Introduktion til datavidenskab vs kunstig intelligens
Kunstig intelligens er en stor margin, der bruger opfattelse af mønstergenkendelse og uovervågede data med matematisk udvikling, algoritmeudvikling og logisk forskelsbehandling for udsigten til robotteknologi til at forstå robottenes neurale netværk. AI ser på er karakteriseret som undersøgelsen af "indsigtsfulde operatører" enhver gadget, der ser dens tilstand og tager aktiviteter, der øger risikoen for effektivt at nå sine mål. Data Science er en "idé til at samle målinger, informationsundersøgelse og deres relaterede strategier" for at "forstå og dissekere virkelige vidundere" med data. Den bruger systemer og spekulationer trukket fra adskillige felter inden for de ekspansive regioner inden for aritmetik, indsigt, datavidenskab og software engineering, specifikt fra underdomænerne til maskinlæring, karakterisering, gruppeundersøgelse, sårbarhedsevaluering, computervidenskab, informationsudvikling, databaser og repræsentation.
Fortæl os mere detaljeret om AI og Data Science:
- Kunstig intelligens I nuet er sjovt og levedygtigt, men intet sted tæt menneskelig viden. Mennesker bruger informationen, der udstilles omkring dem, og den information, der er indsamlet i fortiden, for at give mening om alt uden undtagelse. Under alle omstændigheder har AI'er ikke den kapacitet lige nu. AI'er er simpelthen enorme informationsdumps for at rydde deres mål. Dette indebærer, at AI'er kræver en kolossal pool af information for at udføre noget så ligetil som at ændre bogstaver. Almindeligvis er udtrykket "menneskeskabt hjernekraft" forbundet, når en maskine emulerer "psykologiske" kapaciteter, som folk forbinder med andre menneskelige personligheder, f.eks. "Læring" og "kritisk tænkning"
- Omfanget af AI drøftes: Når maskiner viser sig at være gradvis dygtige, opgaver, der betragtes som kræver "indsigt", udvises regelmæssigt fra definitionen, et vidunder, der er kendt som AI-påvirkningen, hvilket beder jesten om "AI er hvad der ikke er gjort endnu.
- F.eks. Undgås anerkendelse af optisk karakter almindeligvis af ”menneskeskabt hjernekraft”, og har forvandlet sig til en rutinemæssig teknologi. Egenskaber i det store og hele delegeret AI fra og med 2017 inkluderer effektiv forståelse af menneskelig tale, der strider mod en unormal tilstand i vitale afledningsrammer, kompleks information, herunder billeder og optagelser. En forskellig model såsom Bernoulli Model, Naiv Bayes model osv.
- Data Science er et tværfagligt felt af procedurer og rammer for at udtrække læring eller biter af viden fra information i forskellige strukturer. Dette indebærer, at informationsvidenskab gør det muligt for AI'er at give mening om svar på spørgsmål ved at forbinde sammenlignende oplysninger i nogen tid senere.
- I generel forstand tager informationsvidenskab hensyn til AI'er til at opdage korrekte og betydningsfulde data fra disse kolossale puljer hurtigere og desto mere produktivt.
- Et tilfælde af dette er Facebooks ansigtsbekræftelsesramme, der efter nogen tid akkumulerer en hel del information om eksisterende klienter og anvender lignende metoder til ansigtsbekræftelse med nye klienter. En anden illustration er Googles autokørselbiler, som gradvist akkumulerer oplysninger fra omgivelserne og danner disse data til at slå sig ned på smarte valg ud og om.
Data Science er en "idé til at samle målinger, informationsundersøgelse og deres relaterede strategier" for at "forstå og dissekere virkelige vidundere" med data. Den bruger systemer og spekulationer trukket fra adskillige felter inden for de ekspansive regioner inden for aritmetik, indsigt, datavidenskab og software engineering, specifikt fra underdomænerne til maskinlæring, karakterisering, gruppeundersøgelse, sårbarhedsevaluering, computervidenskab, informationsudvikling, databaser og repræsentation.
