in diverse strutture. Ciò implica che la scienza dell'informazione consente agli AI di dare un senso alle risposte ai problemi collegando le informazioni comparative per qualche tempo dopo.
- In senso generale, la scienza dell'informazione prende in considerazione gli IA per scoprire dati adeguati e significativi da quei colossali pool più rapidi e tanto più produttivi.
- Un caso di questo è il framework di riconoscimento facciale di Facebook che, dopo qualche tempo, accumula una grande quantità di informazioni sui clienti esistenti e applica metodi simili per il riconoscimento facciale con i nuovi clienti. Un altro esempio sono le auto a guida autonoma di Google che accumulano progressivamente informazioni dall'ambiente circostante e formano quei dati per accontentarsi di scelte intelligenti in giro.
La scienza dei dati è un '"idea per riunire misurazioni, analisi delle informazioni e relative strategie" in modo da "comprendere e analizzare le meraviglie reali" con i dati. Utilizza sistemi e speculazioni tratte da numerosi campi all'interno delle regioni espansive di aritmetica, approfondimenti, scienza dei dati e ingegneria del software, in particolare dai sottodomini di machine learning, caratterizzazione, esame di gruppo, valutazione delle vulnerabilità, scienza computazionale, data mining, database e rappresentazione.
Confronto diretto tra scienza dei dati e intelligenza artificiale (infografica)
Di seguito è riportato il confronto tra i primi 9 tra Data Science e Intelligenza artificiale
Differenze chiave tra scienza dei dati e intelligenza artificiale
Sia Data Science che Artificial Intelligence sono scelte popolari sul mercato; parliamo di alcune delle principali differenze tra Data Science e Intelligenza artificiale:
- Data Science è la raccolta e la cura di dati di massa per analisi mentre l'Intelligenza Artificiale sta implementando questi dati in Machine per comprendere questi dati
- Data Science è una raccolta di abilità come la tecnica statistica mentre la tecnica dell'algoritmo di intelligenza artificiale.
- La scienza dei dati utilizza l'apprendimento statistico mentre l'intelligenza artificiale è di apprendimento automatico
- La scienza dei dati osserva un modello di dati per il processo decisionale mentre gli IA esaminano un rapporto intelligente per le decisioni
- La scienza dei dati fa parte di un ciclo dal ciclo di percezione e pianificazione dell'IA con azione
- Nell'elaborazione della scienza dei dati è un livello medio per la manipolazione dei dati mentre l'elaborazione degli ordini superiori di dati scientifici per la manipolazione
- Nella scienza dei dati, la rappresentazione grafica è coinvolta mentre nell'algoritmo di intelligenza artificiale e nella rappresentazione del nodo di rete
- La tecnica di intelligenza artificiale prevede il processo di controllo robotico mentre la scienza dei dati nel data mining e nella manipolazione.
Tabella di confronto tra scienza dei dati e intelligenza artificiale
Di seguito sono riportati alcuni confronti chiave tra Data Science e Intelligenza artificiale
| La base dei confronti tra scienza dei dati e intelligenza artificiale | Data Science | Intelligenza artificiale |
| Senso | Data Science è la cura dei dati di massa per analisi e visualizzazione | L'intelligenza artificiale sta implementando questi dati in Machine |
| Competenze | Progettazione e sviluppo di tecniche statistiche | Progettazione e sviluppo della tecnica dell'algoritmo |
| Tecnica | La scienza dei dati è una tecnica di analisi dei dati | L'intelligenza artificiale è una tecnica di apprendimento automatico |
| Uso della conoscenza | La scienza dei dati utilizza l'apprendimento statistico per l'analisi | L'intelligenza artificiale è di apprendimento automatico |
| Osservazione | Pattern nei dati per decisione | Intelligenza nei dati per decisione |
| soluzione | La scienza dei dati tende a utilizzare parti di questo ciclo per risolvere problemi specifici | L'intelligenza artificiale rappresenta il ciclo di percezione e pianificazione con azione |
| in lavorazione | Data Science Elaborazione di medio livello dei dati per la manipolazione dei dati | Intelligenza artificiale che elabora i dati scientifici per la manipolazione |
| Grafico | Scienza dei dati coinvolta nella rappresentazione dei dati nei vari formati grafici | L'intelligenza artificiale implica la rappresentazione del nodo della rete dell'algoritmo |
| Controllo | Controllo e manipolazione dei dati con la tecnica di Data Science | Controllo robotizzato con intelligenza artificiale e tecniche di apprendimento automatico |
Conclusione - Data Science vs Artificial Intelligence
Nel campo della gestione delle informazioni investigative, i prossimi due anni ci vedranno passare dall'utilizzo selettivo dei framework di aiuto di scelta all'utilizzo extra di framework che si basano su scelte a nostro vantaggio. Soprattutto nel campo dell'esame delle informazioni, stiamo attualmente creando risposte diagnostiche individuali per problemi particolari nonostante il fatto che questi accordi non possano essere utilizzati trasversalmente su varie impostazioni, ad esempio una risposta creata per distinguere le incoerenze negli sviluppi del valore delle azioni non può essere utilizzato per comprendere la sostanza delle immagini. Questo rimarrà più tardi, nonostante il fatto che i framework AI
Incorporare singoli segmenti di collegamento e, successivamente, avere la capacità di gestire incarichi progressivamente sconcertanti che sono finora detenuti esclusivamente per le persone, un modello chiaro che saremmo già in grado di osservare oggi. Un quadro che elabora le informazioni attuali in relazione agli scambi di titoli, oltre a prendere e rompere ulteriormente il miglioramento delle strutture politiche alla luce degli scritti o delle registrazioni di notizie, estrarre sentimenti dagli scritti in siti o organizzazioni interpersonali, schermare e prevedere il denaro applicabile marcatori correlati e così via richiede la combinazione di una vasta gamma di sottocomponenti.
Articolo raccomandato
Questa è stata una guida alle principali differenze tra Data Science e Artificial Intelligence. Qui discutiamo anche delle differenze chiave tra Data Science e Intelligenza artificiale con infografica e tabella comparativa. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti articoli -
- Data science vs Business intelligence
- Data Science vs Software Engineering
- Intelligenza artificiale vs Business Intelligence
- Applicazioni di intelligenza artificiale in tutti i settori