Uvod u nauku o podacima protiv umjetne inteligencije
Umjetna inteligencija velika je granica koja koristi percepciju za prepoznavanje uzoraka i neupravljane podatke s matematičkim, razvojem algoritama i logičkom diskriminacijom za perspektivu tehnologije robotike za razumijevanje neuronske mreže robotske tehnologije. AI se razmatra okarakterizira se kao istraživanje „pronicavih operatera“ bilo kojeg uređaja koji vidi njegovo stanje i poduzima aktivnosti koje povećavaju rizik učinkovitog ostvarenja njegovih ciljeva. Data Science je "ideja za okupljanje mjerenja, istraživanja informacija i njihovih povezanih strategija" kako bi se "shvatili i secirali stvarna čuda" s podacima. Koristi sustave i spekulacije izvučenih iz brojnih područja unutar ekspanzivnih područja aritmetike, uvida, znanosti o podacima i programskog inženjerstva, posebno iz poddomena strojnog učenja, karakterizacije, grupnog ispitivanja, procjene ranjivosti, računarstva, rudarstva informacija, baza podataka i reprezentacija.
Obavijestite nas detaljno o AI i Data Science:
- Umjetna inteligencija U današnje je vrijeme nevjerojatna i održiva, ali čovjeku nije blisko mjesto. Ljudi koriste izložbe oko sebe i prikupljene podatke u prošlosti da bi imali smisla za sve bez izuzetka. U svakom slučaju, AI trenutno nemaju taj kapacitet. AIs jednostavno ogromne deponije informacija kako bi očistili svoje ciljeve. To podrazumijeva da su za AI potrebni kolosalni niz informacija da bi se postiglo nešto tako jednostavno kao što je mijenjanje slova. Kolokvijalno, izraz "umjetna snaga koju stvara čovjek" povezuje se kada stroj oponaša "psihološke" kapacitete koje ljudi povezuju s drugim ljudskim ličnostima, na primjer "učenje" i "kritičko razmišljanje"
- Rasprava o opsegu AI raspravlja se: kako se strojevi ispostavljaju progresivno stručnim, zadaće za koje se smatra da zahtijevaju "uvid" redovito se izbacuju iz definicije, čudo poznato kao utjecaj AI, što potiče šalu "AI je sve što nije učinjeno". još.
- Na primjer, optičko prepoznavanje znakova uobičajeno izbjegava "ljudski sastavljen mozak", pretvorilo se u rutinsku tehnologiju. Sposobnosti općenito delegiranog AI-a počevši od 2017. uključuju učinkovito razumijevanje ljudskog govora, nadmetajući se s nenormalnim stanjem u vitalnim okvirima diverzije, složenim informacijama, uključujući slike i snimke. Različiti modeli poput Bernoullijevog modela, naivnog Bayesovog modela itd.
- Znanost podataka je interdisciplinarno polje postupaka i okvira za izvlačenje učenja ili dijelova znanja iz informacija u različitim strukturama. To podrazumijeva da informacijska znanost omogućava AI-ima smisla da odgovore na pitanja povezivanjem komparativnih informacija neko vrijeme kasnije.
- Općenito govoreći, znanost o informacijama uzima u obzir AI-e kako bi otkrili ispravne i značajne podatke iz onih kolosalnih bazena brže i produktivnije.
- Slučaj ovog slučaja je Facebookov okvir za prepoznavanje lica koji nakon nekog vremena prikuplja veliku količinu informacija o postojećim klijentima i primjenjuje slične metode za prepoznavanje lica s novim klijentima. Druga je ilustracija Google-ovi autoindustrijski automobili koji progresivno prikupljaju informacije iz svoje okoline i formiraju te podatke kako bi se podmirili na pametnim izborima i oko.
Data Science je "ideja za okupljanje mjerenja, istraživanja informacija i njihovih povezanih strategija" kako bi se "shvatili i secirali stvarna čuda" s podacima. Koristi sustave i spekulacije izvučenih iz brojnih područja unutar ekspanzivnih područja aritmetike, uvida, znanosti o podacima i programskog inženjerstva, posebno iz poddomena strojnog učenja, karakterizacije, grupnog ispitivanja, procjene ranjivosti, računarstva, rudarstva informacija, baza podataka i reprezentacija.
Usporedba između podataka o znanosti i umjetne inteligencije (Infographics)
Ispod je 9 najboljih usporedbi podataka Science Science s umjetnom inteligencijom
Ključne razlike između znanosti o podacima i umjetne inteligencije
Oba podatka vs umjetna inteligencija popularni su odabir na tržištu; neka nam govori o nekim glavnim razlikama između podataka o znanosti i umjetne inteligencije:
- Data Science je prikupljanje i kuriranje masovnih podataka radi analize, dok umjetna inteligencija te podatke implementira u stroj za razumijevanje tih podataka
- Data Science skup je vještina kao što su statistička tehnika, a algoritam umjetne inteligencije.