Sammenligning fra head to head mellem datavidenskab vs kunstig intelligens (infografik)
Nedenfor er Top 9-sammenligningen mellem Data Science vs kunstig intelligens
Vigtige forskelle mellem datavidenskab vs kunstig intelligens
Både Data Science vs kunstig intelligens er populære valg på markedet; lad os diskutere nogle af de største forskelle mellem datavidenskab vs kunstig intelligens:
- Data Science er indsamling og kuratering af massedata til analyse, mens kunstig intelligens implementerer disse data i maskine til forståelse af disse data
- Data Science er en samling af færdigheder, såsom statistisk teknik, hvorimod kunstig intelligens algoritmeteknik.
- Datavidenskab bruger statistisk indlæring, hvorimod kunstig intelligens er af maskinlæring
- Data Science observerer et mønster i data til beslutningstagning, mens AI'er undersøger en intelligent rapport til beslutning
- Datavidenskab ser en del af en løkke fra AIs loop af opfattelse og planlægning med handling
- I Data Science er behandling på mellemniveau for datamanipulation, hvorimod AIs højordensbehandling af videnskabelige data til manipulation
- I datavidenskab er den grafiske repræsentation involveret, medens i kunstig intelligens algoritme og netværksknudepræsentation
- Kunstig intelligens teknik involverer til robotkontrolproces, hvorimod datavidenskab inden for data mining og manipulation.
Data Science vs kunstig intelligens sammenligningstabel
Følgende er nogle nøglesammenligninger mellem Data Science versus kunstig intelligens
| Det grundlæggende i sammenligninger mellem datavidenskab og kunstig intelligens | Data Science | Kunstig intelligens |
| Betyder | Data Science er at sammenstille massedata til analyse og visualisering | Kunstig intelligens implementerer disse data i Machine |
| Skills | Statistisk teknikdesign og -udvikling | Algoritmeteknisk design og udvikling |
| Teknik | Data Science er Data Analytics-teknik | Kunstig intelligens er en maskinlæringsteknik |
| Brug af viden | Data Science bruger statistisk læring til analyse | Kunstig intelligens er af maskinlæring |
| Observation | Mønstre i data til beslutning | Intelligens i data til beslutning |
| løsning | Datavidenskab har en tendens til at bruge dele af denne løkke til at løse specifikke problemer | Kunstig intelligens repræsenterer løkken mellem opfattelse og planlægning med handling |
| Forarbejdning | Data Science Medium-behandling af data til datamanipulation | Kunstig intelligens behandling af videnskabelige data med henblik på manipulation |
| Grafisk | Datavidenskab involveret i datarepresentation i forskellige grafiske formater | Kunstig intelligens involverer i algoritmen netværksknudepræsentation |
| Styring | Datakontrol og manipulation med Data Science-teknik | Robotkontrol med kunstig intelligens og maskinlæringsteknikker |
Konklusion - Data Science vs kunstig intelligens
Inden for efterforskning af informationshåndtering vil de følgende par år se os skifte fra selektiv udnyttelse af valghjælpsrammer til ekstra udnyttelse af rammer, der afhænger af valg til vores fordel. Især inden for informationsundersøgelse skaber vi på nuværende tidspunkt individuelle diagnostiske svar til bestemte spørgsmål på trods af det faktum, at disse arrangementer ikke kan bruges på tværs af forskellige indstillinger - for eksempel et svar, der er oprettet for at skelne uoverensstemmelser i udviklingen i lagerværdien kan ikke bruges til at forstå indholdet af billeder. Dette forbliver tilfældet senere, på trods af at AI-rammerne gør det
Indarbejd individuelle forbindelsessegmenter og har efterfølgende kapacitet til at håndtere gradvis forvirrende opgaver, der i øjeblikket udelukkende holdes for mennesker - et klart mønster, som vi allerede kunne se i dag. En ramme, der behandler aktuelle oplysninger med hensyn til værdipapirudvekslinger, som desuden tager efter og nedbryder forbedring af politiske strukturer i lyset af nyhedsskrifter eller optagelser, udtrækker følelser fra skrifter i websteder eller interpersonelle organisationer, skærmbilleder og forudsiger gældende penge relaterede markører, og så videre kræver kombinationen af en lang række underkomponenter.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til de største forskelle mellem Data Science versus kunstig intelligens. Her diskuterer vi også Data Science vs Artificial Intelligence nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler -
- Data science vs Business intelligence
- Data Science vs Software Engineering
- Kunstig intelligens vs forretningsinformation
- Anvendelse af kunstig intelligens på tværs af sektorer