Uvod v podatkovne znanosti proti umetni inteligenci
Umetna inteligenca je velika meja, ki uporablja percepcijo za prepoznavanje vzorcev in nenadzorovane podatke z matematičnim, razvojem algoritmov in logično diskriminacijo za razvoj tehnologije robotike za razumevanje nevronske mreže robotske tehnologije. AI preučuje značilno kot preiskavo "pronicljivih operaterjev" vsakega pripomočka, ki vidi njegovo stanje in izvaja dejavnosti, ki povečujejo tveganje za učinkovito uresničevanje njegovih ciljev. Data Science je "ideja za združevanje meritev, raziskovanja informacij in z njimi povezanih strategij", da se "razumejo in secirajo resnična čudeža" s podatki. Uporablja sisteme in špekulacije iz številnih področij znotraj ekspanzivnih področij aritmetike, vpogledov, podatkov o znanosti in programskega inženiringa, zlasti iz poddomena strojnega učenja, karakterizacije, skupinskega izpita, ocene ranljivosti, računalniške znanosti, rudarjenja informacij, baz podatkov in zastopanje.
Podrobneje nas obvestite o AI in Data Science:
- Umetna inteligenca Trenutno je pretresljiva in sposobna preživetja, vendar človeškega znanja nikjer ne zapira. Ljudje uporabljajo razstavljene podatke okoli sebe in informacije, zbrane v preteklosti, da bi smiselno vse brez izjeme. Vsekakor pa AI trenutno nimajo te zmogljivosti. AI so preprosto ogromno odlagališč informacij, da razčistijo svoje cilje. To pomeni, da AI zahtevajo kolosalni nabor informacij, da dosežejo tako enostavno kot spreminjanje črk. Kolokvijalno je izraz "človeško ustvarjena možganska moč" povezan, ko stroj posnema "psihološke" sposobnosti, ki jih ljudje povezujejo z drugimi človeškimi osebnostmi, na primer "učenje" in "kritično mišljenje"
- O obsegu AI je razpravljati: ker se stroji izkažejo za postopno usposobljene, se naloge, za katere velja, da zahtevajo "vpogled", redno izključujejo iz definicije, čudo, znano kot vpliv AI, ki nagovarja, da je "AI vse, kar še ni bilo storjeno. še.
- Na primer, optičnega prepoznavanja znakov običajno "človeško ustvarjene možgane" izognejo in se spremenijo v rutinsko tehnologijo. Sposobnosti na splošno delegiranega AI, ki se začnejo leta 2017, vključujejo učinkovito razumevanje človeškega govora in se spopadajo z nenormalnim stanjem v vitalnih okvirih preusmerjanja, zapletenih informacij, vključno s slikami in posnetki. Različni model, kot so Bernoulli Model, naivni Bayesov model itd.
- Data Science je interdisciplinarno področje postopkov in okvirov za pridobivanje učenja ali bitov znanja iz informacij v različnih strukturah. To pomeni, da informacijska znanost omogoča AI-jem smiselne odgovore na vprašanja s povezovanjem primerjalnih informacij nekaj časa kasneje.
- Na splošno informacijska znanost upošteva AI, da odkrije ustrezne in pomembne podatke iz tistih kolosalnih bazenov, ki so hitrejši in še bolj produktivni.
- Primer tega je Facebookov okvir za potrditev obraza, ki čez nekaj časa nabere veliko informacij o obstoječih strankah in uporablja podobne metode za potrditev obraza z novimi strankami. Druga ponazoritev so Googlovi samopogonski avtomobili, ki postopoma nabirajo informacije iz svoje okolice in oblikujejo te podatke za sprejemanje pametnih odločitev.
Data Science je "ideja za združevanje meritev, raziskovanja informacij in z njimi povezanih strategij", da se "razumejo in secirajo resnična čudeža" s podatki. Uporablja sisteme in špekulacije iz številnih področij znotraj ekspanzivnih področij aritmetike, vpogledov, podatkov o znanosti in programskega inženiringa, zlasti iz poddomena strojnega učenja, karakterizacije, skupinskega izpita, ocene ranljivosti, računalniške znanosti, rudarjenja informacij, baz podatkov in zastopanje.
Primerjava med podjetji Data Science proti umetni inteligenci (Infographics)
Spodaj je zgornjih 9 primerjav med Data Science in umetno inteligenco
Ključne razlike med podatkovno znanostjo in umetno inteligenco
Obe Data Science vs umetna inteligenca sta priljubljeni izbiri na trgu; pogovorimo se o nekaterih glavnih razlikah med podatkovnim znanjem in umetno inteligenco:
- Data Science je zbiranje in kuriranje množičnih podatkov za analizo, medtem ko umetna inteligenca te podatke uporablja v Stroju za razumevanje teh podatkov
- Data Science je zbirka veščin, kot je statistična tehnika, medtem ko tehnika algoritma umetne inteligence.