- Znanost podataka koristi statističko učenje dok je umjetna inteligencija strojna učenja
- Data Science promatra uzorak podataka za donošenje odluka, a AI gledaju u inteligentno izvješće za odluku
- Znanost podataka izgleda kao dio petlje iz AI-jeve petlje percepcije i planiranja s djelovanjem
- U obradi Science Data obrada je srednja razina za manipulaciju podacima, dok AI obrađuju znanstvene podatke visokog reda za manipulaciju
- U znanosti o podacima uključen je grafički prikaz dok je u algoritmu umjetne inteligencije i predstavljanju mrežnih čvorova
- Tehnika umjetne inteligencije uključuje robotski proces upravljanja, a nauka podataka u rudanju i manipulaciji.
Tablica usporedbe podataka o znanosti protiv umjetne inteligencije
Slijedi nekoliko ključnih usporedbi podataka o znanosti i umjetne inteligencije
| Osnove usporedbe između podataka o znanosti i umjetne inteligencije | Znanost podataka | Umjetna inteligencija |
| Značenje | Data Science služi za prikupljanje podataka o masi za analizu i vizualizaciju | Umjetna inteligencija te podatke implementira u Stroj |
| vještine | Dizajn i razvoj statističke tehnike | Dizajn i razvoj tehnike algoritma |
| Tehnika | Znanost podataka je tehnika Analize podataka | Umjetna inteligencija tehnika je strojnog učenja |
| Korištenje znanja | Znanost podataka koristi statističko učenje za analizu | Umjetna inteligencija je strojnog učenja |
| zapažanje | Obrasci podataka za odluku | Inteligencija u podacima za odluku |
| Rješavanje | Znanost podataka najčešće koristi dijelove ove petlje za rješavanje specifičnih problema | Umjetna inteligencija predstavlja petlju percepcije i planiranja s djelovanjem |
| Obrada | Data Science Obrada podataka na srednjoj razini za manipulaciju podacima | Umjetna inteligencija, visoke narudžbe, obrađuje znanstvene podatke za manipulaciju |
| Grafički | Znanost o podacima uključena u predstavljanje podataka u različitim grafičkim formatima | Umjetna inteligencija uključuje u zastupanje mrežnih čvorova algoritam |
| Kontrolirati | Kontrola podataka i manipulacija tehnikom Data Science | Robotska kontrola s umjetnom inteligencijom i tehnikama strojnog učenja |
Zaključak - Znanost podataka nasuprot umjetnoj inteligenciji
U polju rukovanja istraživačkim informacijama, u narednih ćemo nekoliko godina doći do promjene od selektivne uporabe okvira pomoći izbora do dodatnog korištenja okvira koji se odlučuju na izbore u našu korist. Osobito na polju ispitivanja informacija, mi trenutno stvaramo pojedinačne dijagnostičke odgovore za određena pitanja, uprkos činjenici da se ovi aranžmani ne mogu upotrijebiti poprečno u raznim postavkama - na primjer, odgovor stvoren za razlikovanje nedosljednosti u kretanju vrijednosti dionica ne može se koristiti za razumijevanje suštine slika. To će ostati slučaj i kasnije, uprkos činjenici da će AI okviri postojati
Uključite pojedinačne segmente koji se povezuju i nakon toga imaju sposobnost baviti se progresivno zbunjujućim zadacima koji se zasad održavaju isključivo za ljude - jasan obrazac koji bismo već danas mogli gledati. Okvir koji obrađuje trenutne informacije u vezi s razmjenom vrijednosnih papira, kao i koji dodatno uzima i razbija poboljšanje političkih struktura u svjetlu pisanja vijesti ili snimaka, izvlači osjećaje iz pisanja na web stranicama ili međuljudskih organizacija, ekrana i predviđa primjenjivi novac srodni markeri itd. zahtijeva kombinaciju širokog raspona podkomponenata.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za najveće razlike između podataka o znanosti i umjetne inteligencije. Ovdje također raspravljamo o ključnim razlikama Data Science vs Artificial Intelligence u odnosu na infografiku i usporednu tablicu. Također možete pogledati sljedeće članke -
- Znanost podataka vs poslovna inteligencija
- Data Science vs Softverski inženjering
- Umjetna inteligencija vs poslovna inteligencija
- Aplikacije za umjetnu inteligenciju u svim sektorima