- Podatkovna znanost uporablja statistično učenje, medtem ko umetna inteligenca temelji na strojnem učenju
- Podatkovna znanost opazuje vzorec podatkov za sprejemanje odločitev, medtem ko AI preučujejo inteligentno poročilo za odločitev
- Podatkovne znanosti so videti del zanke iz AI-jeve zanke zaznavanja in načrtovanja z dejanjem
- V obdelavi podatkov Science je srednja raven za manipulacijo s podatki, medtem ko so AI visoko naročene obdelave znanstvenih podatkov za manipulacijo
- V podatkovni znanosti je grafični prikaz vključen, medtem ko v algoritmu umetne inteligence in prikazovanju omrežnih vozlišč
- Tehnika umetne inteligence vključuje proces robotskega krmiljenja, medtem ko je podatkovno znanje pri pridobivanju podatkov in manipulaciji z njimi.
Primerjava podatkov v primerjavi z umetno inteligenco
Sledi nekaj ključnih primerjav med Data Science in Artificial Intelligence
| Osnove primerjave podatkov o znanosti z umetno inteligenco | Data Science | Umetna inteligenca |
| Pomen | Data Science je namenjen zbiranju množičnih podatkov za analitiko in vizualizacijo | Umetna inteligenca te podatke izvaja v stroju |
| Spretnosti | Oblikovanje in razvoj statistične tehnike | Oblikovanje in razvoj tehnik algoritma |
| Tehnika | Data Science je tehnika Data Analytics | Umetna inteligenca je tehnika strojnega učenja |
| Uporaba znanja | Data Science uporablja statistično učenje za analizo | Umetna inteligenca je strojnega učenja |
| Opazovanje | Vzorci v podatkih za odločitev | Inteligenca v podatkih za odločitev |
| Reševanje | Podatkovna znanost uporablja dele te zanke za reševanje specifičnih težav | Umetna inteligenca predstavlja zanko zaznavanja in načrtovanja z dejanjem |
| Obravnavati | Data Science Srednja raven obdelave podatkov za manipulacijo podatkov | Umetna inteligenca visoko naroči obdelavo znanstvenih podatkov za manipulacijo |
| Grafična | Podatkovna znanost je vključena v predstavitev podatkov v različni grafični obliki | Umetna inteligenca vključuje vključevanje algoritmov v omrežje vozlišč |
| Nadzor | Nadzor in manipulacija podatkov s tehniko Data Science | Robotsko krmiljenje z umetno inteligenco in tehnikami strojnega učenja |
Zaključek - Data Science vs umetna inteligenca
V naslednjih nekaj letih se bomo na področju ravnanja s preiskovalnimi informacijami spremenili od selektivne uporabe okvirov pomoči pri izbiri do dodatne uporabe okvirov, ki temeljijo na izbiri v našo korist. Zlasti na področju pregledovanja informacij trenutno ustvarjamo individualne diagnostične odgovore za posamezna vprašanja, čeprav teh ureditev ni mogoče uporabiti navzkrižno v različnih nastavitvah - na primer odgovor, ustvarjen za razlikovanje neskladnosti pri razvoju vrednosti zalog ni mogoče uporabiti za razumevanje vsebine slik. To bo ostalo tudi kasneje, kljub temu, da bodo okviri AI
Vključite posamezne povezovalne segmente in posledično lahko spoprijemate s postopno zapletenimi nalogami, ki so zdaj namenjene izključno ljudem - jasen vzorec, ki bi ga danes lahko že gledali. Okvir, ki obdeluje aktualne informacije v zvezi z izmenjavo vrednostnih papirjev, poleg tega pa tudi dodatno izboljšuje politične strukture glede na pisanje novic ali posnetkov, črpa občutke iz pisanj na spletnih mestih ali medosebnih organizacijah, zaslone in napoveduje ustrezen denar sorodni označevalci ipd. zahteva kombinacijo širokega nabora podkomponent.
Priporočeni članek
To je vodilo za največje razlike med Data Science in Umetno inteligenco. Tukaj razpravljamo tudi o glavnih razlikah med podatki in grafiko ter primerjalno tabelo Data Science vs Artificial Intelligence. Ogledate si lahko tudi naslednje članke -
- Podatkovna tehnologija vs poslovna inteligenca
- Data Science vs Programsko inženirstvo
- Umetna inteligenca vs poslovna inteligenca
- Aplikacije za umetno inteligenco v vseh sektorjih